論文の概要: A Survey on Deep learning based Document Image Enhancement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.02719v1
- Date: Mon, 6 Dec 2021 00:24:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-07 14:59:46.788190
- Title: A Survey on Deep learning based Document Image Enhancement
- Title（参考訳）: 深層学習に基づく文書画像強調に関する調査研究
- Authors: Zahra Anvari, Vassilis Athitsos
- Abstract要約: 現在では、科学論文、税形式、請求書、契約書、歴史文書などのデジタル化された文書が広く使われている。
これらの画像は、撮影時の照明条件の悪さ、スキャン中の影、ノイズやぼやけなどの歪み、老朽化、インクの汚れ、通気、透かし、切手など、様々な理由で劣化または損傷する可能性がある。
近年のディープラーニングの進歩により,これらの文書画像の品質向上のために,多くの手法が提案されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.279475826661643
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Digitized documents such as scientific articles, tax forms, invoices,
contract papers, and historic texts, are widely used nowadays. These images
could be degraded or damaged due to various reasons including poor lighting
conditions when capturing the image, shadow while scanning them, distortion
like noise and blur, aging, ink stain, bleed through, watermark, stamp, etc.
Document image enhancement and restoration play a crucial role in many
automated document analysis and recognition tasks, such as content extraction
using optical character recognition (OCR). With recent advances in deep
learning, many methods are proposed to enhance the quality of these document
images. In this paper, we review deep learning-based methods, datasets, and
metrics for different document image enhancement problems. We provide a
comprehensive overview of deep learning-based methods for six different
document image enhancement tasks, including binarization, debluring, denoising,
defading, watermark removal, and shadow removal. We summarize the main
state-of-the-art works for each task and discuss their features, challenges,
and limitations. We introduce multiple document image enhancement tasks that
have received no to little attention, including over and under exposure
correction and bleed-through removal, and identify several other promising
research directions and opportunities for future research.
- Abstract（参考訳）: 現在では、科学記事、租税形態、請求書、契約書、歴史文書などのデジタル化文書が広く使われている。
これらの画像は、撮影時の照明条件の悪さ、スキャン中の影、ノイズやぼやけなどの歪み、老朽化、インクの染み、透かし、切手など、様々な理由で劣化または損傷する可能性がある。
オプティカル文字認識(OCR)を用いたコンテンツ抽出など、多くの自動文書解析および認識タスクにおいて、文書画像の強調と復元が重要な役割を担っている。
近年のディープラーニングの進歩により,これらの文書画像の品質向上のための手法が数多く提案されている。
本稿では,異なる文書画像強調問題に対するディープラーニングに基づく手法,データセット,メトリクスについて検討する。
本稿では,バイナライゼーション,デブリ,デノイング,デファージング,透かし除去,シャドウ除去など,6つの異なる文書画像強調作業のための深層学習に基づく手法の概要について述べる。
我々は各タスクにおける最先端の成果を要約し,その特徴,課題,限界について論じる。
我々は,被曝補正や出血スルー除去など,ほとんど注意を払わなかった複数の文書画像強調タスクを導入し,他の有望な研究の方向性と今後の研究の機会を明らかにした。
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