欢迎来到模糊文字如何恢复高清？效果惊艳的基于扩散模型的文本图像超分辨率技术
206 2024-10-22
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文章来源： 摘要
中文文本图像的超分辨率是在实际场景中的一大挑战，其中需要在保持文本准确性和风格真实性的同时提高图像质量。扩散模型因其在图像合成和恢复方面的巨大成功，被用于文本图像的恢复工作。本文提出了一种基于图像扩散模型（IDM）和文本扩散模型（TDM）的方法，以及一个多模态混合模块（MoM），以合作地恢复文本图像。在不同数据集上的实验表明，该方法在恢复准确的文本结构和真实外观方面优于现有技术。
引言
在从低分辨率图像恢复高分辨率图像的过程中，保持文本的准确性和风格是至关重要的。现有方法在处理复杂笔画和严重劣化的文本图像时存在局限性。为了解决这些问题，本研究提出了使用扩散模型对文本图像进行超分辨率处理的方法。
相关工作
现有的模糊文本图像超分辨率方法关注于提高图像质量，但很难处理特定的字符结构和文本风格。文本图像超分辨率的研究主要集中在利用文本识别和字符结构先验来提高性能。扩散模型因其在图像合成和离散数据建模方面的卓越性能而被考虑用于文本图像的超分辨率。
方法学
提出了一种结合图像和文本扩散模型的方法，旨在恢复降质文本图像。其中包括一个基准模型，使用文本识别模型提供文本先验，并结合图像扩散模型（IDM）进行恢复。为了提高文本识别的准确性，引入了文本扩散模型（TDM）和一个多模态混合模块（MoM），以在所有扩散步骤中共同优化图像恢复和文本识别。
实验
在合成和现实世界的数据集上进行的实验表明，所提出的DiffTSR方法在恢复具有准确文本结构和真实外观的文本图像方面优于现有技术。此外，定性和定量的比较，以及消融研究证实了所提出组件的有效性。
结论
本研究提出的基于扩散模型的文本图像超分辨率方法在恢复具有高风格真实性和文本准确性的文本图像方面表现出色。此方法利用IDM和TDM的优势，并通过MoM实现了模型间的有效合作。
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