基于圖像處理技術的紙質檔案數字化精準修復方法研究

隨著信息化時代的快速發展，紙質檔案的數字化處理與高效利用已成為檔案管理領域的重要研究方向。在字符識別技術的助力下，檔案從圖像形式轉化為可檢索文本已趨于成熟。然而，數字化元數據的質量直接決定OCR的識別準確度、掃描分辨率與圖像清晰度。部分破損、褪色或存在污跡的原件在掃描后往往仍然保留這些瑕疵，需要借助圖像處理技術進行旋轉、糾偏、裁邊、去污等精細化修復，方可呈現出與原件相符的細節。對此，檔案管理部門應積極探索紙質檔案數字化的精準修復方案，在保證原始檔案憑證效力的基礎上，兼顧文件原貌保留與后期利用需求，以實現檔案資源在多領域的深度發掘與可持續發展[1]。

1在紙質檔案數字化精準修復中進行圖像處理的必要性

1.1原始圖像無法還原檔案原貌

當前，紙質檔案的數字化主要依靠平板掃描儀或高速饋紙式掃描儀完成圖像采集。掃描儀在工作時會受到光學分辨率、光照均勻度和傳感器靈敏度等因素的影響，導致生成的數字圖像無法完全呈現真實紙張的紋理、折痕及顏色層次。若檔案紙質老化、邊角破損或表面存在污漬，掃描結果往往會放大這些缺陷，進一步增加后期閱讀和識別的難度。紙質檔案在存放過程中還可能出現褪色、透印或霉斑，使得原稿中的文字與背景形成的對比度下降，掃描得到的數字圖像也會變得模糊或缺失關鍵信息[2。此外，操作人員在放置檔案時稍有不慎，就會出現掃描傾斜、局部陰影或者遮擋，導致文檔內容無法被完整捕捉。部分大型檔案需要分塊掃描，再拼接為整幅圖像，不同分塊之間容易出現亮度和色彩差異，影響視覺的一致性。基于這些問題，檔案部門僅僅依靠原始掃描難以確保對紙質文獻的完美再現。為了盡量保留檔案的歷史特征和文字清晰度，有必要針對初始圖像執行糾偏、裁切、均衡對比度和移除噪點等處理操作，這些環節能夠補償掃描設備和環境帶來的影響，讓數字化成果更接近原件的真實面貌。

1.2圖像處理有利于保障檔案的憑證效力

檔案的原始記錄性決定“檔案較其他文獻有更可靠的真實性，由于其真實性，使其具有憑證價值”[3。部分觀點擔心圖像處理會對數字化檔案造成“篡改”，從而影響它們的憑證價值。然而，需要明確的是，圖像處理的目標并非改變原始信息，而是通過糾正傾斜、去除噪點和調整亮度等方式彌補掃描中的技術缺陷，讓數字圖像更好地展現檔案的關鍵內容。檔案管理部門在實際操作中會遵守相關規范，不擅自刪除歷史水漬、破損痕跡或其他具有證據價值的標識，而是僅針對不利于閱讀或識別的噪點進行優化。技術標準也要求嚴格記錄處理過程和元數據信息，確保必要時可溯源至原始掃描件或原件本身。這樣一來，圖像處理不僅不會削弱檔案的憑證屬性，還通過提高可辨識度和完整性，進一步強化檔案在司法、行政或研究場景中的證明效力。只要遵守操作流程、保留核心痕跡并建立處理日志，就能夠實現對原始內容的保護與數字載體的質量提升。

1.3圖像處理便于檔案的后續開發與利用

檔案數字化的主要目的是利用，確切講是為了讓掃描件代替原件使用。大量文本信息若只停留在帶有缺陷的圖像上，后續搜索和分析都會受到很大限制。圖像處理能減少模糊度和噪聲，增強文字邊緣的清晰度，從而為OCR識別提供更準確的輸入基礎。識別率的提升有助于構建可檢索的文本數據庫，為科研機構、企事業單位甚至公眾查詢提供便利。利用更干凈、無明顯傾斜和污漬的圖像，后續開發者也能快速開展版面分析、字段提取或文本標注，實現對檔案內容的結構化管理。現代信息化需求包括大數據融合與知識圖譜構建，這些高階應用同樣依賴可靠而規范的文檔數據。經過圖像處理的數字檔案在視覺呈現上也更美觀、易讀，便于在移動終端或各類網絡平臺進行多渠道共享。檔案部門可以借助這些優勢打造線上閱覽室、數字化展覽等新型公共服務，實現文獻資源的二次傳播與多元應用。通過適度的圖像處理，檔案利用者獲得了更高質量的數據來源，檔案部門也為深化檔案價值、拓展社會影響打下堅實基礎。

2基于圖像處理技術的紙質檔案數字化精準修復策略

2.1強化去噪處理，提升檔案圖像清晰度

由于掃描設備的技術限制以及檔案原件的老化，掃描圖像中不可避免地會出現噪聲問題，如隨機分布的亮點、暗斑、條紋等，不僅降低了圖像的視覺質量，還可能掩蓋或模糊檔案的關鍵信息。一般來說，噪聲的產生通常是由于光學系統不均勻、圖像壓縮過程中數據丟失以及機械傳動誤差導致的。在細節區域，噪聲會更為明顯。例如，文字的筆畫部分和印章的邊緣區域，容易因噪聲覆蓋而導致信息丟失。因此，針對檔案圖像的去噪處理，需要采用科學的方法優化，以恢復紙質檔案的視覺細節，使數字化成果更符合檔案原貌。因此，必須結合噪聲的來源和特性，分階段、有步驟地進行去噪處理，以恢復檔案的真實細節。

首先，分析與噪聲特性檢測。隨機噪聲通常集中于高頻區域，而周期性噪聲則在頻域圖中表現為規則的尖峰。因此，在去噪之前，應通過傅里葉變換對圖像的頻率特性進行分析，識別噪聲的主要成分。其次，在明確噪聲特性后，針對不同類型的噪聲采用分層處理策略。對于頻率分布集中且規則的周期性噪聲，可利用頻域濾波技術抑制。對于隨機性噪聲，則要采用空域濾波。可根據圖像區域的特性選擇合適的濾波方法。例如，中值濾波可有效消除椒鹽噪聲，同時保持邊緣的完整性；高斯濾波則適用于平滑高斯分布的噪聲。在實施濾波操作時，應根據檔案圖像的清晰度需求動態調整濾波窗口的大小，以平衡噪聲抑制和細節保留。在完成上述基礎處理后，應通過多尺度分析技術進一步優化圖像細節。利用小波變換等方法將圖像分解為多層次的頻率成分，在高頻分量中重點抑制噪聲，同時對低頻分量適當增強以恢復圖像的整體對比度。在完成去噪后，通過反變換重建圖像，實現細節與整體質量的統一提升。

2.2增強對比均衡，還原檔案視覺層次

紙質檔案在長期保存過程中，由于環境濕度、光線暴露、紙張老化等因素的影響，往往會出現褪色、變黃、發霉等問題，導致其視覺層次顯著下降，數字化掃描則會進一步放大這一問題。尤其是在高反差區域和細節部分，容易出現背景與文字對比不足、顏色層次紊亂、局部信息模糊等問題。因此，要在檔案圖像數字化精準修復過程中，增強圖像對比度、均衡視覺層次。

首先，需要進行全局對比度增強處理，以提升整體的視覺效果。可以采用直方圖均衡化技術，通過重新分配像素的灰度值范圍來增強對比度。具體而言，直方圖均衡化通過分析圖像灰度值的分布，將灰度值集中于某一區域的圖像重新拉伸，使暗區更加深邃、亮區更加明亮，從而改善文字與背景的對比關系。然而，由于直方圖均衡化可能導致局部過度增強，應結合對比度受限自適應直方圖均衡化（CLAHE）對亮度變化較大的區域進行分區處理，避免出現偽影或光暈。其次，在完成全局增強后，需要進行局部區域的對比度調整，解決圖像中明暗區域分布不均的問題。此階段可采用基于局部窗口的增強技術。例如，基于拉普拉斯算子的增強方法，針對文字筆畫邊緣進行細節強化。此外，對于局部過暗或過亮的區域，可結合動態范圍壓縮技術，通過非線性變換平衡亮度范圍，使整體圖像層次更加自然。最后，針對顏色失真問題，應進行基于顏色模型的調整。由于檔案紙張受老化影響常呈現泛黃、褪色的現象，可通過白平衡算法還原圖像的真實色調。例如，基于灰度世界假設的白平衡方法，通過調整圖像的RGB通道均值，使整體顏色呈現更加均衡的狀態。此外，可結合顏色校正技術，基于目標顏色空間的映射關系對圖像進行顏色重構，從而改善色彩層次并增強視覺感受。為進一步提升檔案圖像的層次感，可采用多尺度細節增強技術。利用多分辨率分析對圖像的高頻分量進行選擇性增強，尤其針對文字細節和邊緣部分，能夠實現顯著的層次恢復效果。通過小波變換分解圖像，將高頻部分加強，而對低頻部分適度平滑，可以兼顧整體視覺效果和細節清晰度。

2.3矯正幾何畸變，修復檔案形態偏差

“幾何畸變”既可能源于掃描儀本身的光學特性與機械結構限制，又可能由操作人員在放置原件時的角度誤差或者相機拍攝時出現的透視扭曲所致。這就會直接導致紙質檔案的文字、圖案或表格等信息出現變形、傾斜、拉伸等問題，影響后續OCR識別及內容提取的準確性和可讀性。為了在數字化階段盡量保持檔案的原始面貌，確保文本與圖像信息不因扭曲而失真，需要運用多種圖像處理方法對幾何畸變進行矯正和修復。

首先，要提取和檢測幾何畸變的特征。在實施幾何畸變矯正之前，需要先對畸變類型和程度進行合理判斷與分析，常見做法是結合文檔的邊緣、角點以及文字行特征檢測，主要分為三類：（1）基于邊緣檢測的畸變判定。若紙面四周存在清晰的邊框或印刷頁邊，可以通過邊緣算子提取整體輪廓，再利用霍夫變換判斷邊緣線的傾斜或彎曲程度；（2）基于角點檢測的特征定位。部分紙質檔案中存在規則的表格線、印刷標識或文字塊的拐角，利用Harris角點檢測或Shi-Tomasi等改進算法，可以較為精確地獲得關鍵位置的坐標分布。若原文檔形態近似矩形，則四個角點的坐標分布可以為后續透視校正提供依據；（3）基于文字行分析的輔助校正。若檔案文本排版較為標準，文字行基本平行，掃描后若出現明顯扭曲，可借助投影分析方法來判斷行傾斜角度。其次，在明確了畸變類型和參數后，可采用多種數學變換模型來完成矯正操作，較為常見的包括投影變換、雙線性插值以及結合相機標定的鏡頭模型校正等。在幾何畸變矯正的實際流程中，應先對圖像進行必要的預處理，包括二值化、邊緣增強等操作，以便更加準確地檢測到紙面邊緣或特征點。完成畸變校正后，還要再次評估文字、表格等信息的完整度及可識別度，若發現新的局部偏差，可重復執行細化矯正或微調插值參數，直到得到符合檔案原貌的矯正結果。

2.4優化邊緣裁切，完善檔案細節的呈現

由于紙質檔案在尺寸、裝訂方式以及內容布局上存在差異，掃描后往往會在圖像周邊留下多余的空白區域或無關背景，如掃描床的邊緣陰影、相機拍攝時的雜物背景等。這就需要對檔案圖像進行精準的邊緣檢測與裁切，確保數字化成果既能最大限度地保留原件信息，又不被冗余背景或陰影所干擾。

要實現對檔案圖像的合理裁切，先要準確識別文檔的實際邊緣或內容區域。實踐中通常使用灰度或二值化方法、形態學運算、投影分析方法來確定區域。之后，就要進行無損裁切與邊緣保留。在進行邊緣裁切時，某些紙質檔案可能在四周留有極窄的批注、頁碼或版權標識，需要注意保護檔案的完整性。因此，在實際操作中需要遵循“寧窄勿寬”的原則，采用以下策略。一是要適度留白。在自動檢測到的裁切邊緣外保留少量安全區域，以確保不將細微的文字或標注部分誤判為背景而抹去。留白量可根據檔案紙張類型和字跡分布特點靈活設定，一般可在1～3個像素范圍內微調；二是多邊形裁切。對于并非完美矩形的檔案，可根據檢測到的多邊形輪廓進行自適應裁切，盡量貼合紙面實際形狀。若某個角或邊緣缺失或破損，也可通過合適的插值方式填補，但不應改變原始檔案的形狀特征；三是自動/手動結合。自動裁切算法在大部分情況下能獲得理想效果，但對于特殊檔案（如折疊件、卷本或異形紙張）仍有可能出現誤判。故在重要檔案的數字化場景中，通常建議提供手動修正或半自動交互界面，讓操作人員對裁切結果進行二次確認，以確保文件主體信息得到完好保留。在完成邊緣裁切之后，可對圖像的邊緣區域或整體布局做進一步優化，以便在數字閱覽、打印或存檔時獲得更佳的視覺效果。若裁切后某些區域顯得不完整或者破損區域與背景融為一體，可能影響后續的閱讀與理解。此時可在不破壞檔案內容真實性的前提下，采用仿制圖章或基于紋理合成的方法，對背景部分進行輕微修補，使其與周邊區域在亮度與紋理上保持一致，以獲得更平滑的圖像邊緣。

通過科學的圖像處理技術，可以有效解決掃描過程中的圖像質量問題，實現檔案視覺效果的真實還原與長期保存。圍繞噪聲去除、對比度增強、幾何畸變校正以及邊緣裁切優化，提出了一套系統化的修復策略，為提升檔案數字化成果的質量與適用性提供了理論支持和技術參考，為檔案資源的可持續開發與多領域應用奠定更加堅實的基礎。

參考文獻

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[3]艾文慧.圖像處理技術對圖書檔案紙張破損及修復研究[J].造紙科學與技術，2022，41（03）：69-71.

[4]李婧，蘇葉，徐寅林.基于圖像處理的檔案盒標簽的檢測技術研究[J.南京師范大學學報（工程技術版），2021，21（02）：60-64.

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作者簡介：關松（1982—），研究生學歷，濱州市工商聯非公有制經濟服務中心副主任、館員，山東省檔案學會機關檔案工作委員會會員，研究方向：檔案管理。