文档图像恢复是指通过技术手段对损坏或质量不佳的文档图像进行修复，以提高其可读性和可用性。这种修复可以包括去除图像的噪声、畸变、阴影、模糊等多种问题，使文档图像更清晰、易于阅读。
文档图像恢复通常使用各种图像处理技术，包括但不限于：
- 去除畸变：通过算法校正文档图像中的视觉扭曲。
- 去除阴影：消除因光照不均造成的阴影效果。
- 外观增强：调整对比度和亮度，使文档内容更加突出。
- 去模糊：应用锐化技术来清晰化模糊的图像。
- 二值化：将彩色或灰度图像转换为仅包含黑白两种颜色的图像，常用于提高文字的识别率。
在新的研究如 DocRes 中，这些任务可以被统一到一个多任务学习框架中，利用动态任务特定提示（DTSPrompt），这是一种新的视觉提示方法。这种方法通过包含不同先验特征的提示来指导模型针对具体的恢复任务进行优化，这些特征从输入图像中提取。
文档图像恢复的主要意义在于：
- 提高访问性：使损坏或老化的文档再次可用。
- 提高效率：自动化的图像恢复减少了人工修复文档的时间和劳动成本。
- 增强数据的可用性：对于数字化存档的历史文件，图像恢复可以显著提高其质量，进而提高信息的提取精度和数据的可用性。
- 支持研究和教育：清晰的文档图像对于教育和学术研究尤为重要，特别是在处理历史文献和科学研究资料时。
通过这些技术实现，DocRes 等先进的模型不仅能够独立处理各种图像恢复任务，还能通过多任务学习进一步优化处理效果，展示了在广泛的文档图像恢复任务中的潜力和应用广度。
论文作者：Jiaxin Zhang,Dezhi Peng,Chongyu Liu,Peirong Zhang,Lianwen Jin
作者单位：South China University of Technology;INTSIG-SCUT Joint Lab on Document Analysis and Recognition
论文链接：http://arxiv.org/abs/2405.04408v1
项目链接：https://github.com/ZZZHANG-jx/DocRes
内容简介：
1）方向：文档图像恢复
2）应用：文档人工智能系统
3）背景：文档图像的质量显著影响整体性能，现有方法独立处理不同的恢复任务，导致系统复杂且无法利用多任务学习的潜力。
4）方法：本文提出一种名为 DocRes 的通用模型，统一了包括去除畸变、去除阴影、外观增强、去模糊和二值化在内的五个文档图像恢复任务。为了指导 DocRes 执行各种恢复任务，提出了一种新的视觉提示方法，称为动态任务特定提示（DTSPrompt）。不同任务的 DTSPrompt 包括不同的先验特征，这些特征是从输入图像中提取的额外特征。
5）结果：实验结果表明，DocRes相比现有最先进的任务特定模型表现出竞争力或更优的性能，展示了DocRes在更广泛的文档图像恢复任务领域的潜力。源代码：https://github.com/ZZZHANG-jx/DocRes。
