面向文本检测任务的文档扫描单图像超分辨率重建

超分辨率重建旨在从低分辨率观测图像生成高空间分辨率图像。基于深度学习的前沿超分辨率技术能够获得卓越的视觉质量，但很少有研究验证它们是否为特定计算机视觉应用提供有价值的来源。本文调查了在文档扫描上采用超分辨率作为预处理步骤以改进光学字符识别（OCR）的可能性。为此，我们提出在任务驱动方式下训练深度网络进行单图像超分辨率，以使其更适应文本检测的目的。由于特定任务的问题高度难以明确，我们引入多任务损失函数，融合与文本检测相关的组件以及由图像相似性引导的组件。本文报告的结果令人鼓舞，标志着文档图像超分辨率实用化的重要一步。