目录

一、“智能高清滤镜” 原理分析
1.1、智能扫描引擎AI-Scan功能拆解
1.1.1、**图像感知**
1.1.2、场景化决策

1.2、版面还原与识别技术分析
1.2.1、元素检测和识别
1.2.2、元素聚合
1.2.3、版面识别

二、深度测评——“智能高清滤镜”功能
2.1、图像处理方面
2.2、摩尔纹去除方面
2.3、功能拓展方面

三、智能高清滤镜体验感受——“所拍即所得”

扫描技术已经被广泛应用于如办公（文件、名片、发票）、学习（笔记、试卷）、个人生活（证件、照片）、商务（收据、发票）、法律（合同、证据）等等各个领域。然而，现实图像中常常会出现一系列模糊、阴暗、褶皱、污渍、光线、透字等问题，如下面是一张很常见的笔记照片，照片中的褶皱和版面弯曲严重影响了图像质量和可读性，经过传统扫描工具如打印机、扫描仪扫描后仍然难以到达实用性和可用性。

近期，合合信息旗下扫描全能王全新上线了一款“智能高清滤镜”黑科技，使用“智能高清滤镜”时无需思考拍摄角度、光源、背景、褶皱，自动判定图像优化方式，实现模糊、阴暗、手指等干扰因素全处理。本篇文章将对此一探究竟，从深层原理和测试对比来揭开其神秘面纱。

一、“智能高清滤镜” 原理分析

1.1、智能扫描引擎AI-Scan功能拆解

“智能高清滤镜”的实现是基于智能扫描引擎AI-Scan的支持。该引擎从“图像处理、文字识别、版面还原”三个维度，从感知、认知到决策，用AI为图像质量自动“体检”，锁定问题并匹配对应优化方案，让图像处理更智能、文字识别更精准、版面还原“所拍即所得”。

智能扫描引擎AI-Scan主要包括两个部分：图像感知和场景化决策

1.1.1、图像感知

图像感知主要包括通识性的图像处理——在这个阶段，应用程序使用深度学习模型来识别和理解图像的内容。通过深度学习模型，应用可以感知到图像中的光照、阴影、颜色和倾斜角度等特。例如，对于手指的遮挡，它可以进行去手指处理；对于过暗或过亮的图像，它可以调整图像的亮度和对比度；对于倾斜的文档，它可以自动进行倾斜矫正等。这一步经常会用到直方图均衡化和透视变换。

直方图均衡化(Histogram Equalization)是一种增强图像对比度的方法，其主要思想是将一副图像的直方图分布变成近似均匀分布，通过重新分布图像的灰度级来增强图像的视觉效果从而增强图像的对比度。具体来说，直方图均衡化的步骤如下：

统计图像的灰度直方图：对图像中每个像素的灰度值进行统计，得到灰度级别与出现频次的关系。
计算灰度级别的累积分布函数（CDF：Cumulative Distribution Function）：累积分布函数是指在图像中灰度值小于或等于某个灰度级别的像素点所占比例的累计分布函数，用于表示该灰度级别下像素点出现的累积概率。其数学公式表示为： $CDF(k) = ∑_{i=0}^{k}p(i)$ ,其中k代表灰度级别，p(i)代表图像中灰度值为i的像素点占总像素点数的比例。
计算灰度级别的映射函数：将CDF线性映射到0-255的灰度级别范围内，得到一个灰度级别的映射表。
将映射表应用到原始图像：对图像中的每个像素，根据灰度级别映射表，将原始灰度值替换为映射后的灰度值。

以下是一段使用OpenCV进行直方图均衡化的代码。

import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread("test.jpg", 0)
plt.hist(img.ravel(), 256, [0, 256])
plt.savefig("result.jpg", dpi = 300, bbox_inches = "tight", pad_inches = 0)

# dpi : dot per inch
# bbox_inches: if 'tight', try to figure out the tight bbox of the figure.
# pad_inches: amount of padding[填充] around the figure when bbox_inches is 'tight'.

plt.show()

直方图均衡化可以使图像的像素分布尽可能广泛，改善图像的对比度，而图像的透视变换则可以将图像从一个视角投影到另一个视角，从而改变图像的几何形状和视角，通常可以用于图像矫正、摄像头校正等领域。下图是透视变换的实验示例，可以看到透视变换不仅矫正了图像的视角，而且将弯曲的页面透射成了平面文档。

透视变换的步骤如下：

确定原图像和目标图像中至少四个对应点的坐标。其中三个点在原图像中确定了一个平面，对应的三个点在目标图像中也确定了一个平面。
使用这些对应点来计算透视变换矩阵。透视变换矩阵是一个3x3的矩阵，可以通过求解一个线性方程组来获得。常见的方法是使用OpenCV提供的函数cv2.getPerspectiveTransform()来计算透视变换矩阵。
使用透视变换矩阵对原图像进行变换。可以使用cv2.warpPerspective()函数来实现变换。这个函数会根据透视变换矩阵将原图像中的每个像素映射到目标图像中的对应位置，同时进行线性插值以获得更平滑的结果。

1.1.2、场景化决策

场景化决策根据图像感知的结果，进行通识性、场景化的判断。基于AI-Scan引擎，扫描全能王能够智能地决策如何优化文档的图像，进行场景化的图像处理。

比如：识别到办公文档的场景，便通过版面还原和机器学习技术，进行元素检测和识别，将文档图片区分为正文、标题、表格等不同的元素，并进一步将文字内容提取出来，提取之后通过元素聚合和版面还原，将文档内容的自动识别和分类，提高文档管理的效率；识别到PPT拍摄场景时，扫描全能王可以调整屏幕图像的角度和对比度、自动去除反光点、自动去除屏幕摩尔纹（如上图所示），并自动识别屏幕文字；识别到试卷拍照扫描场景时，能够一键清除手写痕迹（如下图）、自动计算并减弱试卷上背景纹理和反射干扰，提高图像质量和可读性。

1.2、版面还原与识别技术分析

在测评中，我详细关注了扫描全能王对文档版面的处理。版面还原与识别是图像处理和计算机视觉领域的重要分支，可以说是一个复杂且高度专业的任务，其不仅需要对各种元素进行精准定位，还要准确解析这些元素的内容及它们之间的关系。扫描全能王融合自研技术和前沿理论，创建了一套完整的版面处理流程，成功实现了精准的版面还原。

1.2.1、元素检测和识别

扫描全能王利用Layout-engine这样的版面分析框架，进行文档的初步元素检测和识别。在对文档图像进行版面分析时，同时进行实例级别的目标分割，将文档图像中不同语义类别的物体进行精确、有效地分割，将文本、图片、表格等不同类型的内容从背景中区分出来，以便更好地理解和处理这些信息。

它利用类似卷积神经网络（CNN）和Faster R-CNN（如下图）的深度学习模型，定位并识别文档中的元素，如文本、图表、图片等，处理的范围包括段落检测、表格检测、页眉页脚识别等。

上图展示了Mask R-CNN的框架结构，模型首先输入预处理后的原始图片，并将其送入特征提取网络中，以获得特征图。然后，在每个像素位置设定固定数量的ROI或Anchor，并将这些ROI区域送入RPN网络进行二分类(前景和背景)以及坐标回归，从而获取经过精炼处理的ROI区域。

接下来，需要对这些ROI区域执行论文提出的ROIAlign操作。该操作包括两个主要部分：首先是对应匹配原图和feature map各自在相同位置上的像素点；接着是将feature map与固定的feature进行对应。

最终，在完成前面所有步骤之后，多个经过筛选、匹配和调整过程形成的ROI区域需进行多类别分类、候选框回归并引入FCN生成Mask等措施来完成实际分割任务。

1.2.2、元素聚合

在准确检测到元素后，我们需要对这些元素进行合理的聚合。元素聚合是指将识别到的文本、图片、表格等元素按照其在版面中的位置进行组合，以还原原始版面的结构和排列。如将相同段落的文字聚合在一起，形成完整的段落；将表格的行列单元聚合，生成完整的表格。在这个过程中，扫描全能王运用了类似图神经网络（GNN）的方法，构建一个图形模型来描述元素之间的关系，从而实现对元素的有效聚合。

图神经网络（Graph Neural Network，GNN 可以有效地处理具有复杂连接关系的非欧几里得数据，其核心思想是在图结构上进行信息传播和聚合，通过对每个节点和其邻居节点的信息进行计算和更新，逐步传播和聚合整个图的信息。学习过程可以分为两个关键步骤：消息传递和节点更新。

消息传递阶段：每个节点会从其邻居节点接收信息，并对接收到的信息进行聚合和转换。这一过程可以通过图卷积层（Graph Convolutional Layer）来实现，其中每个节点的特征信息会与其邻居节点的特征信息进行聚合和转换。具体的聚合方式可以是加权平均、最大池化等
节点更新阶段：将聚合好的信息和节点自身的特征进行融合，生成新的节点表示。这一过程可以通过激活函数、全连接层等操作实现。通过多层的节点更新，GNN 可以逐步融合和传播整个图的信息。

1.2.3、版面识别

在元素聚合完成后，需要识别这些元素的内容。识别文本、识别表格中的信息、解析条形码和二维码的数据等。这一步，扫描全能王使用了一种类似Transformer网络模型的结构。

Transformer网络是一种基于自注意力机制的神经网络模型，最初由Google Brain团队在2017年提出，被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域。它能够有效处理长距离的依赖关系，并且具有并行计算的优势，对大规模文档处理任务有着显著的效益，这使得扫描全能王能够高效地处理大规模文档处理任务，并且具有较好的准确性和效益。

如上图所示，Transformer的整体主要分为Encoder和Decoder两大部分。Encoder接收输入序列并将其转换为一系列向量表示，Decoder则基于这些向量表示生成目标序列。每个Encoder和Decoder都由多层自注意力层和前馈神经网络层组成。输入的序列首先变成计算机便于处理的Embedding，然后Embedding传入Encoder进行编码，映射成隐藏层特征，经过Encoder后再结合上一次的output输入到Decoder中，最后用softmax计算序列后续的概率。

二、深度测评——“智能高清滤镜”功能

在深入剖析其原理后，我们下面开始测评扫描全能王的这款“智能高清滤镜”功能，为了有比较直观的结果，我们选取了市面上其他两款产品：A产品和B产品，进行横向对比。

2.1、图像处理方面

首先我们选取生活中常见的扫描书籍文档方面进行了测评，我们在拍摄角度较为倾斜和书籍页面弯曲的情况下拍摄了一张图片，并在同样的设备环境、同样的框选范围下进行了三次扫描，结果如下：

可以看到，虽然三者均能矫正倾斜的拍照角度，但只有扫描全能王能够自动矫正页面的弯曲情况，得益于其融入的透视变换原理，其能够将视觉上弯曲的文本重新投影，映射到平面方便阅读和归档管理。但A产品和B产品明显无法矫正页面弯曲的情形，且B产品出现了严重的文字模糊、失真等错误。

AI-Scan加持下的图像视觉矫正技术使得扫描全能王在处理复杂的扫描任务上具有独特的优势。它不仅可以处理平面文档的扫描，还可以处理各种曲面文档的扫描，甚至能够处理在极端角度下拍摄的文档。

2.2、摩尔纹去除方面

其次我们对扫描屏幕时摩尔纹去除方面进行了测评，我们同样拍摄了一张PPT的屏幕，并保存为图片，然后将该图片传入了所测评的扫描全能王和其他两款产品。

可以看到，扫描全能王基本完全消除屏幕摩尔纹，且文字和版面并未受到消除步骤带来的影响，而A产品在扫描后出现了剧烈的条纹、光点等摩尔纹现象，这些摩尔纹影响了图像的清晰度和阅读体验。B产品虽然在摩尔纹消除方面做了一定的优化，但字体被同时虚化模糊，且仍有轻微的摩尔纹现象。

扫描全能王“智能高清滤镜”的摩尔纹去除技术，可以帮助消除屏幕纹对画质的干扰，提高图像、文字清晰度，从而提升图像质量和用户体验。

2.3、功能拓展方面

而在测评中，我们发现除了“智能高清滤镜”功能之外，扫描全能王在其他拓展方面还提供了一系列实用功能。

其中的拍试卷功能通过自动识别和校正图像的方式，快速而准确地拍摄试卷，且可以一键去除手写痕迹，方便用户重新存档复习。而书籍一键扫描功能提供了一键拍摄双页功能，并可以实现去除背面字印、手指遮盖等，保证扫描准确率和清晰度的同时提升效率。而拍手写板和拍白板功能引入人工智能技术对反光区域进行处理，以消除或减弱反光现象。扫描全能王可在去除画面上反光、指印痕迹的同时，根据手写板笔迹的风格进行特征提取，并对手写文字进行特征编码，助力文档图像中反光区域文字的提取，尽可能还原笔锋、笔触等贴近真实的书写细节。