En este trabajo, consideramos el problema de reconocimiento de documentos de identidad en imágenes capturadas con la cámara de un dispositivo móvil. Un alto nivel de distorsión proyectiva conduce a una baja calidad de las imágenes de texto restauradas y, por lo tanto, a resultados de reconocimiento poco confiables. Proponemos un método novedoso, basado teóricamente, para estimar el nivel de distorsión proyectiva en un punto de imagen restaurado. Sobre esta base, sugerimos un nuevo método de estimación de calidad binaria de imágenes de campo restauradas de manera proyectiva. El método analiza únicamente la homografía proyectiva y no depende del tamaño de la imagen. Se asume que la fuente de texto y la altura de un campo evaluado están predefinidas en la plantilla del documento. Esta información se utiliza para estimar el nivel máximo de distorsión aceptable para el reconocimiento. El método se probó en un conjunto de datos de imágenes de campo distorsionadas de forma sintética. Las imágenes sintéticas se crearon en base a imágenes de plantillas de documentos del conjunto de datos disponible públicamente MIDV-2019. En los experimentos, el método muestra valores predictivos estables para diferentes cadenas de un solo tipo de fuente y altura. Cuando se utiliza como método de rechazo previo al reconocimiento, demuestra un valor predictivo positivo del 86.7% y un valor predictivo negativo del 64.1% en el conjunto de datos sintéticos. Una comparación con otros métodos de evaluación de calidad geométrica muestra la superioridad de nuestro enfoque.