利用对比信息进行高效文档阴影去除

文档阴影是文档扫描数字化过程中的主要障碍。由于阴影覆盖区域的文本和图案信息密集，文档阴影去除需要专门的方法。现有文档阴影去除方法虽已有所进展，但仍依赖额外信息如阴影掩码，或在不同阴影情景下缺乏泛化性和有效性，常导致阴影去除不完全或损失原始文档内容和色调。此外，这些方法往往未充分利用原始阴影文档图像中所携带的信息。本文重新聚焦于文档图像本身，认为其蕴含丰富的信息。我们提出一种基于对比度表示引导的端到端文档阴影去除方法，遵循粗到细细化 refinement 流程。通过提取文档对比度信息，我们能够在无需额外掩码的情况下有效快速定位阴影的形状和位置。该信息随后整合到细化阴影去除过程中，为基于网络的去除和特征融合提供更佳指导。大量定性和定量实验表明，我们的方法实现了最先进的性能。