摘要
文档图像二值化是将文档图像转换为黑白两色图像的技术，其目标是从背景中分离出文本，以便于后续的识别和分析。
传统的二值化方法通常依赖于人工设计的阈值或规则，难以适应复杂的背景和噪声。
近年来，生成式对抗网络（GAN）在图像生成、图像转换等领域取得了显著的成功，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生成式对抗网络的基本概念，然后综述了基于生成式对抗网络的文档图像二值化方法的研究现状，分析了不同方法的优缺点，最后展望了未来的研究方向。
关键词：文档图像二值化；生成式对抗网络；深度学习；图像处理；文献综述
#1.1文档图像二值化
文档图像二值化是文档分析和识别的预处理步骤，旨在将灰度或彩色文档图像转换为仅包含黑白两种像素值的二值图像。
其目标是将前景文本与背景噪声分离，以便后续的光学字符识别(OCR)和其他文档分析任务能够更有效地执行。
#1.2生成式对抗网络(GAN)
生成式对抗网络(GAN)是一种强大的深度学习模型，由两个神经网络组成：生成器和判别器。
生成器网络学习从随机噪声中生成逼真的数据样本，而判别器网络学习区分真实数据样本和生成器生成的虚假样本。
在训练过程中，生成器和判别器相互竞争，生成器试图生成更逼真的样本以欺骗判别器，而判别器则试图提高其区分真实样本和虚假样本的能力。
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