0. 前言

智能文檔圖像處理技術(shù)是指利用計算機(jī)視覺和人工智能等技術(shù)對文檔圖像進(jìn)行處理和分析，實現(xiàn)自動化識別、提取、分類和管理的技術(shù)。隨著人工智能時代的到來和各行業(yè)信息化進(jìn)程的加速，越來越多的個人和企業(yè)用戶開始借助智能文檔圖像處理技術(shù)來提高工作效率，降低人力成本，并減少出錯率。
本文將探討智能文檔圖像處理技術(shù)的基本原理和特點，回顧了合合信息在 VALSE 2023 會議上關(guān)于智能文檔圖像處理技術(shù)的相關(guān)分享，并詳細(xì)介紹了版面分析技術(shù)及其應(yīng)用，最后，對智能文檔圖像處理技術(shù)的發(fā)展趨勢進(jìn)行展望，以深刻認(rèn)識智能文檔圖像處理技術(shù)的重要性和應(yīng)用價值，用于在實際應(yīng)用中降低成本，提高生產(chǎn)力。

1. 智能文檔處理

1.1 智能文檔處理簡介

智能文檔圖像處理是指通過應(yīng)用計算機(jī)視覺、自然語言處理等人工智能技術(shù)，對文檔圖像進(jìn)行自動化處理、分析和識別的過程。可以幫助用戶快速高效地對文檔圖像信息展開深入的分析和理解，實現(xiàn)對文檔中的重要信息進(jìn)行提取。同時，在處理大量文檔的情況下，可以顯著地減少人力成本和時間成本，提高文檔處理的準(zhǔn)確度和效果，防止出現(xiàn)錯誤或遺漏等問題。
具體來說，智能文檔圖像處理技術(shù)主要包括以下方面：

• 文檔圖像預(yù)處理：在進(jìn)行文檔圖像處理之前，對文檔圖像進(jìn)行預(yù)處理和優(yōu)化，其主要用于解決文檔圖像中存在的噪聲、變形和失真等問題，以提高文檔圖像的質(zhì)量和穩(wěn)定性，包括圖像去噪、切邊增強(qiáng)、彎曲矯正和摩爾紋去除等
• 文檔圖像分析：利用計算機(jī)視覺技術(shù)對文檔圖像信息進(jìn)行分析、理解和處理，其主要用于文檔圖像的識別、分類和提取等方面，包括文檔圖像文字識別和提取、清晰化和增強(qiáng)和文檔數(shù)據(jù)信息分析等
• 文檔解析與識別：對文檔進(jìn)行結(jié)構(gòu)化分析、編碼、識別的提取，可以實現(xiàn)對文檔中信息的自動識別和提取，從而提高文檔處理效率和準(zhǔn)確性，包括結(jié)構(gòu)化分析、語義理解與編碼、文字識別 (Optical Character Recognition, OCR) 和表格識別等
• 版面分析與還原：對文檔版面進(jìn)行結(jié)構(gòu)化分析、理解和編碼，然后對分析結(jié)果中的各個對象進(jìn)行矯正、拼接和還原，實現(xiàn)文檔版面的恢復(fù)和重構(gòu)，主要用于自動化識別、分割和提取文檔中重要信息的位置和排版等，包括版面結(jié)構(gòu)分析、對象識別、區(qū)域分割和版面糾正、拼接、重構(gòu)等
• 文檔信息抽取與理解：從文檔中自動提取出關(guān)鍵信息，并對文檔信息進(jìn)行理解和推理，應(yīng)用于自動化分析、推理和應(yīng)用文檔信息等，包括關(guān)鍵字提取、實體識別和文本分類等

1.2 智能文檔處理應(yīng)用

文檔圖像智能分析與處理是一種將圖像和文本結(jié)合起來的技術(shù)，可以將圖像中的文字識別為計算機(jī)可讀的文本，并將其用于數(shù)據(jù)分析、信息檢索、自然語言處理以及其他信息處理任務(wù)中，因此文檔圖像智能分析與處理在現(xiàn)實場景具有重要意義：

• 自動化分析與處理：文檔圖像智能分析與處理可以自動地識別和提取文本信息，能夠自動化完成很多需要大量手動操作的任務(wù)，從而降低人力成本，并提高生產(chǎn)效率
• 提高信息可訪問性：文檔圖像智能分析與處理可以將圖像中的文本轉(zhuǎn)換為計算機(jī)可讀的文本，使得信息可搜尋、可利用、可訪問
• 豐富信息處理應(yīng)用場景：文檔圖像智能分析與處理可以將文本和圖像信息結(jié)合起來，實現(xiàn)更加豐富、多樣化的應(yīng)用場景

智能文檔圖像處理技術(shù)可以幫助用戶實現(xiàn)文檔圖像信息自動抽取、分類、填寫等功能，這些功能可以廣泛應(yīng)用于多個不同領(lǐng)域，提高工作效率和準(zhǔn)確性：

• 辦公自動化：實現(xiàn)對辦公文檔的自動化處理，包括文檔分析、版面還原、信息抽取、文本識別等功能，可以大幅提高辦公效率，降低人力成本
• 金融業(yè)：實現(xiàn)對客戶資料、合同協(xié)議等文件的自動化處理，可以提高金融機(jī)構(gòu)的工作效率，縮短業(yè)務(wù)處理時間，減少錯誤率
• 醫(yī)療保?。簬椭t(yī)療保健機(jī)構(gòu)實現(xiàn)對醫(yī)療記錄、病歷、處方等文件的自動化處理，可以提高醫(yī)療保健機(jī)構(gòu)的工作效率，優(yōu)化醫(yī)療服務(wù)體驗
• 法律行業(yè)：實現(xiàn)對案件合同、律師文書等文件的自動化處理，可以提高法律機(jī)構(gòu)的工作效率和準(zhǔn)確性
• 教育行業(yè)：實現(xiàn)對學(xué)生檔案、考試答卷、科研論文等文件的自動化處理，可以提高教育機(jī)構(gòu)的工作效率，降低管理成本

2. VALSE 視覺與學(xué)習(xí)青年學(xué)者研討會

2.1 VALSE 2023

VALSE (Vision And Learning SEminar) 發(fā)起于 2011 年，每年舉辦一次，以“倡導(dǎo)學(xué)術(shù)平等，深度前沿交流；恪守科學(xué)精神，踐行學(xué)術(shù)契約；熱心學(xué)術(shù)服務(wù)，促進(jìn)溝通合作”為理念和使命，旨在為全球計算機(jī)視覺、模式識別、機(jī)器學(xué)習(xí)、多媒體技術(shù)等相關(guān)領(lǐng)域的華人青年學(xué)者提供一個平等、自由的學(xué)術(shù)交流舞臺。以促進(jìn)國內(nèi)青年學(xué)者的思想交流和學(xué)術(shù)合作，從而在相關(guān)領(lǐng)域做出重量級學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)，提升中國學(xué)者在國際學(xué)術(shù)舞臺上的學(xué)術(shù)影響力。
近期，VALSE 2023 在無錫順利落幕，相關(guān)報告和展示從內(nèi)容上涵蓋了計算機(jī)視覺、圖像處理、模式識別與機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的大部分熱點研究方向，研討了上述研究領(lǐng)域的國內(nèi)外前沿進(jìn)展。智能文檔圖像處理是計算機(jī)視覺在產(chǎn)業(yè)中的重要應(yīng)用，現(xiàn)階段還面臨著諸多挑戰(zhàn)：

• 多樣性：文檔類型的多樣產(chǎn)生了繁雜的版式與結(jié)構(gòu)，同時文檔圖像來源的多樣導(dǎo)致了形式、格式、布局、字體、大小等方面具有的差異性
• 噪聲和失真：受拍攝器材、背景環(huán)境影響，文檔圖像可能存在噪聲、失真、模糊等問題，這會影響到圖像的質(zhì)量和識別準(zhǔn)確度
• 隱私和安全：文檔圖像中可能存在敏感信息，如銀行賬號、身份證號碼等，需要注意避免泄露和濫用

2.2 合合信息亮相 VALSE 2023

作為智能文檔處理領(lǐng)域的代表，合合信息出席了 VALSE 2023 會議，在會議上主要分享了合合信息關(guān)于智能文檔處理技術(shù)的研發(fā)與實踐成果，在解決工業(yè)界中面臨的各類問題中所做的一些相關(guān)研究成果，并重點介紹了在版面分析領(lǐng)域的工作進(jìn)展。
合合信息是行業(yè)領(lǐng)先的人工智能及大數(shù)據(jù)科技企業(yè)，深耕智能文字識別、圖像處理、自然語言處理和大數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域，其研發(fā)的智能圖像處理引擎提供多種圖像智能處理黑科技，例如圖像切邊增強(qiáng)、PS 篡改檢測以及圖像矯正等，相關(guān)黑科技的體驗可以登錄合合信息官網(wǎng)。

3. 版面分析技術(shù)

版面分析技術(shù)是一種向系統(tǒng)輸入文檔圖像后，機(jī)器會對文字部分和版面元素進(jìn)行分析和識別，把若干行文字關(guān)聯(lián)起來，從而獲得正確的順序與段落關(guān)系技術(shù)，主要包括版面分析與還原。它可以在文本、圖形和表格等復(fù)雜元素之間建立關(guān)聯(lián)性，進(jìn)而實現(xiàn)自動化文檔處理和排版。具體而言，版面分析與還原的主要任務(wù)包括：

• 區(qū)塊分割：對原始文檔進(jìn)行分塊和定位，確定頁邊距、標(biāo)題、頁眉、頁腳、正文、圖片和表格等元素的位置和大小
• 版面分析：通過分析文檔的排版風(fēng)格和結(jié)構(gòu)規(guī)則，自動推測并還原出文檔的版面設(shè)計
• 文字識別：通過光學(xué)字符識別 (Optical Character Recognition, OCR) 技術(shù)將文本從圖像中提取出來
• 圖形識別：對文檔中的圖形進(jìn)行自動識別和提取，如條形碼、二維碼、統(tǒng)計圖表等
• 表格識別：對文檔中的表格進(jìn)行自動識別和提取，并將表格轉(zhuǎn)換為電子表格或數(shù)據(jù)庫
• 校對和修正：對自動還原的版面進(jìn)行校對和修正，確保版面輸出的準(zhǔn)確性和可讀性

版面分析與還原技術(shù)可以應(yīng)用于自動化文本排版、電子書制作、期刊雜志制作等領(lǐng)域。它可以大幅縮短排版時間和成本，提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量，并且解決了傳統(tǒng)排版中可能出現(xiàn)的人為錯誤和疏漏問題，在實際生產(chǎn)和生活環(huán)境中，具有重要用途：

• 自動化排版：自動識別文本和圖像的位置和大小，實現(xiàn)自動化排版，在出版業(yè)和廣告設(shè)計等領(lǐng)域具有重要作用，可以極大的提高生產(chǎn)效率、節(jié)省人力成本
• 文字識別：可以識別文字區(qū)域并進(jìn)行 OCR 處理，將紙質(zhì)文檔數(shù)字化，方便進(jìn)一步實現(xiàn)文本分析和搜索
• 印刷品質(zhì)檢測：對印刷品進(jìn)行自動化檢測，包括頁面缺失、印刷模糊等問題，可以用于提高印刷品質(zhì)量
• 圖像識別：識別圖像中的不同元素并分類，可以應(yīng)用于自動化圖像分類、生產(chǎn)流程監(jiān)控等領(lǐng)域
• 信息提?。禾崛〕鲋付撁嬷械年P(guān)鍵信息，例如產(chǎn)品價格、評論、用戶評價等，便于實現(xiàn)自動化數(shù)據(jù)采集和營銷分析等

3.1 版面分析

版面分析可以分為物理版面分析和邏輯版面分析兩個方面。物理版面分析主要是指對文檔的視覺排版進(jìn)行分析，即識別出文檔中的各種視覺元素(如文本、圖片、表格、分隔線等)，并判斷其在文檔頁內(nèi)的位置、大小、顏色等屬性，物理版面分析通常需要進(jìn)行圖像處理和計算機(jī)視覺等技術(shù)的支持，以提取文檔中的視覺信息。邏輯版面分析則是指對文檔的邏輯結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，即識別出文檔中各種語義元素的類型和語義關(guān)系(如標(biāo)題、正文、段落、列表、腳注、注釋等)，并將其轉(zhuǎn)換成可機(jī)器讀取的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，邏輯版面分析通常需要進(jìn)行自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)的支持，以便于理解文本的語義信息。
雖然版面分析技術(shù)已經(jīng)得到了較大的發(fā)展，但仍然存在以下問題：

• 精準(zhǔn)度問題：由于版面分析涉及到很多細(xì)節(jié)，如字體、排版、顏色、背景等因素，因此，當(dāng)處理的數(shù)據(jù)量較大或數(shù)據(jù)質(zhì)量較差時，往往會出現(xiàn)漏判、錯位等問題，降低了版面分析結(jié)果的可靠性
• 多語言兼容問題：由于不同語言的文字、格式、排版規(guī)則等存在較大差異，因此版面分析技術(shù)在多語言兼容問題上也存在著巨大的挑戰(zhàn)
• 處理速度問題：由于版面分析需要對大量圖像進(jìn)行處理，需要耗費大量的計算資源和時間

如果版面分析的精準(zhǔn)度無法得到提升，那么在文件材料被拍照、掃描成電子文檔的過程中就會出現(xiàn)漏字和錯位的問題。這些質(zhì)量問題可能會導(dǎo)致識別出的文本內(nèi)容與原始文檔存在一些差異或錯誤，特別是在需要對文檔進(jìn)行高精度的處理和分析的情況下(比如圖片轉(zhuǎn)換成 Word/Excel 等)，這些問題將會嚴(yán)重影響文檔的正確性和可用性。
為了解決復(fù)雜的版面分析問題，目前主流的方法多基于深度學(xué)習(xí)，能夠自動從原始圖像中抽取特征，并通過不同層次的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)實現(xiàn)版面結(jié)構(gòu)的分析和識別，具有強(qiáng)大的表達(dá)能力和泛化能力。合合信息提出的版面分析算法采用了基于圖像和文本的特征融合方式，能夠自適應(yīng)地處理不同種類、不同形態(tài)的文檔，算法利用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)從原始文檔中自動提取特征，并通過端到端的訓(xùn)練實現(xiàn)文本塊的檢測和分類。同時，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡潔，相比其他算法，計算速度更快，能夠滿足實時應(yīng)用場景。

3.1.1 版面元素檢測

版面元素檢測是版面分析的重要任務(wù)之一，其目的是將文檔中的各類版面元素如文字塊、標(biāo)題、頁眉頁腳等區(qū)域進(jìn)行自動識別和標(biāo)注，通常，基于深度學(xué)習(xí)的版面元素檢測和識別算法需要以下步驟：

• 圖像預(yù)處理：對原始文檔圖像進(jìn)行預(yù)處理，例如調(diào)整圖像大小、顏色歸一化等
• 版面元素定位：利用圖像處理和分割技術(shù)，將文檔中的各版面元素進(jìn)行定位和分割，實現(xiàn)文本塊的定位
• 特征提?。簩Σ煌婷嬖剡M(jìn)行特征提取和描述，利用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)從文本塊中抽取卷積特征
• 版面元素分類：采用監(jiān)督或無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法對文檔中的各版面元素進(jìn)行分類，例如使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)文本塊分類
• 標(biāo)注輸出：將各版面元素的分類結(jié)果輸出為可讀格式，例如采用 XML 或 JSON 格式進(jìn)行表示和存儲

合合信息提出的版面元素檢測模型如下圖所示：

但是，獲取的物理版面元素獲取后并不能直接用于文檔排版，這是因為同等視覺信息的文檔可能是通過多種不同的編輯方式獲得的，如下圖所示，同樣長度的間隙可以通過使用 Tab 鍵獲得，也可以直接使用空格鍵獲得。如果直接應(yīng)用這些物理版面元素進(jìn)行排版，可能會產(chǎn)生不符合要求的格式或布局，影響文檔的可讀性和美觀度性，需要將獲取到的物理版面元素根據(jù)需求進(jìn)行進(jìn)一步處理和解析，才能用于文檔排版，這就需要文檔排版引擎對版面元素進(jìn)行排版。

3.1.2 文檔排版引擎

文檔排版引用于將文檔內(nèi)容和樣式信息轉(zhuǎn)換為具有良好排版效果的可編輯文檔，合合信息提出的文檔排版引擎架構(gòu)如下所示。首先從文檔中提取出四類嵌入向量：

• 字符嵌入 (Character embedding)：將字符表示為向量的技術(shù)，其基本思想是將每個字符映射到一個高維向量空間中的特定坐標(biāo)點，以此來表示字符和不同字符之間的相似度和差異性，在字符嵌入過程中，需要首先構(gòu)建一個字符表，包括所有需要表示的字符，然后使用算法來計算每個字符在向量空間中的坐標(biāo)，以及它們之間的相對距離。
• 文本行嵌入 (Textline embedding)：將文本行表示為向量的技術(shù)，可以將文本行中的每個字符和單詞表示為向量，并將其組合成一個高維向量，以此來描述文本行的特征和屬性，基本思想是將文本行中的每個字符轉(zhuǎn)換為向量，通常采用的方法是將每個字符通過預(yù)先訓(xùn)練好的字符嵌入進(jìn)行編碼，然后通過一些組合方法將這些向量合并成一個文本行向量
• 段落嵌入 (Paragraph embedding)：將段落表示為向量的技術(shù)，基本思想是將段落中的每個句子通過嵌入技術(shù)轉(zhuǎn)換為向量，然后將這些向量合并為一個高維向量，以此來描述整個段落的特征和屬性，在段落嵌入過程中，可以使用不同算法和模型來計算每個句子在向量空間中的坐標(biāo)，然后采用一些組合方式將這些向量合并為一個段落向量
• 關(guān)系嵌入 (Relation embedding)：將關(guān)系表示為向量的技術(shù)，基本思想是將實體和關(guān)系通過嵌入技術(shù)轉(zhuǎn)換為向量，然后將它們組合成一個高維向量，以此來描述實體之間的關(guān)系和屬性，在關(guān)系嵌入過程中，首先需要構(gòu)造關(guān)系圖譜或知識庫，包括實體和實體之間的關(guān)系，然后可以使用多種算法來計算每個實體和關(guān)系在向量空間中的坐標(biāo)，通過組合實體向量和關(guān)系向量，可以得到整個關(guān)系的向量表示

得到以上四類嵌入向量后，利用 Transformer 模型執(zhí)行文檔排版渲染。Transformer 是一種基于自注意力機(jī)制( Self-Attention )的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可以用于自然語言處理中的各種任務(wù)，如文本分類、機(jī)器翻譯、情感分析等，其核心思想是利用自注意力機(jī)制實現(xiàn)對序列信息的編碼和解碼，從而提高模型的效率和精度。相比于傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，Transformer 具有以下優(yōu)勢：

• 并行計算：Transformer 中每個位置的輸出只與輸入序列中與之相關(guān)的位置有關(guān)，這使得 Transformer 可進(jìn)行并行計算，并且在長序列輸入時表現(xiàn)良好
• 自注意力機(jī)制：通過自注意力機(jī)制，使得模型能夠有效地抓住輸入序列中的重要信息，進(jìn)而提高了模型的表現(xiàn)
• 多頭注意力機(jī)制：Transformer 中采用多頭注意力機(jī)制，使得模型能夠關(guān)注不同層次的語義信息，從而更加準(zhǔn)確地抽象和表示

Transformer 的基本結(jié)構(gòu)為編碼器-解碼器架構(gòu)，在編碼器和解碼器中，均采用了多層自注意力機(jī)制和前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，來提高模型的表現(xiàn)。

3.2 文檔還原

版面還原技術(shù)可以將掃描得到的文檔圖像轉(zhuǎn)換為具有可編輯性和復(fù)制性的電子文檔(如 PDF、Word 和 Excel 等)，還原原始文檔頁面布局和文本格式，應(yīng)用于自動化文本排版、電子書制作、期刊雜志制作等領(lǐng)域。它可以大幅縮短排版時間和成本，提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量，并且解決了傳統(tǒng)排版中可能出現(xiàn)的人為錯誤和疏漏問題。

合合信息提出的文檔還原系統(tǒng)綜合了文字檢測識別、版面元素檢測識別、圖層分離、排版布局等一系列深度學(xué)習(xí)模型，并通過合理的方式糅合各個模塊，并搭配文檔渲染引擎，最終生成可供用戶編輯修改的 Word/Excel 文檔。合合信息文檔還原模型的效果如下所示：

4. 其他相關(guān)智能文檔處理技術(shù)

除了版面分析技術(shù)外，在 VALSE 2023 會議上，合合信息還分享了其他一些實用文檔圖像處理技術(shù)，包括圖像矯正、摩爾紋去除和反光擦除等，這些技術(shù)可以互相結(jié)合，形成完整的文檔圖像處理流程，提供高效、準(zhǔn)確的文檔處理服務(wù)。

4.1 圖像矯正

由于相機(jī)的姿態(tài)、文檔放置狀態(tài)、文檔自身變形等不確定因素，在使用移動設(shè)備采集文檔照片時會出現(xiàn)角度和彎曲變形，這些原始的照片對于文檔圖像內(nèi)容的自動提取與分析造成了不利影響，因此需要進(jìn)行一定的變形矯正處理。
合合信息圖像矯正可以智能定位圖像中文檔主體的邊緣，并進(jìn)行背景切除(文檔提取)，對形變文檔進(jìn)行矯正，主要包括角度矯正和彎曲矯正兩種復(fù)雜的矯正，體驗地址：合合信息圖像矯正。

可以看到利用合合信息圖像矯正功能能夠?qū)D像恢復(fù)至正面垂直拍攝的效果，解決了文檔圖像變形矯正算法抗干擾性差、矯正效果不佳等問題。

4.2 摩爾紋去除

使用數(shù)碼相機(jī)拍攝數(shù)字屏幕時會在照片中會出現(xiàn)令人反感的屏幕紋，屏幕紋的存在不僅嚴(yán)重降低了圖像的質(zhì)量，并且也會影響到我們后續(xù)的分析和處理。同時，由于屏幕紋對重復(fù)結(jié)構(gòu)的輕微變換具有極度敏感性，因此圖像結(jié)構(gòu)的多樣性導(dǎo)致屏幕紋也具有復(fù)雜性和不規(guī)則性，屏幕紋的消除一直以來都是具有極具挑戰(zhàn)性的任務(wù)。
合合信息圖像去屏幕紋支持去除因拍屏幕產(chǎn)生的各種紋理(屏幕紋、摩爾紋)，還原清晰真實圖像，體驗地址：合合信息圖像去屏幕紋。

可以看到合合信息圖像去屏幕紋功能能夠高效的完成圖像恢復(fù)任務(wù)，最大程度的恢復(fù)被屏幕紋污染的屏攝照片，能夠去除所有樣式的屏幕紋，并且能夠保證圖片細(xì)節(jié)信息完整，便于我們后續(xù)對圖像進(jìn)行進(jìn)一步的分析。

4.3 手寫板反光擦除

手寫板反光是在拍攝電子手寫板時，由于表面反光或者暴露在強(qiáng)烈的光源下，導(dǎo)致寫下的文字或圖像無法清晰顯示和識別的問題。反光問題會影響手寫板的使用體驗和準(zhǔn)確度，如果不加以處理，反光甚至可能會使得書寫或繪畫結(jié)果無法被識別。為了解決這些問題，合合信息技術(shù)團(tuán)隊研發(fā)了反光擦除模塊，可以識別和消除圖像中的反光區(qū)域，得到無反光的清晰圖像，反光擦除效果如下圖所示：

小結(jié)

隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，文檔圖像也隨之大量生成和涌現(xiàn)，如何高效地處理和利用這些文檔資料是一個亟待解決的問題。智能文檔處理技術(shù)，尤其是版面分析技術(shù)，提供了一種有效的解決方案。
合合信息的版面分析技術(shù)通過解決版面分割、區(qū)域間邏輯關(guān)系處理等難題，能夠?qū)⑽臋n圖像切分成不同類型內(nèi)容的區(qū)域，例如文本、圖形、公式、表格等，并進(jìn)行區(qū)域間關(guān)系的分析，能夠更加精準(zhǔn)地確定文檔中文字位置、字體、大小和排版方式，并從各類版式復(fù)雜的文檔圖像中精準(zhǔn)地獲取信息。幫助用戶從復(fù)雜的版面結(jié)構(gòu)中提取有用信息，從而實現(xiàn)文檔的智能化處理。綜合來看，智能文檔處理技術(shù)，特別是版面分析技術(shù)的應(yīng)用，為我們帶來更高效、更準(zhǔn)確、更便捷的文檔處理體驗。

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圖像智能處理黑科技，讓圖像處理信手拈來
多模態(tài)大模型時代下的文檔圖像智能分析與處理文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-491713.html

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