基于部分卷积的文字图像不规则干扰修复算法研究

段荧; 龙华; 瞿于荃; 邵玉斌; 杜庆治

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基于部分卷积的文字图像不规则干扰修复算法研究

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针对文字图像中不规则干扰与文字粘连导致误识字的问题,提出了基于部分卷积的文字图像不规则干扰修复算法.研究分析了若干常见字体的文本图像特点,建立文字图像数据库,使其与干扰掩码数据库进行图像融合后对模型的修复效果进行评测,并对不同等级的修复情况进行分类测试.实验表明,所提模型在保证原有文字信息不损失的前提下,根据当前文字的现有部件对缺失部分进行预测,峰值信噪比最高达到32.46 dB,结构相似性最高为0.954,最佳损失值达到0.015,修复前后文字识别率提升27.85％,对隶书、篆书、甲骨文、行书4种古代文字缺损图像进行修复后峰值信噪比最高达到30.46 dB,结构相似性最高为0.964.

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来源
《计算机工程与科学》 |2021年第9期|1634-1644|共11页
作者
段荧; 龙华; 瞿于荃; 邵玉斌; 杜庆治;
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作者单位

昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650504;

昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650504;

昆明理工大学云南省计算机重点实验室云南昆明650504;

昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650504;

昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650504;

昆明理工大学云南省计算机重点实验室云南昆明650504;

昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650504;

昆明理工大学云南省计算机重点实验室云南昆明650504;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
文字图像修复; 部分卷积; 光学字符识别; 深度学习;

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