1. 本选题研究的目的及意义
文档图像二值化是图像处理和模式识别领域中的一项基础性任务，其目的是将灰度图像转换为只有黑白两种像素值的二值图像，以便于后续的文本识别、图像分析等处理。
本选题的研究意义在于：1.提高文档图像处理效率.二值化是文档图像处理的第一步，有效的二值化方法可以去除图像中的噪声和背景干扰，保留重要的文本信息，从而提高后续处理步骤的效率和准确性。
2.推动生成式对抗网络在文档图像处理领域的应用.生成式对抗网络（GANs）近年来在图像生成、图像修复等领域取得了显著的成果。
2. 本选题国内外研究状况综述
文档图像二值化是一个经典的研究问题，多年来学者们提出了许多方法，可以大致分为传统方法和深度学习方法两类。
1. 国内研究现状
国内学者在文档图像二值化方面取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题的主要研究内容如下:1.研究不同类型的生成式对抗网络模型，例如深度卷积生成式对抗网络（DCGAN）、条件生成式对抗网络（cGAN）等，分析其在文档图像二值化任务中的优缺点。
2.针对文档图像的特点，设计合适的生成器和判别器网络结构，例如使用残差网络、注意力机制等提高模型的性能。
3.研究不同的损失函数对生成图像质量的影响，例如结合像素级损失、对抗性损失、感知损失等，优化二值化效果。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：1.文献调研:深入研究文档图像二值化和生成式对抗网络的相关文献，了解最新的研究进展和存在的问题，为本研究提供理论基础。
2.模型构建:基于现有的GANs模型，如DCGAN、cGAN等，设计适用于文档图像二值化的生成器和判别器网络结构。
3.数据集构建:收集并整理相关领域的公开数据集，并根据实际需求进行数据增强，以提高模型的训练效果和泛化能力。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：1.提出了一种基于生成式对抗网络的文档图像二值化方法.相较于传统的二值化方法，本方法能够更好地处理复杂背景、噪声干扰等问题，具有更高的准确性和鲁棒性。
2.设计了针对文档图像特点的网络结构和损失函数.针对文档图像的特点，设计了合适的生成器和判别器网络结构，并结合多种损失函数，以提高模型的性能和生成图像的质量。
3.在公开数据集以及实际应用场景中验证了方法的有效性.通过实验验证了所提方法的有效性，并与传统的二值化方法进行了比较，证明了本方法的优越性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.张旭东,王春玲,王飞.基于深度学习的文档图像二值化方法综述[J].计算机工程与应用,2021,57(15):1-12.
2.郭雨薇,张艳宁,刘丽.基于改进U-Net的STR图像二值化[J].液晶与显示,2021,36(09):1373-1380.
3.张玉龙,张建华,张凯.基于改进生成对抗网络的低照度图像增强算法[J].计算机科学,2021,48(09):283-290.
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