"CharFormer: 一种高精度字符图像去噪框架的字形融合与关注机制"

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"论文【CharFormer:一种基于字形融合的高精度字符图像去噪框架】提出了一种新的字符图像去噪方法，名为CharFormer。本文指出了在常见的字符图像来源中普遍存在的图像降质问题，这导致字符识别结果不尽如人意。现有的方法已经投入了大量的工作来恢复降质的字符图像，然而，通过这些方法获得的去噪结果似乎并没有提高字符识别性能。主要原因是当前方法缺乏对字符字形特征的充分利用。 CharFormer框架通过一种称为字形融合的技术来解决这个问题。该方法将字符图像分割为多个字形块，并将每个字形块视为独立的字符部分。然后，通过引入一个注意力机制，在字形块的特征表示中选择性地强调字符字形特征。这样一来，CharFormer能够更好地恢复受损的字符字形，提高字符图像的质量。具体来说，CharFormer框架由以下几个核心组件组成： 1. 字形块划分：该步骤将字符图像划分为多个字形块，每个字形块代表一个独立的字符部分。通过将字符划分为更小的块，CharFormer能够更好地捕捉每个字符的字形特征。 2. 字形融合：CharFormer采用一种字形融合技术来整合字符图像中的字形块。通过将字形块合并在一起，CharFormer能够综合考虑每个字符部分的信息，并减少噪声的影响。 3. 注意力机制：引入注意力机制来选择性地强调字符字形特征。通过学习每个字形块的注意力权重，CharFormer可以更好地聚焦于字符字形，提高去噪效果。 4. 特征表示学习：CharFormer通过学习每个字形块的特征表示来提取字符图像的高层语义信息。这些特征表示能够更好地保留字符字形特征，从而提高字符图像的质量和识别性能。在实验中，我们将CharFormer与多种现有的字符图像去噪方法进行了比较。实验结果表明，CharFormer在恢复字符字形方面表现出色，并且能够显著提高字符识别性能。与传统的方法相比，CharFormer能够更好地处理噪声，提取有效的特征表示，并获得更高的识别准确性。总之，CharFormer是一种基于字形融合的高精度字符图像去噪框架，通过充分利用字符字形特征，能够有效地去除字符图像中的噪声，提高字符识别性能。该方法在实践中具有潜力，并且可以应用于各种字符图像处理任务中。未来的研究可以进一步探索如何扩展CharFormer框架以适应更广泛的字符图像去噪场景，并提高其性能和鲁棒性。"

Overall, our contributions can be summarized as follows:

• By introducing glyph information, we propose CharFormer, a novel attentive character

image denoiser. It can effectively deal with various categories of noise in character images

while maintaining the inherent glyph for character-semantic preservation.

• We propose an image reconstruction framework based on additional feature injection,

where attention-based CharFormer blocks and the additional feature corrector module are

designed for improving the quality of the output image by enhancing the corresponding

feature.

• We compare CharFormer with state-of-the-art methods on datasets with different

denoising difficulties. The experimental results show the superiority of CharFormer

quantitatively and qualitatively, in particular on complex denoising tasks.

总的来说，我们的贡献可以总结如下：

• 通过引入字形信息，我们提出了 CharFormer，一种新颖的注意力字符图像降噪器。它可

以有效地处理字符图像中的各种噪声，同时维持字符语义保存的固有字形。

• 我们提出了一种基于附加特征注入的图像重建框架，其中基于注意力的 CharFormer 块和

附加特征校正器模块旨在通过增强相应的特征来提高输出图像的质量。

• 我们将 CharFormer 与最先进的方法在具有不同去噪难度的数据集上进行比较。实验结果

显示了 CharFormer 在数量和质量上的优越性，特别是在复杂的去噪任务上。

2 RELATED WORK

2 相关工作

2.1 Image Restoration

2.1 图像复原

As a low-level visual task, image restoration was originally solved by model-based methods.

Various physics-based algorithms and filters are proposed for removing noise with certain

models, e.g., Gaussian noise or speckle noise. Using 3D (inverse) transformations and

shrinkage of the transform spectrum, BM3D is introduced for general image recovery. In the

last decade, learning-based methods, particularly based on convolutional neural networks

(CNN), have gained in popularity in image restoration studies due to their impressive

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一种基于超完备字典学习的图像去噪方法（清晰版）

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