CG-DIQA：基于字符梯度的无参考文档图像质量评价
计算机视觉与模式识别
2018-07-12 v1
摘要
文档图像质量评价（DIQA）在实际应用中是一个重要且具有挑战性的问题。为预测文档图像的质量分数，本文提出一种基于字符梯度的新型无参考 DIQA 方法，其中将 OCR 准确率用作真实质量度量。字符梯度计算于通过基于最大稳定极值区域（MSER）的方法检测到的字符块上。字符块对字符识别至关重要，因此适用于估计文档图像质量。在基准数据集上的实验表明，所提方法在估计文档图像质量分数方面优于当前最优方法。
引用
@article{arxiv.1807.04047,
title = {CG-DIQA: No-reference Document Image Quality Assessment Based on Character Gradient},
author = {Hongyu Li and Fan Zhu and Junhua Qiu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1807.04047},
year = {2018}
}
备注
To be published in Proc. of ICPR 2018