1. 本选题研究的目的及意义
文档图像是指包含文字信息的图像，是信息传递和知识传播的重要载体。
文档图像二值化是文档图像分析与识别的基础，其目的是将文档图像转换为只有黑白两种像素值的二值图像，以便于后续的文字识别、版面分析等处理。
随着数字化时代的到来，海量的文档图像需要进行处理和分析。
2. 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研究课题，多年来，研究者们提出了许多有效的方法。
传统的二值化方法主要可以分为全局方法和局部方法。
全局方法，例如Otsu法[1]，通过分析整幅图像的直方图来确定一个全局阈值进行二值化。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将重点围绕全卷积网络（FCN）展开，探索其在文档图像二值化任务中的应用。
主要研究内容包括：
1.数据集构建与分析:收集和整理大规模、多样化的文档图像数据集，涵盖不同字体、字号、版式、语言以及噪声和退化情况的文档图像。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用实验研究方法，利用深度学习技术，特别是全卷积网络，进行文档图像二值化算法的研究。
研究将按照以下步骤进行：
1.文献调研和前期准备:收集和阅读与文档图像二值化、深度学习、全卷积网络等相关的文献资料，了解国内外研究现状，掌握相关理论知识和技术方法。
同时，搭建实验环境，安装和配置所需的软件和工具，例如Python、TensorFlow、PyTorch等。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于以下几个方面：
1.构建大规模多样化的文档图像二值化数据集:本研究将致力于构建一个大规模、多样化的文档图像二值化数据集，涵盖不同字体、字号、版式、语言以及噪声和退化情况的文档图像。
这将为训练和评估高性能的文档图像二值化模型提供更全面的数据支持。
2.设计适用于文档图像二值化的全卷积网络模型:针对文档图像的特点，本研究将探索和设计更适合于文档图像二值化的全卷积网络模型结构。
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.张翔,刘晓东,王思雨,等.基于改进U-Net的文档图像二值化[J].计算机工程与应用,2021,57(17):260-266.
2.郭雨薇,王宏伟,张俊.融合多尺度特征的文档图像二值化方法[J].计算机工程与应用,2021,57(13):188-194.
3.王超,张静,刘成城.基于深度学习的文档图像二值化方法综述[J].电子学报,2021,49(04):756-768.
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