論文の概要: Document Image Binarization in JPEG Compressed Domain using Dual Discriminator Generative Adversarial Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.05921v1
• Date: Tue, 13 Sep 2022 12:07:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-14 12:12:08.802426
• Title: Document Image Binarization in JPEG Compressed Domain using Dual Discriminator Generative Adversarial Networks
• Title（参考訳）: Dual Discriminator Generative Adversarial Networks を用いたJPEG圧縮領域における文書画像のバイナリ化
• Authors: Bulla Rajesh and Manav Kamlesh Agrawal and Milan Bhuva and Kisalaya Kishore and Mohammed Javed
• Abstract要約: 提案したモデルは、穴、消し去られた、あるいは汚されたインク、粉塵、ずれた繊維といった課題を持つDIBCOデータセットのさまざまなバージョンで徹底的にテストされている。 このモデルは非常に堅牢で、時間と空間の複雑さの両面で効率的であることが証明され、JPEG圧縮領域における最先端の性能がもたらされた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image binarization techniques are being popularly used in enhancement of noisy and/or degraded images catering different Document Image Anlaysis (DIA) applications like word spotting, document retrieval, and OCR. Most of the existing techniques focus on feeding pixel images into the Convolution Neural Networks to accomplish document binarization, which may not produce effective results when working with compressed images that need to be processed without full decompression. Therefore in this research paper, the idea of document image binarization directly using JPEG compressed stream of document images is proposed by employing Dual Discriminator Generative Adversarial Networks (DD-GANs). Here the two discriminator networks - Global and Local work on different image ratios and use focal loss as generator loss. The proposed model has been thoroughly tested with different versions of DIBCO dataset having challenges like holes, erased or smudged ink, dust, and misplaced fibres. The model proved to be highly robust, efficient both in terms of time and space complexities, and also resulted in state-of-the-art performance in JPEG compressed domain.
• Abstract（参考訳）: 画像バイナライゼーション技術は、単語スポッティング、文書検索、OCRといった異なる文書画像アンレイシス(DIA)アプリケーションに対応するノイズや劣化画像の強化に広く用いられている。 既存の技術のほとんどは、文書のバイナライゼーションを達成するために、コンボリューションニューラルネットワークにピクセル画像を送り込むことに重点を置いている。 そこで本研究では,文書画像のJPEG圧縮ストリームを用いた文書画像バイナライゼーションのアイデアを,Dual Discriminator Generative Adversarial Networks (DD-GANs) を用いて提案する。 ここでは、グローバルとローカルの2つの識別ネットワーク - 異なる画像比で作業し、焦点損失をジェネレータ損失として使用する。 提案したモデルは、穴、消し去られた、あるいは汚されたインク、粉塵、ずれた繊維といった課題を持つDIBCOデータセットのさまざまなバージョンで徹底的にテストされている。 モデルは非常に堅牢で、時間と空間の複雑さの両方において効率が良く、jpeg圧縮領域で最先端のパフォーマンスが得られた。

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