Fuzzy diffusion model for seen-through document image restoration
Wang Yijie, Gong Jiaxin, Zongbao Liang, Qianpeng Chong, Cheng Xiang, Jindong Xu · Journal of Image and Graphics · 2024
目的在对文档进行数码成像时，墨水浓度和材质透明度等因素可能会导致文档背面内容透过纸张变得可见，从而导致数字图像中出现透射现象，影响文档图像的实际使用。针对这一现象，提出了一种模糊扩散模型，基于模糊逻辑的均值回归思想，不需要任何先验知识，增强扩散模型处理文档图像中随机因素的能力，不仅解决了文档图像的透射现象，而且增强了图像的视觉效果。方法所提方法通过均值回归随机微分方程连续添加随机噪声降低原始图像质量，将其转换为带有固定高斯噪声的透射均值状态，随后在噪声网络中引入模糊逻辑操作来推理每个像素点的隶属度关系，使模型更好地学习噪声和数据分布，在逆向过程中，通过模拟相应的逆时间随机微分方程来逐渐恢复低质量图像，获得干净的无透射图像。结果将所提方法分别在合成灰度数据集和合成彩色数据集上进行训练，并在3个合成数据集和2个真实数据集上进行测试，与代表性的5种方法进行了比较，所提方法取得了最好的视觉效果，且在一定程度上消除了原始图像中的噪声。在峰值信噪比（peak signal-to-noise ratio， PSNR）、结构相似性（structural similarity index， SSIM）、学习感知图像块相似度（learned perceptual image patch similarity， LPIPS）和费雷歇初始距离（Fréchet inception distance， FID）4个评价指标上均取得了最好的结果。结论本文方法能够有效地解决不同类型文档图像中的透射现象，提高了文档图像去透射任务的准确性和效率，有望集成到各种摄像头、扫描仪等实际硬件设备。