基于Real-ESRGAN的文档图像增强微调：去除订书钉折痕及阴影

基于Real-ESRGAN的文档图像增强微调：去除订书钉折痕及阴影目录项目背景与目标Real-ESRGAN模型原理数据集准备环境搭建与依赖模型微调实现5.1 配置修改5.2 数据加载器定制5.3 训练脚本编写5.4 训练过程监控模型评估与还原度分析Java端部署与推理7.1 ONNX模型导出7.2 Java调用ONNX Runtime实验结果与讨论总结与展望参考文献1. 项目背景与目标在数字化办公和档案管理领域，文档扫描的质量直接影响后续的文字识别（OCR）、版面分析以及二次印刷效果。实际扫描过程中，由于物理操作不当，经常出现订书钉折痕（staple crease）和扫描阴影（scan shadow），这些缺陷会破坏文档的视觉连续性，降低可读性，并干扰后续的自动化处理流程。传统图像增强方法（如直方图均衡化、去模糊滤波器）难以有效处理复杂的结构化伪影，而基于深度学习的超分辨率与修复模型为这一任务提供了新的思路。Real-