論文の概要: Three-stage binarization of color document images based on discrete
wavelet transform and generative adversarial networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16098v1
- Date: Tue, 29 Nov 2022 11:17:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-30 16:30:02.846578
- Title: Three-stage binarization of color document images based on discrete
wavelet transform and generative adversarial networks
- Title（参考訳）: 離散ウェーブレット変換と生成逆ネットワークに基づくカラー文書画像の3段階二元化
- Authors: Yu-Shian Lin, Rui-Yang Ju, Chih-Chia Chen, Ting-Yu Lin, Jen-Shiun
Chiang
- Abstract要約: 本稿では,劣化したカラー文書画像の強調とバイナライゼーションのために3段階の手法を提案する。
ステージ1では、画像強調を実現するために離散ウェーブレット変換(DWT)と生成逆数ネットワーク(GAN)を用いる。
ステージ2では、元の入力画像は4つの(赤、緑、青、グレー)シングルチャネル画像に分割され、それぞれが独立した敵ネットワークを訓練する。
Stage-3では、グローバルな特徴とローカルな特徴を組み合わせるために、Stage-2からの出力画像と元の入力画像を用いて文書ビンの独立敵ネットワークを訓練する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2542322096299672
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The efficient segmentation of foreground text information from the background
in degraded color document images is a hot research topic. Due to the imperfect
preservation of ancient documents over a long period of time, various types of
degradation, including staining, yellowing, and ink seepage, have seriously
affected the results of image binarization. In this paper, a three-stage method
is proposed for image enhancement and binarization of degraded color document
images by using discrete wavelet transform (DWT) and generative adversarial
network (GAN). In Stage-1, we use DWT and retain the LL subband images to
achieve the image enhancement. In Stage-2, the original input image is split
into four (Red, Green, Blue and Gray) single-channel images, each of which
trains the independent adversarial networks. The trained adversarial network
models are used to extract the color foreground information from the images. In
Stage-3, in order to combine global and local features, the output image from
Stage-2 and the original input image are used to train the independent
adversarial networks for document binarization. The experimental results
demonstrate that our proposed method outperforms many classical and
state-of-the-art (SOTA) methods on the Document Image Binarization Contest
(DIBCO) dataset. We release our implementation code at
https://github.com/abcpp12383/ThreeStageBinarization.
- Abstract（参考訳）: 劣化したカラー文書画像における背景テキスト情報の効率的なセグメンテーションは熱い研究課題である。
古文書の保存が長期にわたって不完全なため、染色、黄化、インクの浸出など様々な種類の劣化が画像二項化の結果に深刻な影響を与えている。
本稿では, 離散ウェーブレット変換 (DWT) とGAN (Generative Adversarial Network) を用いて, 劣化したカラー文書画像の画像強調とバイナライズを行う3段階手法を提案する。
ステージ1では、DWTを用いてLLサブバンド画像を保持し、画像強調を実現する。
ステージ2では、元の入力画像は4つのシングルチャネル画像(赤、緑、青、灰色)に分割され、それぞれが独立した敵ネットワークを訓練する。
トレーニングされた敵ネットワークモデルを用いて、画像から色前景情報を抽出する。
グローバルな特徴とローカルな特徴を組み合わせるために、ステージ2からの出力画像と元の入力画像を用いて、文書バイナライゼーションのための独立した敵ネットワークを訓練する。
実験の結果,提案手法は文書画像二元化コンテスト(DIBCO)データセットにおいて,従来のSOTA法よりも優れていた。
私たちは実装コードをhttps://github.com/abcpp12383/ThreeStageBinarizationでリリースします。
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