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/2211.16098v8
- Date: Sat, 28 Sep 2024 13:36:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-01 22:00:04.468982
- 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を用いた劣化文書の画像強調とバイナライゼーションに有効な3段階ネットワーク手法を提案する。
実験の結果、提案手法のAvg-Score測定値は、(H)-DIBCO 2011, 2013, 2014, 2017, 2018データセット上で77.64, 77.95, 79.05, 76.38, 75.34, 77.00であることが示されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: The efficient extraction 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 different types of degradation over time, such as page yellowing, staining, and ink bleeding, seriously affecting the results of document image binarization. This work proposes an effective three-stage network method to image enhancement and binarization of degraded documents using generative adversarial networks (GANs). Specifically, in Stage-1, we first split the input images into multiple patches, and then split these patches into four single-channel patch images (gray, red, green, and blue). Then, three single-channel patch images (red, green, and blue) are processed by the discrete wavelet transform (DWT) with normalization. In Stage-2, we use four independent generators to separately train GAN models based on the four channels on the processed patch images to extract color foreground information. Finally, in Stage-3, we train two independent GAN models on the outputs of Stage-2 and the resized original input images (512x512) as the local and global predictions to obtain the final outputs. The experimental results show that the Avg-Score metrics of the proposed method are 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 are at 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抽出は、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、ページイエロー、染色、インクの出血など、時間の経過とともに様々な種類の劣化を引き起こし、文書画像のバイナライゼーションの結果に深刻な影響を与えている。
本研究は,GANを用いた劣化文書の高精細化と二項化を効果的に行う3段階ネットワーク手法を提案する。
特にStage-1では、まず入力イメージを複数のパッチに分割し、その後、パッチを4つの単一チャネルパッチイメージ(灰色、赤、緑、青)に分割します。
次に、離散ウェーブレット変換(DWT)により3つの単一チャネルパッチ画像(赤、緑、青)を正規化して処理する。
ステージ2では、4つの独立したジェネレータを用いて、処理されたパッチ画像上の4つのチャンネルに基づいてGANモデルを個別に訓練し、色フォアグラウンド情報を抽出する。
最後に,第3段階において,第2段階の出力と第2段階の出力画像(512x512)を局所的および大域的予測としてトレーニングし,最終的な出力を得る。
実験の結果、提案手法のAvg-Score測定値は、(H)-DIBCO 2011, 2013, 2014, 2017, 2018の77.64, 77.95, 79.05, 76.38, 75.34, 77.00であることがわかった。
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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