摘要：古籍OCR面临的最大挑战之一是木刻版印刷的蛀蚀（虫洞）干扰。传统图像修复方法（如插值、形态学处理）难以恢复笔画连续性，导致OCR识别率大幅下降。本文提出**“三阶去噪算法”**，结合边缘智能填充与笔画预测，显著提升古籍文字的可读性。

古籍OCR面临的最大挑战之一是木刻版印刷的蛀蚀（虫洞）干扰。传统图像修复方法（如插值、形态学处理）难以恢复笔画连续性，导致OCR识别率大幅下降。本文提出**“三阶去噪算法”**，结合边缘智能填充与笔画预测，显著提升古籍文字的可读性。

一、虫洞干扰的挑战

边缘锯齿化：虫洞破坏笔画边缘，形成不规则缺口。

上下文断裂：关键结构（如汉字横竖笔）缺失，传统OCR易误判。

噪声耦合：虫洞常伴随纸张泛黄、墨迹扩散，增加修复难度。

二、三阶去噪算法框架

阶段1：虫洞检测与边缘优化

改进的U-Net分割网络：训练数据包含合成虫洞+真实扫描样本，精准定位蛀蚀区域。

边缘平滑策略：采用自适应高斯滤波，避免过度模糊笔画细节。

阶段2：笔画连续性预测

结构感知修复模型：基于Transformer的上下文推理，预测缺失笔画走向（如楷书横笔的“顿-行-收”规律）。

对抗训练（GAN）：生成器修复笔画，判别器评估是否符合古籍字体风格。

阶段3：多尺度融合输出

金字塔特征融合：结合低分辨率（全局结构）和高分辨率（局部细节）修复结果。

动态锐化：对修复区域进行非线性能量调整，增强墨色一致性。

三、关键技术创新

虫洞-笔画关联建模：将虫洞修复转化为笔画补全问题，而非单纯图像填充。

轻量化部署：模型参数量压缩至3MB，支持嵌入式设备（如古籍扫描仪）。

无监督数据增强：利用风格迁移生成多样虫洞样本，解决真实标注数据稀缺问题。

四、实验结果

数据集：3000页明代木刻版古籍（虫洞占比5%~30%）。

指标对比：

可视化效果：修复后的文字在OCR引擎（如Tesseract）中错误率降低40%。

五、应用与展望

本算法已用于国家古籍数字化工程，未来可扩展至：

碑文剥蚀修复

民国报纸OCR

结合大语言模型（LLM）进行语义校对

通过虫洞智能修复，让尘封的文字真正“重见天日”。

来源：一品姑苏城