論文の概要: Two-stage generative adversarial networks for document image
binarization with color noise and background removal
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.10103v3
- Date: Tue, 27 Apr 2021 08:17:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-05 05:43:48.209721
- Title: Two-stage generative adversarial networks for document image
binarization with color noise and background removal
- Title（参考訳）: カラーノイズと背景除去を伴う文書画像バイナリ化のための2段階生成逆ネットワーク
- Authors: Sungho Suh, Jihun Kim, Paul Lukowicz and Yong Oh Lee
- Abstract要約: 本稿では,2段階のカラー文書画像強調・バイナライゼーション手法を提案する。
第1段階では、4つの色非依存の敵ネットワークを訓練し、入力画像から色前景情報を抽出する。
第2段階では、大域的・局所的な特徴を持つ2つの独立した敵対的ネットワークが、可変サイズの文書の画像バイナライズのために訓練されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.639067237772286
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Document image enhancement and binarization methods are often used to improve
the accuracy and efficiency of document image analysis tasks such as text
recognition. Traditional non-machine-learning methods are constructed on
low-level features in an unsupervised manner but have difficulty with
binarization on documents with severely degraded backgrounds. Convolutional
neural network-based methods focus only on grayscale images and on local
textual features. In this paper, we propose a two-stage color document image
enhancement and binarization method using generative adversarial neural
networks. In the first stage, four color-independent adversarial networks are
trained to extract color foreground information from an input image for
document image enhancement. In the second stage, two independent adversarial
networks with global and local features are trained for image binarization of
documents of variable size. For the adversarial neural networks, we formulate
loss functions between a discriminator and generators having an encoder-decoder
structure. Experimental results show that the proposed method achieves better
performance than many classical and state-of-the-art algorithms over the
Document Image Binarization Contest (DIBCO) datasets, the LRDE Document
Binarization Dataset (LRDE DBD), and our shipping label image dataset. We plan
to release the shipping label dataset as well as our implementation code at
github.com/opensuh/DocumentBinarization/.
- Abstract（参考訳）: 文書画像強調法やバイナライゼーション法は、テキスト認識などの文書画像解析タスクの精度と効率を向上させるためにしばしば用いられる。
従来の非機械学習手法は、教師なしの方法で低レベルの特徴に基づいて構築されるが、高度に劣化した背景を持つ文書のバイナライゼーションには困難である。
畳み込みニューラルネットワークに基づく手法は、グレースケール画像と局所テキスト特徴のみに焦点を当てている。
本稿では,生成的対向ニューラルネットワークを用いた2段階カラー文書画像強調とバイナライゼーション手法を提案する。
第1段階では、4つの色非依存の敵ネットワークを訓練し、入力画像から色前景情報を抽出して文書画像強調を行う。
第2段階では、グローバルおよびローカルな特徴を持つ2つの独立した敵ネットワークが、可変サイズの文書のイメージバイナリ化のために訓練される。
対向ニューラルネットワークでは、識別器とエンコーダ・デコーダ構造を有するジェネレータとの間で損失関数を定式化する。
実験の結果,提案手法は,dibco(document image binarization contest)データセット,lrde document binarization dataset(lrde dbd)および出荷ラベル画像データセットに比べて,従来のアルゴリズムよりも優れた性能が得られることがわかった。
出荷されたラベルデータセットと実装コードはgithub.com/opensuh/DocumentBinarization/でリリースする予定です。
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