論文の概要: End-to-End Unsupervised Document Image Blind Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.09437v1
• Date: Wed, 19 May 2021 23:55:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-21 13:36:08.148006
• Title: End-to-End Unsupervised Document Image Blind Denoising
• Title（参考訳）: エンド・ツー・エンドの教師なし文書画像ブラインド
• Authors: Mehrdad J Gangeh, Marcin Plata, Hamid Motahari, Nigel P Duffy
• Abstract要約: 本稿では,複数種類のノイズを効果的に除去できる,エンドツーエンドの教師なしディープラーニングモデルを初めて提案する。 提案手法は,複数のテストデータセット上でスキャンした画像の品質とページのOCRを大幅に改善することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8717253904965373
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Removing noise from scanned pages is a vital step before their submission to optical character recognition (OCR) system. Most available image denoising methods are supervised where the pairs of noisy/clean pages are required. However, this assumption is rarely met in real settings. Besides, there is no single model that can remove various noise types from documents. Here, we propose a unified end-to-end unsupervised deep learning model, for the first time, that can effectively remove multiple types of noise, including salt \& pepper noise, blurred and/or faded text, as well as watermarks from documents at various levels of intensity. We demonstrate that the proposed model significantly improves the quality of scanned images and the OCR of the pages on several test datasets.
• Abstract（参考訳）: スキャンされたページからノイズを取り除くことは、光学文字認識(OCR)システムに申請する前に重要なステップである。 ほとんどの利用可能な画像デノイジング手法は、ノイズ/クリーンページのペアが必要な場所で監督される。 しかし、この仮定は実際の設定では滅多に当てはまらない。 さらに、ドキュメントから様々なノイズタイプを削除できる単一のモデルは存在しない。 そこで本研究では,塩とペッパーのノイズ,ぼやけたテキスト,あるいは失明したテキストなど,さまざまな強度の文書からの透かしなど,複数の種類のノイズを効果的に除去できる,エンドツーエンドの非教師なし深層学習モデルを提案する。 提案手法は,複数のテストデータセットにおいて,スキャン画像の品質とページのocrを著しく改善することを示す。

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