OCR 系统如何处理低质量图像？

1. 超分辨率重建

针对低分辨率图像，采用基于深度学习的超分辨率算法（如 ESRGAN、Real-ESRGAN）将低分辨率图像重建为高分辨率版本。通过生成对抗网络（GAN）或残差密集网络结构，重点修复字符边缘细节。在历史档案数字化场景中，4 倍超分重建可将模糊书籍的字符识别率从 41% 提升至 78%。

2. 自适应去噪

针对不同噪声类型采用混合去噪策略：

• 空间域处理：非局部均值算法（NLM）去除均匀噪声
• 变换域处理：小波变换分离噪声与信号分量
• 深度学习去噪：DnCNN 网络进行端到端噪声去除

3. 图像修复与补全

针对遮挡和缺失区域，利用图像修复技术（如 Partial Convolution）填补缺失区域，或结合上下文预测被遮挡字符。例如，若"口"字被遮挡，系统可根据上下文推断为"国"或"图"。

4. 模型层面的鲁棒性增强

• 数据增强：在训练集中加入模糊、噪声、遮挡样本（建议占比 30%），提升模型对缺陷的适应性
• 多尺度特征融合：采用 FPN（Feature Pyramid Network）结构，根据图像质量自动调整各尺度特征贡献度
• 持续学习机制：收集线上难例样本，通过半监督学习定期增量训练模型