基于Real-ESRGAN的文档图像增强微调：去除订书钉折痕及阴影

基于Real-ESRGAN的文档图像增强微调：去除订书钉折痕及阴影

目录

1. 项目背景与目标
2. Real-ESRGAN模型原理
3. 数据集准备
4. 环境搭建与依赖
5. 模型微调实现
   • 5.1 配置修改
   • 5.2 数据加载器定制
   • 5.3 训练脚本编写
   • 5.4 训练过程监控
6. 模型评估与还原度分析
7. Java端部署与推理
   • 7.1 ONNX模型导出
   • 7.2 Java调用ONNX Runtime
8. 实验结果与讨论
9. 总结与展望
10. 参考文献

1. 项目背景与目标

在数字化办公和档案管理领域，文档扫描的质量直接影响后续的文字识别（OCR）、版面分析以及二次印刷效果。实际扫描过程中，由于物理操作不当，经常出现订书钉折痕（staple crease）和扫描阴影（scan shadow），这些缺陷会破坏文档的视觉连续性，降低可读性，并干扰后续的自动化处理流程。传统图像增强方法（如直方图均衡化、去模糊滤波器）难以有效处理复杂的结构化伪影，而基于深度学习的超分辨率与修复模型为这一任务提供了新的思路。

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