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DSRDiff: document image seen-through removal via progressive diffusion models
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AI
DOI：10.1007/s10032-026-00594-6.png)
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摘要
En 中文
文档图像修复是数字图像预处理和分析中的关键步骤，旨在恢复退化的文档图像。近年来，生成模型在图像修复领域取得了令人满意的效果。然而，基于生成对抗网络的方法的修复结果存在颜色偏差、重叠区域去除不足和图像质量不稳定等问题。为解决上述问题，本文提出了一种基于扩散模型的文档图像修复方法，专门针对修复透视文档图像的问题。该方法采用两阶段策略，粗略阶段专注于恢复前景内容的主要轮廓，而细化阶段处理详细信息。通过在中间模块中引入深度残差注意力块和上下文感知模块作为两个分支，能够更好地恢复图像细节并增强清晰度。所提出的模型结合像素损失和扩散损失以实现端到端训练。在S-color0.5数据集、DIBCO数据集和MTDB数据集上的实验结果验证了所提出方法在改善颜色偏差问题以及进一步增强透视重叠区域去除方面的有效性。
Keyword:
Document image restoration
Seen-through removal
OCR
Diffusion models
期刊
I
IF:
2.5
论文数:
36
被引数:
826