一文读懂 | 如何用 4M 小模型实现文档图像的“净化大一统”？

在移动办公、文档数字化越来越普及的今天，手机拍照替代扫描成为主流。但拍照文档往往伴随着各种质量问题，如：
• 📸 光照不均、强烈阴影；
• 🌀 扫描/拍摄带来的摩尔纹（Moire）；
• 🩻 双面印刷导致的“透字”现象。
这些问题不但影响人眼阅读体验，更会大幅降低 OCR 等下游任务的准确率。传统方案常常只能“头痛医头”，只能处理其中某一类问题。

✅ 我们的目标：文档图像净化大一统

我们设计了一种轻量级神经网络模型，能够一键去除光照、阴影、摩尔纹、透字等复杂文档图像干扰因素，实现真正意义上的文档图像“净化”。

🔍 核心优势一：All-in-One 净化能力

不同于市面上“去阴影”、“去摩尔纹”分开处理的做法，我们的模型具备强大的全能处理能力，一次推理即可完成多重文档图像瑕疵的修复，真正提升使用体验。

🧠 核心优势二：超轻量模型（仅 4M）

模型大小仅 4MB，可直接部署于：
• 📱 手机端
• 💻 CPU-only 设备
• 🤖 工业扫描仪、打印一体机
• 🌐 云服务边缘节点
• 在低端 GPU 上，推理延迟控制在 50ms 内，媲美传统图像增强算法但效果更好。

📷 效果展示

左图为输入图，右图为效果图

🚀 快速集成 & 应用场景

• OCR 预处理模块提升识别准确率；
• 文档管理类 App 提升用户体验；
• 扫描仪、MFP 多功能一体机嵌入式增强；
• 法律/金融/教育等行业的文档数字化系统。

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