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Recognition-aware diffusion models for handwritten document enhancement
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AI
DOI：10.1007/s11042-026-21772-y.png)
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摘要
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手写文档图像常受纸张老化、环境暴露和扫描质量差等因素导致的多种退化影响。这些退化损害可读性，并显著阻碍当前手写文本识别系统的性能。为解决此问题，我们提出了一种新颖的扩散驱动架构，专为退化文档修复设计，旨在提升其视觉外观和可读性。与主要关注改善文档视觉外观的传统扩散模型增强方法不同，我们的方法整合了手写识别系统以指导修复过程。这种整合能够生成针对自动文本识别优化的图像。结果，我们的方法不仅生成视觉更清晰的文档，还显著提升了文本可读性。实验结果明确展示了我们方法的有效性：在H-DIBCO基准数据集上，我们提出的模型在视觉质量指标方面达到与当前最优方法相当的性能。评估表明，当使用修复后的图像进行下游手写文本识别任务时，单词识别率获得了有前景的提升。
Keyword:
Document image restoration
Document image enhancement
Handwriting text recognition
Diffusion models
Recognition-aware image restoration
期刊
IF:
3
论文数:
2.0W
被引数:
3.2W
机构
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