【文字超分辨率】A Text Image Super-Resolution Generation Network without Pre-training 阅读笔记

2024-06-02 16:55:11

最近在研究文字图像的超分辨率，下载了几篇论文，准备略读一下，每篇文章写个笔记做记录。

主要贡献：

A non-training text image super-resolution generating network TextSRDIP is proposed. By using the DIP network model, a new loss function is designed to highlight the high- frequency details of the image, aiming at paying more attention to the edge details of the image in the super- resolution reconstruction of the text image.After testing, the average reconstruction PSNR of the network for text image super resolution is 27.95db, and the optical character recognition accuracy is 73.3%, which is 4.45db and 12.66% higher than the traditional bicubic interpolation algorithm. Compared with the learning - based ASRS algorithm, it improves by 0.97dB and 2.05%, respectively.

提出了一种非训练文本图像超分辨率生成网络TextSRDIP，利用DIP网络模型，设计了一种新的损失函数来突出图像的高频细节，从而更加关注图像的边缘细节。经测试，该网络用于文本图像超分辨率的平均重建PSNR为27.95db，光学字符识别精度为73.3％，比传统的双三次插值算法高4.45db和12.66％。与基于学习的ASRS算法相比，它分别提高了0.97dB和2.05％。

PROPOSED METHOD

DIP generated Network model 不知道是什么，没了解过
引用的下面这篇

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