基于轻量化AI模型的古籍文献图像增强方法研究

摘要

针对古籍文献图像在数字化过程中出现的噪声复杂、对比度低、结构模糊导致的识别精度低的问题，本研究提出一种基于轻量化人工智能（AI）模型的古籍文献图像增强与重建方法，构建去噪、增强、分割、特征提取和重建的一体化处理流程，实现在低参数量下的高效推理。研究结果表明，该方法可在较低的参数量下实现较高的图像细节还原水平和字符识别准确率，为古籍文献图像高质量数字化提供了新的解决方案。

关键词

轻量化 / 人工智能 / 古籍文献 / 图像增强