基于方向感知与注意力的文档图像阴影消除

文档图像易受光照影响产生的阴影区域,会严重影响用户的识别和阅读。针对现有阴影消除开放数据集少,纠正图像阴影消除质量较差的问题,提出了一种改进的生成对抗网络的文档图像阴影消除方法。该网络在原有双GAN网络结构基础上,引入阴影感知方向上下文模块以及掩码注意力结构,并在掩码注意力模块后加入自适应注意力模块,通过并行结构自适应调整卷积核大小,融合不同尺度特征以获得更多特征信息。同时采用一种逐像素叠加的数据增强方法,解决文档阴影消除数据集缺乏的问题。实验结果表明在本文自建数据集上与DCGAN、ST-CGAN和DSC方法相比,评价指标PSNR与SSIM均有一定提升,本文实验方法优于现有文档去阴影先进方法。