摘要：文章围绕深度学习开展档案图像自动识别与处理技术的研究,剖析图像退化特征与数字化需求,研究文本检测、图像增强、版面分析以及语义理解等关键技术,提出了融合多模态信息与知识驱动的处理办法。系统于噪声、分辨率及批量处理状况中可达成高精度识别、稳定鲁棒性与高效处理,为档案数字化与智能管理提供理论和实践借鉴。

　　关键词：深度学习；档案图像识别；卷积神经网络；数字化档案

　　0引言

　　档案数字化是保障原始文献、达成高效运用与共享的必然走向,扫描所得的档案图像往往存在诸如墨迹扩散、纸张泛黄、褶皱以及印刷偏移等复杂的质量劣化问题。传统档案图像处理流程高度依赖人工操作与规则化OCR引擎,流程复杂、泛化性弱。深度学习凭借其强大的特征学习与端到端建模能力,为复杂场景中的档案图像识别提供了全新的解决方案。本研究致力于攻克从图像质量优化到结构化信息提取全流程的关键技术难题,为相关领域的研究和实践提供借鉴。

　　1深度学习算法概述

　　深度神经网络模仿人脑神经元的连接架构,构建涵盖多层隐藏层的神经网络模型,依托海量的数据进行训练,习得数据特征与规律,能直接从原始数据中提取特征,具备强大的适应与泛化能力[1]。

　　在图像处理领域,卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）是代表性模型架构。CNN利用局部感受野、权值共享以及池化操作,大幅削减了模型参数数量且提升了训练效率,尤其适用于处理二维图像数据。卷积层可自动抓取边缘、纹理和结构特征,为后续文字识别与版面分析筑牢根基。

　　循环神经网络（Recurrent Neural Network,RNN）及其改进长短期记忆网络在序列数据建模上展现出独特优势。对于档案图像中的整行文本识别任务,RNN能够抓取上下文依赖关联,增强字符预测的连贯性与稳定性,体现出良好的契合度。

　　注意力机制（Attention Mechanism）与Transformer架构进一步推动了深度学习的发展。注意力机制凭借动态分配权重的方式,使模型聚焦图像关键区域,以此提升模糊、遮挡或复杂背景下的识别准确度。基于Transformer的模型借助自注意力机制达成全局信息的建模,在大规模文档识别和跨模态任务中表现出优异性能。

　　深度学习算法的演进使档案图像自动识别及处理技术取得了显著突破。CNN具备卓越的图像特征提取效能,RNN适用于文本序列的建模工作,注意力机制与Transformer为复杂结构化文档识别提供了全新的解决途径。算法的融合运用成为档案图像处理系统实现高精度与高效率的核心技术支撑。

　　2基于深度学习的档案图像自动识别与处理关键技术

　　2.1文本检测与区域定位

　　文本检测和区域定位作为档案图像自动识别的关键步骤,需从复杂背景里分割出文字区域,为后续识别模块提供精准输入[2]。鉴于档案图像往往存在纸张褪色、边缘破损、文字倾斜以及多尺度字体等干扰,检测方法需兼顾鲁棒性与精细程度。深度学习方法的应用有效弥补了传统连通域分析与投影切分的缺陷。CNN借助多层卷积核,对图像开展逐级特征抽取,可有力表征文字的边缘、纹理以及结构特征。基于这一情况,采用CTPN端到端全卷积检测方式,直接在特征图上开展文本区域预测,借助滑动窗口联合双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）对文字序列特征进行模型构建,可有效捕捉文本行上下文信息。损失函数由分类部分与回归部分共同构成,如式（1）所示：

　　L=Lcls+λLreg（1）

　　式中,L为损失函数；Lcls为交叉熵损失；Lreg为平滑L1损失；λ为调节参数。面对档案图像中存在的倾斜、弯曲或对比度较弱的文字,检测手段融合几何约束与注意力机制。

　　2.2图像去噪与增强

　　完成文本检测与区域定位后,输入图像质量会直接影响后续字符识别和版面分析的精准度。档案图像往往存在高斯噪声、扫描条纹、光照不均和分辨率不足等状况,这些退化因素极易引发检测框边缘模糊、文字区域缺失或者错误分割,因此,图像去噪与增强是保障整体处理流程稳定性的关键步骤[3]。深度学习借助端到端建模在图像去噪任务里实现噪声分离与文字细节保留。卷积自编码器（Convolutional Auto-Encoder,CAE）可压缩噪声图像的潜在表征,随后由解码器重构除去噪声图像。映射关系如式（2）所示：

　　式中,Lseg为损失函数；C为类别数；N为图像中像素的总数；yi,c为像素i的真实标签,若像素i属于类别c,则取值为1,否则为0；pi,c为模型预测像素i属于类别c的概率。利用端到端的分割手段,系统可直接给出初步的版面区域划分成果。基于此情况,鉴于档案版面存在的层次结构和逻辑联系,采用图神经网络（Graph Neural Network,GNN）对区域间关系开展建模,以文本块、表格单元或者图示区域作为图节点,以节点间的邻接关系作为图的边。GNN借助消息传递机制更新节点特征,完成跨区域的版式结构推理,经过多层迭代式更新,可辨别标题与正文的从属联系、表格行列的组合关联以及插图与文字的对应关联,更精准刻画版面要素层次属性。运用多任务学习框架,对区域分类、边界回归和逻辑关系预测进行联合建模,如式（5）所示：

　　式中,hi(l)为第l层时间点i的特征表示；hi(l+1)为第l+1层时节点i更新特征表示；N(i)为节点i邻居节点集合；Wr为权重矩阵；U为自连接权重矩阵；σ为非线性激活函数。

　　3系统性能测试与评估

　　3.1鲁棒性测试

　　仿真系统测试图像中引入高斯噪声、椒盐噪声以及分辨率降低等干扰,衡量图像增强模块对识别精度的支撑作用,峰值信噪比和结构相似性指标显示图像增强模块对噪声和退化具有较强恢复能力,识别精度的下降幅度控制在3%～5%以内。

　　3.2效率测试

　　设置不同的批量输入规模,测定系统的吞吐率、延迟以及内存占用情况,测试系统应对大规模档案数据场景的运行能力。批量处理任务时,系统随输入规模增大展现出良好扩展性,单张图像每秒处理速度约52.6img/s,批量处理数量增至128张时,处理速率提高到78.1img/s,与此同时延迟稍有减少,内存占用随批量数量的增加而平稳上扬,体现出系统在大规模档案处理情形下有较强的算力适应性。

　　4结语

　　本研究围绕档案图像自动识别及处理的核心技术展开,剖析图像退化特征与数字化要求,探究文本检测、图像增强、版面分析以及语义理解等办法,提出依托多模态融合和知识驱动的处理方案。系统在面对噪声、分辨率和批量处理情形时可实现高精度识别、具备稳定鲁棒性且实现高效处理,为档案数字化与智能管理发展提供了有力支撑。未来,档案种类日益多样、应用需求愈发复杂,可整合人工智能、知识图谱等技术,不断提高系统的智能化程度和处理可靠性。

参考文献

　　[1]刘兆丽.基于深度学习的档案信息自动分类与智能检索系统研究[J].中文科技期刊数据库(文摘版)社会科学,2024(12):5-8.

　　[2]余英杰.基于卷积神经网络的图片深度学习和人工智能技术在照片档案管理领域应用研究[J].中国档案,2023(1):31-33.

　　[3]陈蝶.人工智能技术在档案工作中的应用实践与成功经验—以In Codice Ratio项目为例[J].档案天地,2024(2):40-44.

　　[4]郑富豪.深度学习在医学档案图像识别与分析中的应用研究[J].信息系统工程,2024(3):142-145.

　　[5]杨巍.基于人工智能的超分辨率SR技术在照片档案修复中的应用探究[J].中国档案,2023(9):60-62.