摘要
文档图像二值化是文档分析与识别领域中的关键步骤，其目标是从背景复杂的文档图像中提取出前景文本信息。
近年来，深度学习技术，尤其是全卷积网络（FCN）在图像处理领域取得了显著成果，为文档图像二值化提供了新的思路。
本文首先介绍了文档图像二值化和全卷积网络的基本概念，然后回顾了传统二值化方法和基于深度学习的二值化方法，重点阐述了全卷积网络在文档图像二值化中的应用。
在此基础上，分析了当前研究中存在的挑战和问题，并展望了未来的发展趋势。
关键词：文档图像二值化；全卷积网络；深度学习；图像处理；文献综述
随着计算机视觉和模式识别技术的快速发展，文档图像处理作为其中一个重要分支，在信息检索、办公自动化、历史文献数字化等领域扮演着越来越重要的角色。
而文档图像二值化作为文档图像处理的第一步，其结果的优劣直接影响后续版面分析、光学字符识别等任务的性能。
文档图像二值化旨在将灰度或彩色文档图像转换为仅包含黑白两种像素的二值图像，即将前景文本与背景噪声分离。
传统的二值化方法通常依赖于人工设计的特征和阈值，如全局阈值法、局部阈值法、数学形态学方法等。
然而，这些方法在处理复杂背景、光照不均、噪声干扰等情况下往往效果不佳。
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