场景文本图像超分辨率(Scene Text Image Super-Resolution, STISR)旨在提高文本在低分辨率图像中的分辨率和可读性.但是在空间变形或低分辨率的文本图像中,由于缺乏文本区域细节,语义线索和视觉特征信息难以与字符位置匹配对齐,文本识...场景文本图像超分辨率(Scene Text Image Super-Resolution, STISR)旨在提高文本在低分辨率图像中的分辨率和可读性.但是在空间变形或低分辨率的文本图像中,由于缺乏文本区域细节,语义线索和视觉特征信息难以与字符位置匹配对齐,文本识别效果不佳.针对该问题,本文提出多域字符距离感知的场景文本图像超高分辨率重建方法(Perceiving Multi-Domain Character distance super-resolution, PMDC),强化视觉语义特征,提高文本区域和纹理信息.首先,采用非对称卷积以及语义先验信息模块,提取文本图像的视觉和语义特征信息;其次,融合字符距离感知模块中的视觉和语义特征,得到增强位置编码感知字符间的间距变化和语义相似性;最后,结合引导线索和视觉特征对像素进行重组得到超分辨率文本图像.在公开数据集TextZoom上的实验结果,与最近TATT文本超分网络性能相比,在峰值信噪比指标上提高0.11 dB,有效提高文本清晰度和边缘纹理细节,同时提升1.5%的平均识别准确率,改进文本图像的可读性.展开更多
