Adaptive Multi Scale Document Binarisation Using Vision Mamba

📄 arXiv: 2410.22811v1 📥 PDF

作者: Mohd. Azfar, Siddhant Bharadwaj, Ashwin Sasikumar

分类: cs.CV

发布日期: 2024-10-30

💡 一句话要点

提出基于Vision Mamba的自适应多尺度文档二值化方法，提升历史文档图像的可读性。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 文档二值化 Vision Mamba 多尺度特征 Difference of Gaussians 历史文档 序列建模 图像处理

📋 核心要点

  1. 现有文档二值化方法，如混合卷积-Transformer模型，存在时间复杂度高，难以有效处理长序列的问题。
  2. 论文提出基于Mamba的文档二值化架构，利用其线性扩展能力和优化的内存使用来高效处理长序列。
  3. 通过在跳跃连接中引入Difference of Gaussians (DoG)特征，模型能够捕捉多尺度高频信息，生成更精细的输出。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于Mamba架构的文档二值化方法，旨在增强和保持文档图像（特别是历史文档）的可读性，这对于有效的文档图像分析至关重要。现有方法包括基于卷积、Transformer以及混合卷积-Transformer的架构。虽然混合模型在一定程度上解决了纯卷积或Transformer方法的局限性，但它们通常面临诸如二次时间复杂度的问题。本文提出的Mamba架构通过线性扩展和优化内存使用，能够高效处理长序列。此外，我们还对跳跃连接进行了创新性修改，结合了受传统信号处理技术启发的Difference of Gaussians (DoG)特征。这些多尺度高频特征使模型能够生成高质量、细节丰富的输出。

🔬 方法详解

问题定义：文档二值化旨在将文档图像转换为二值图像，区分前景（文本）和背景。现有方法，特别是基于Transformer的架构，在处理长文档图像时面临计算复杂度高和内存消耗大的问题，限制了其应用。

核心思路：论文的核心思路是利用Mamba架构的线性复杂度和高效的序列建模能力，克服传统Transformer架构在处理长序列文档图像时的局限性。同时，通过引入多尺度高频特征，增强模型对细节信息的捕捉能力，从而提升二值化效果。

技术框架：该方法采用基于Mamba的编码器-解码器架构。编码器提取图像特征，解码器生成二值化结果。关键在于使用Mamba块替代了传统Transformer中的自注意力机制，从而实现了线性复杂度。此外，在跳跃连接中，作者没有直接传递特征，而是传递经过Difference of Gaussians (DoG)处理后的特征。

关键创新：最重要的创新点在于将Mamba架构引入文档二值化任务，并结合DoG特征增强细节信息。Mamba架构能够以线性复杂度处理长序列，显著降低了计算成本。DoG特征能够突出图像中的边缘和纹理，有助于模型更好地区分前景和背景。

关键设计：具体而言，DoG特征通过不同尺度的高斯模糊图像的差分计算得到，用于提取图像中的多尺度边缘信息。这些DoG特征被添加到跳跃连接中，以增强解码器对细节信息的感知。损失函数未知，但通常会采用二元交叉熵损失或其变体，以优化二值化结果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出的方法利用Mamba架构的优势，在文档二值化任务上实现了高效的序列建模。通过引入DoG特征，模型能够捕捉到更丰富的细节信息，从而提升二值化效果。具体的性能数据和对比基线未知，但从摘要来看，该方法在处理长文档图像时具有显著优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于历史文档数字化、古籍修复、档案管理等领域。通过提升文档图像的可读性，可以提高OCR的准确率，方便文档内容的检索和分析，具有重要的实际应用价值。未来，该方法有望推广到其他图像处理任务，如图像去噪、图像增强等。

📄 摘要（原文）

Enhancing and preserving the readability of document images, particularly historical ones, is crucial for effective document image analysis. Numerous models have been proposed for this task, including convolutional-based, transformer-based, and hybrid convolutional-transformer architectures. While hybrid models address the limitations of purely convolutional or transformer-based methods, they often suffer from issues like quadratic time complexity. In this work, we propose a Mamba-based architecture for document binarisation, which efficiently handles long sequences by scaling linearly and optimizing memory usage. Additionally, we introduce novel modifications to the skip connections by incorporating Difference of Gaussians (DoG) features, inspired by conventional signal processing techniques. These multiscale high-frequency features enable the model to produce high-quality, detailed outputs.