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申请/专利权人：上海合合信息科技股份有限公司;上海临冠数据科技有限公司;上海生腾数据科技有限公司;上海盈五蓄数据科技有限公司

摘要：本申请公开了一种去除文档图像透字的方法。对文档图像进行切边，仅保留文档区域。采用双边滤波方式构建训练数据集。构建一种基于卷积神经网络的深度学习模型，采用一种端到端的强化式NUNet网络结构。采用所述训练数据集对所述深度学习模型进行训练，使其同时对文档图像进行透字去除与图像特征提取；图像特征提取用来在去除透字过程中提升图像的清晰度。采用训练好的所述深度学习模型对输入的文档图像进行处理后输出，所述处理是在去除透字的同时提升图像的清晰度。本申请不仅可以高效的去除文档图像中透字的区域，还可以充分保留文档正面字符，提高文档图像的清晰度和可读性。

主权项：1.一种去除文档图像透字的方法，其特征是，包括如下步骤；步骤S1：对文档图像进行切边，去除非文档区域，仅保留文档区域；步骤S2：采用双边滤波方式构建训练数据集；首先拍摄和或收集含有透字现象的文档图像，并裁剪出文档区域；然后将裁剪后的文档图像使用双边滤波方式过滤，滤除文档中透字的区域；双边滤波处理前、后的文档图像构成一对训练数据；步骤S3：构建一种基于卷积神经网络的深度学习模型，所述深度学习模型采用一种端到端的强化式NUNet网络结构；所述步骤S2和步骤S3的顺序或任意在前、或同时进行、或交叉进行；步骤S4：采用所述训练数据集对所述深度学习模型进行训练，使其同时对文档图像进行透字去除与图像特征提取；图像特征提取用来在去除透字过程中提升图像的清晰度；步骤S5：采用训练好的所述深度学习模型对输入的文档图像进行处理后输出，所述处理是在去除透字的同时提升图像的清晰度。

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权利要求：

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