一种基于深度学习关键点定位的文档图像反卷曲方法

本发明公开了一种基于深度学习关键点定位的文档图像反卷曲方法，涉及数字图像恢复技术领域，包括以下步骤：S1、数据准备；S2、模型构建；S3、模型训练；S4、反卷曲推理。通过3D渲染生成训练数据，构建轻量化深度学习网络（DenseNet+Transformer），将反卷曲问题转化为关键点定位，并采用综合损失函数优化模型。该方法无需额外硬件，模型效率高，能够在不借助任何辅助摄影硬件、3D重建算法的情况下，以较快的速度和较高的精确度实现文档图片的数字反卷曲，适用于大规模文档数字化处理。