1. 本选题研究的目的及意义
#本选题研究的目的及意义
文档图像二值化是图像处理和模式识别领域中一项基础且关键的技术，其目的是将灰度图像转换为只有黑白两种像素值的二值图像，以便于后续的图像分析、识别和理解。
在众多应用场景中，如文档数字化、光学字符识别(OCR)、历史文献保护等，都需要对文档图像进行高质量的二值化处理。
近年来，深度学习技术的快速发展为文档图像二值化提供了新的思路。
2. 本选题国内外研究状况综述
#本选题国内外研究状况综述
文档图像二值化是一个经典的图像处理问题，传统的二值化方法主要包括全局阈值法、局部阈值法和基于边缘的方法等。
然而，这些传统方法在处理复杂背景、光照不均、噪声干扰等情况下效果oftenunsatisfactory，难以满足实际应用的需求。
近年来，深度学习技术的兴起为文档图像二值化带来了新的突破。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
#本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.研究文档图像二值化的特点和难点，分析传统方法的局限性以及生成式对抗网络的优势。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、模型设计、实验验证和结果分析相结合的研究方法。
首先，对文档图像二值化的基本概念、研究现状和发展趋势进行深入分析，了解传统方法的优缺点以及生成式对抗网络在图像处理领域的应用情况，为模型设计提供理论依据。
其次，根据文档图像的特点和二值化的需求，设计基于生成式对抗网络的文档图像二值化模型。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种新的基于生成式对抗网络的文档图像二值化模型:针对传统方法在处理复杂背景、光照不均、噪声干扰等情况下效果不佳的问题，本研究将利用生成式对抗网络强大的图像生成能力，构建新的文档图像二值化模型，以期提高二值化质量和效率。
2.设计适用于文档图像特征的网络结构:针对文档图像自身的特点，例如文本线条、背景纹理等，设计更适合提取和处理这些特征的生成器和判别器网络结构，提高模型对不同类型文档图像的适应性。
3.探索新的损失函数设计:针对文档图像二值化的specific需求，探索新的损失函数设计，例如结合像素级损失、对抗性损失、结构相似性损失等，以更好地引导网络学习，提高二值化精度和视觉效果。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.刘畅,梁雪剑,王仕民,等.基于深度学习的文档图像二值化方法综述[J].计算机工程与应用,2022,58(10):1-14.
2.黄磊,程祥.基于生成对抗网络的文档图像二值化[J].包装工程,2021,42(24):257-264.
3.曾接贤,王飞,张静,等.融合多尺度特征与边缘信息生成对抗网络的文档图像二值化[J].计算机应用,2021,41(11):3262-3269.
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
