基于部分卷积的文字图像不规则干扰修复算法研究

摘要：

针对文字图像中不规则干扰与文字粘连导致误识字的问题,提出了基于部分卷积的文字图像不规则干扰修复算法.研究分析了若干常见字体的文本图像特点,建立文字图像数据库,使其与干扰掩码数据库进行图像融合后对模型的修复效果进行评测,并对不同等级的修复情况进行分类测试.实验表明,所提模型在保证原有文字信息不损失的前提下,根据当前文字的现有部件对缺失部分进行预测,峰值信噪比最高达到32.46 dB,结构相似性最高为0.954,最佳损失值达到0.015,修复前后文字识别率提升27.85％,对隶书、篆书、甲骨文、行书4种古代文字缺损图像进行修复后峰值信噪比最高达到30.46 dB,结构相似性最高为0.964.

关键词：文字图像修复;部分卷积;光学字符识别;深度学习

所属期刊栏目：43

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61761025

在线出版日期：2021-09-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：1634-1644