[发明专利]一种基于CNN的扫描文档图像增强方法在审
| 申请号： | 202110163992.X | 申请日： | 2021-02-05 |
| 公开（公告）号： | CN112819724A | 公开（公告）日： | 2021-05-18 |
| 发明（设计）人： | 尹旷;王红斌;方健 | 申请（专利权）人： | 广东电网有限责任公司广州供电局 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 王琪 |
| 地址： | 510620 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 一种基于CNN的扫描文档图像增强方法。本发明公开了一种用于通过扫描或拍照等形式重采样的文档图像的增强方法，包括深度学习模型提出、训练样本生成、训练方法设计、数据预处理。本发明适用于解决传统纸质文档数字化过程中产生的图像退化问题，能够提升文档的主观清晰度和字符可辨认度，并提升光学字符识别(OCR)的准确率。本发明基于卷积神经网络模型，采用组合随机退化模型生成自建小样本数据集对模型进行训练，模型通过特征提取、特征映射和图像重构，实现图像在主观视觉感受上的清晰度改善，以及字符检测率、辨识率的提升。本发明提出的模型兼顾了图像增强能力、模型复杂度、训练难度和泛化能力，可以满足工业实时处理任务，并可通过小规模迁移学习方法扩展模型的适用领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 cnn 扫描 文档 图像 增强 方法 | ||
【主权项】：
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