論文の概要: Dewarping Document Image By Displacement Flow Estimation with Fully Convolutional Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.06815v1
• Date: Wed, 14 Apr 2021 12:32:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-15 13:15:14.558695
• Title: Dewarping Document Image By Displacement Flow Estimation with Fully Convolutional Network
• Title（参考訳）: 完全畳み込みネットワークを用いた変位流推定による文書画像の変形
• Authors: Guo-Wang Xie, Fei Yin, Xu-Yao Zhang, and Cheng-Lin Liu
• Abstract要約: 完全畳み込みネットワーク(FCN)を用いて歪んだ文書イメージを補正し、背景を細かく除去する枠組みを提案する。 FCNは, 合成歪み文書の変位を後退させて訓練し, 変位の滑らかさを制御するために, 正規化における局所平滑制約 (LSC) を提案する。 実験により,様々な幾何学的歪みの下で文書画像が効果的に変形できることが証明され,局所的詳細と全体的効果の観点から最先端の性能が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.18238229156996
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As camera-based documents are increasingly used, the rectification of distorted document images becomes a need to improve the recognition performance. In this paper, we propose a novel framework for both rectifying distorted document image and removing background finely, by estimating pixel-wise displacements using a fully convolutional network (FCN). The document image is rectified by transformation according to the displacements of pixels. The FCN is trained by regressing displacements of synthesized distorted documents, and to control the smoothness of displacements, we propose a Local Smooth Constraint (LSC) in regularization. Our approach is easy to implement and consumes moderate computing resource. Experiments proved that our approach can dewarp document images effectively under various geometric distortions, and has achieved the state-of-the-art performance in terms of local details and overall effect.
• Abstract（参考訳）: カメラベースの文書が普及するにつれて、歪んだ文書画像の修正が認識性能の向上に必要となる。 本稿では,完全畳み込みネットワーク(fcn)を用いて画素単位の変位を推定し,歪文書画像の修正と背景除去の両方を行う新しい枠組みを提案する。 文書画像は画素の変位に応じて変換により補正される。 FCNは, 合成歪み文書の変位を後退させて訓練し, 変位の滑らかさを制御するために, 正規化における局所平滑制約 (LSC) を提案する。 私たちのアプローチは実装が容易で、適度なコンピューティングリソースを消費します。 実験により,様々な幾何学的歪みの下で文書画像が効果的に変形できることが証明され,局所的詳細と全体的効果の観点から最先端の性能が得られた。

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