边缘感知特征融合的藏文报刊文档图像版面分析

杨大志; 王维兰; 李洪瑞; 吴振杰

doi:10.16249/j.cnki.2096-4617.2025.01.013

高原科学研究 ›› 2025, Vol. 9 ›› Issue (1) : 129 -140. DOI: 10.16249/j.cnki.2096-4617.2025.01.013

边缘感知特征融合的藏文报刊文档图像版面分析

杨大志, 王维兰, 李洪瑞, 吴振杰

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摘要

针对现有分割网络在处理藏文报刊文档图像版面分析过程中，版面结构的复杂多样性，导致出现相邻部分元素相互粘连、相似元素中出现误识别等问题，提出了一种基于编码器-解码器架构的边缘感知特征融合网络EFF-UNet。采用ResNet50作为主干网络，通过改进的残差块EiResBlock实现轻量化设计及特征提取的增强；在解码器和跳跃连接中分别引入了边缘感知特征融合模块（Edge-aware Feature Fusion Module,EFFM）和自适应特征融合模块（Adaptive Feature Fusion Module,AFFM），融合多尺度特征和边缘信息，增强了模型对复杂文档版面细节的分析性能。实验结果表明，所提算法在阿坝藏文日报数据集（Aba Tibetan Newspaper Dataset,AbaTND）和CDLA公共数据集上表现出色，mIoU分别达到84.89%和89.27%,Precision分别达到91.20%和94.97%，实现模型计算效率和推理速度提升的同时具有较高的分割性能。