基于双域分治算法的场景文本图像超分辨率技术

《Knowledge-Based Systems》：Dual-Domain Divide-and-Conquer for Scene Text Image Super-Resolution

场景文本超分辨率（STISR）通过双域划分与合并机制提升文本结构保真与边缘清晰度，频率域模块（FDC）解耦高低频特征并动态融合，空间域模块（SDC）自适应加权处理局部与全局信息，有效缓解低光照与背景干扰导致的软边界问题，实验表明在CRNN、MORAN、ASTER任务中识别精度分别提升1%、1.1%、1.5%，代码将开源。

　　在当前人工智能与计算机视觉快速发展的背景下，场景文本图像超分辨率（Scene Text Image Super-Resolution, STISR）技术成为提升文本识别准确率的重要手段。STISR的核心目标是从低分辨率的文本图像中重建出高清晰度、易于识别的文本内容，从而改善下游的文本识别性能。然而，这一过程面临诸多挑战，尤其是在文本区域、背景区域以及两者之间的过渡边界（如文本边缘）等方面，不同区域的退化程度和特性各不相同，使得整体重建效果难以达到理想状态。

文本边缘是识别任务中极为关键的部分，但在低分辨率图像中，这些边缘常常受到严重的模糊影响，导致边界变得模糊不清，形成所谓的“软边界”现象。这种软边界不仅影响了文本的可读性，还对后续的识别性能产生了深远的负面影响。因此，如何在重建过程中有效地处理这些不同区域的退化问题，成为STISR技术研究中的一个关键课题。

为了解决上述问题，本文提出了一种全新的双域分而治之的超分辨率框架——CFASR。该框架通过在频率域和空间域分别进行处理，实现了对不同退化类型的差异化应对。具体而言，在频率域方面，我们设计了一个频率分而治之模块（Frequency Divide-and-Conquer Module, FDC），该模块能够将图像的高频特征（如笔画的清晰度）和低频特征（如背景噪声）分离出来，并分别进行建模和处理。随后，通过自适应动态融合的方式，将处理后的高频和低频信息重新组合，以达到提升文本区域清晰度、抑制背景噪声干扰的目的。

在空间域方面，我们引入了一个空间分而治之模块（Spatial Divide-and-Conquer Module, SDC），该模块通过建模全局与局部特征之间的关系，对不同区域进行自适应加权处理。同时，结合上下文信息，该模块能够动态调整局部区域的像素表示，从而有效缓解由于光照不足或背景干扰导致的软边界问题。这种分而治之的策略不仅提高了模型对文本结构的恢复能力，还增强了其对复杂场景的适应性。

在实验部分，我们对CFASR进行了系统的评估，使用了多个标准的基准数据集，包括TextZoom等。实验结果表明，CFASR在下游的文本识别任务中表现优异，达到了当前最先进的水平（SOTA）。特别是在CRNN、MORAN和ASTER等主流文本识别模型上，CFASR分别实现了1%、1.1%和1.5%的准确率提升。这些结果充分验证了CFASR在提升文本识别性能方面的有效性。

此外，为了进一步提高模型的性能，我们在方法设计上进行了多方面的创新。首先，我们引入了频率分而治之模块（FDC），该模块通过通道分割和可学习的注意力机制，实现了对高频和低频特征的显式建模和自适应融合。其次，我们设计了空间分而治之模块（SDC），该模块通过融合细粒度的空间细节和上下文语义信息，提升了模型对文本边缘和结构的恢复能力。通过这些模块的协同作用，CFASR在文本区域的清晰度和整体图像质量方面取得了显著的提升。

在实验过程中，我们还进行了大量的消融实验，以验证各个模块对模型性能的贡献。消融实验的结果表明，FDC和SDC模块的引入对提升文本识别准确率具有显著作用。同时，我们还对模型的训练过程和推理过程进行了优化，以提高其在实际应用中的效率。特别是在计算资源有限的情况下，CFASR通过轻量化的架构设计，实现了高效的文本超分辨率重建，从而具备更强的实用性。

除了在文本识别任务中的表现，CFASR在处理不同类型的文本图像时也展现出良好的适应性。例如，在低光或复杂背景干扰的情况下，CFASR能够有效缓解由于梯度模糊导致的软边界问题，从而提高文本的可读性和识别准确率。此外，CFASR在处理艺术字体或极端退化文本图像时，也表现出了一定的鲁棒性，尽管在某些极端情况下仍存在一定的性能瓶颈。

从整体来看，CFASR的提出为场景文本图像超分辨率技术提供了一种新的解决方案。该框架通过在频率域和空间域分别进行处理，实现了对不同退化类型的差异化应对，从而显著提升了文本识别的准确率。同时，CFASR在实际应用中的效率也得到了优化，使其能够更好地适应不同的部署环境和计算资源限制。

在研究过程中，我们还注意到，当前的STISR方法主要依赖于预训练的文本识别模型，这在一定程度上限制了模型的泛化能力。因此，我们尝试在模型设计中引入更多的上下文信息和语义特征，以提高其对复杂场景的适应性。此外，我们还对模型的训练策略进行了优化，以提高其在不同数据集上的泛化能力。

为了进一步验证CFASR的有效性，我们还进行了多阶段的训练和推理过程。在训练阶段，我们采用了多阶段的策略，通过逐步引入更多的上下文信息和语义特征，提高了模型的训练效率和泛化能力。在推理阶段，我们对模型进行了优化，使其能够在有限的计算资源下快速完成文本图像的超分辨率重建。

综上所述，CFASR的提出为场景文本图像超分辨率技术提供了一种新的解决方案。该框架通过在频率域和空间域分别进行处理，实现了对不同退化类型的差异化应对，从而显著提升了文本识别的准确率。同时，CFASR在实际应用中的效率也得到了优化，使其能够更好地适应不同的部署环境和计算资源限制。通过大量的实验验证，CFASR在多个标准数据集上表现优异，达到了当前最先进的水平，为未来的研究提供了新的方向和思路。