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/2211.16098v7
- Date: Fri, 14 Jun 2024 09:14:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-17 20:12:53.009896
- 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対向ネットワークに基づくカラー文書画像の3段階バイナライゼーション
- Authors: Rui-Yang Ju, Yu-Shian Lin, Yanlin Jin, Chih-Chia Chen, Chun-Tse Chien, Jen-Shiun Chiang,
- Abstract要約: 本研究は,GAN(Generative Adversarial Network)を用いた劣化色文書画像のバイナライズ画像を生成する3段階の手法を提案する。
実験の結果、提案手法のAvgスコアは77.64、77.95、79.05、76.38、75.34、77.00で、(H)-DIBCO 2011、2013年、2014年、2016年、2017年、2018年の各データセットが最先端の水準に達した。
- 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: The efficient segmentation of text information from the background in degraded color document images is an important challenge in the preservation of ancient manuscripts. The imperfect preservation of ancient manuscripts has led to various types of degradation over time, such as staining, yellowing, and ink seepage, badly affecting document image binarization results. This work proposes a three-stage method to generate binarization image results for degraded colour document images using generative adversarial networks (GANs). Stage-1 involves applying discrete wavelet transform and retaining the low-low subband images for document image enhancement. In Stage-2, the original input image is split into red, green, and blue (RGB) three single-channel images and one grayscale image, and each image is trained with independent GANs to extract color foreground information. In Stage-3, the output images of Stage-2 and the resized input images are used to train independent GANs to generate document binarization results, enabling the combination of global and local features. The experimental results show that the Avg-Score of the proposed method is 77.64, 77.95, 79.05, 76.38, 75.34, and 77.00 on the (H)-DIBCO 2011, 2013, 2014, 2016, 2017, and 2018 datasets, which achieves the state-of-the-art level. The implementation code for this work is available 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からのテキスト情報の効率的なセグメンテーションは、古写本の保存において重要な課題である。
古写本の不完全な保存は、染色、黄化、インクの浸出などの経年劣化を招き、文書画像のバイナライゼーションの結果に重大な影響を与えている。
本研究では,GAN(Generative Adversarial Network)を用いて,劣化したカラー文書画像のバイナライズ画像を生成する3段階の手法を提案する。
ステージ1では、離散ウェーブレット変換を適用し、文書画像の強調のために低域のサブバンド画像を保持する。
ステージ2では、元の入力画像を赤、緑、青(RGB)の3つのシングルチャンネル画像と1つのグレースケール画像に分割し、各画像を独立したGANでトレーニングし、色フォアグラウンド情報を抽出する。
ステージ3では、ステージ2の出力画像と再サイズされた入力画像を用いて、独立したGANを訓練し、文書バイナライゼーション結果を生成し、グローバル特徴とローカル特徴の組み合わせを可能にする。
実験の結果, 提案手法のAvgスコアは, 77.64, 77.95, 79.05, 76.38, 75.34, 77.00で, (H)-DIBCO 2011, 2013, 2014, 2017, 2017, 2018の各データセットが最先端となることがわかった。
この作業の実装コードはhttps://github.com/abcpp12383/ThreeStageBinarizationで公開されている。
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