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文档扫描图像处理若干关键技术研究的中期报告
一、前言
随着数字化进程的加速和人们信息获取方式的多样化，文档扫描技术日益普及，已经成为各行业中不可或缺的一种重要技术。文档扫描领域也在不断推陈出新，研究者们在传统图像处理基础上，结合深度学习、模型识别等技术方法，不断提高扫描图像的清晰度、可读性和自动化程度——这一切都为我们更好地保管、利用、分享文献、文件、合同等重要文档打下了良好的技术基础。
本文首先介绍扫描技术中常见的问题，然后对一些关键技术（图像预处理、二值化、去噪、去斑点、边缘检测、纠偏、分割、增强等）进行阐述，最后总结出目前文档扫描领域中需要进一步研究和改进的问题。
二、扫描技术中常见问题
1.多余的边缘。
2.偏斜的图像。
3.噪点以及污点问题：在扫描仪上常出现黑白块或条纹等问题，在数字化化后这些问题就不可隐瞒。
4.字迹参数过小：影响了字迹的识别，带来识别误差和不必要的时间、成本消耗。
5.传统图像处理（如边缘检测、滤波等）方法难以应对复杂情况，无法做到准确、快速、稳定。
三、关键技术研究
1.图像预处理
预处理的任务是将采集到的图像转化为更适合进行后续处理（如分类、检测）的形式。预处理流程包含了灰度化、亮度均衡化以及直方图均衡化等步骤。
2.二值化
二值化是指将灰度图像转化为黑白图像的过程。这个过程的根本目的是使得黑色的像素点的值是0，白色的像素点的值是1。这种方式可在很大程度上突出文本。
3.去噪
去噪是一项非常重要的技术，它能够消除扫描件中诸如线条、斑点、海马等杂乱像素带来的影响。常用的去噪方式包括中值滤波、均值滤波，双边滤波，基于流形的去噪算法（BM3D算法）等。
4.去斑点
去斑点是在去噪的基础上，进一步消除图像中的黑斑和白斑，令其变得更加清晰。去斑点的过程实质是一种斑点检测的过程。一些有效的去斑点工具例如几何、阈值法、小波变换、能量分裂、故障特征量等等。
5.边缘检测
边缘检测通常会被应用到将图像转化为标准化格式，如将扫描文件转化为PDF等格式中。它的目的是识别出图像的各种边缘，进一步提高图像的准确度和完整性。常用的边缘检测算法包括canny算子、sobel算子、laplacian算子、prewitt算子、roberts算子等。
6.纠偏
在扫描过程中，各种偏差（如旋转、拉伸等）一旦出现，将对后续处理和文本的识别等造成诸多麻烦。因此，需要通过旋转和/或拉伸等操作将图像进行纠正。纠偏的操作有简单的基于角度的旋转操作和基于投影的拉伸等。具体算法形态比较多，例如基于区块的纠偏算法、基于二次插值算法、基于样条插值算法和基于法线场的图像扭曲计算等。
7.分割
分割指将文本从背景中分离出来的过程。基于形态学、基于区域生长等分割方式被广泛应用于文档的分割过程中。而深度学习，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，也正在逐渐成为分割领域的热门技术。
8.增强
增强可以让文本更加鲜明，减少文本分割引起的误差。常用的增强手段包括直方图均衡化、对数变换、限制对比度自适应直方图均衡化（CLAHE）、基于多层PCA算法和小波变换等。
四、文档扫描领域需要进一步研究和改进的问题
1.大批量的文档扫描图片自动化处理技术，尤其是对于复杂杂乱的文档的处理。
2.高清晰度、自适应、符合人类视觉特点的图像生成模型及应用（如基于GAN的模型）。
3.文字识别（OCR）准确度、速度的提升，处理超大文档集时的稳定性和准确性保障。
4.自然场景下的文档扫描及其自动化处理，在光线等复杂环境下的良好适应性和鲁棒性，便于对实交往、场景中的文档扫描处理。
5.应用领域的深耕，如电子邮件过滤、搜索引擎、知识图谱等。
5.总结
文档扫描图像处理是一项综合性强、技术层次高的技术，对于各行各业的发展与制度的完善和管理都具有重要意义。基于现有的各种技术，需要对分割、处理、优化等技术进行深入掌握，结合新技术、新方法进行研究和探讨。同时，基于对文献、文件等重要文档的保管、利用、分享需求的逐渐增多，行业应当将文档扫描技术的研究和开发放在更为重要的位置上，进行更为系统、完善、有效的技术研究。