隨著信息化時代的快速發(fā)展，紙質(zhì)檔案的數(shù)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(shù)的助力下，檔案從圖像形式轉(zhuǎn)化為可檢索文本已趨于成熟。然而，數(shù)字化元數(shù)據(jù)的質(zhì)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(shù)進行旋轉(zhuǎn)、糾偏、裁邊、去污等精細化修復，方可呈現(xiàn)出與原件相符的細節(jié)。對此，檔案管理部門應積極探索紙質(zhì)檔案數(shù)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(xiàn)檔案資源在多領域的深度發(fā)掘與可持續(xù)發(fā)展[1]。

1在紙質(zhì)檔案數(shù)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(zhì)檔案的數(shù)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(shù)字圖像無法完全呈現(xiàn)真實紙張的紋理、折痕及顏色層次。若檔案紙質(zhì)老化、邊角破損或表面存在污漬，掃描結(jié)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(zhì)檔案在存放過程中還可能出現(xiàn)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(shù)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(xiàn)掃描傾斜、局部陰影或者遮擋，導致文檔內(nèi)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(xiàn)亮度和色彩差異，影響視覺的一致性?；谶@些問題，檔案部門僅僅依靠原始掃描難以確保對紙質(zhì)文獻的完美再現(xiàn)。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(zhí)行糾偏、裁切、均衡對比度和移除噪點等處理操作，這些環(huán)節(jié)能夠補償掃描設備和環(huán)境帶來的影響，讓數(shù)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(shù)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(diào)整亮度等方式彌補掃描中的技術(shù)缺陷，讓數(shù)字圖像更好地展現(xiàn)檔案的關鍵內(nèi)容。檔案管理部門在實際操作中會遵守相關規(guī)范，不擅自刪除歷史水漬、破損痕跡或其他具有證據(jù)價值的標識，而是僅針對不利于閱讀或識別的噪點進行優(yōu)化。技術(shù)標準也要求嚴格記錄處理過程和元數(shù)據(jù)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?qū)崿F(xiàn)對原始內(nèi)容的保護與數(shù)字載體的質(zhì)量提升。

1.3圖像處理便于檔案的后續(xù)開發(fā)與利用

檔案數(shù)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(xù)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(gòu)建可檢索的文本數(shù)據(jù)庫，為科研機構(gòu)、企事業(yè)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(xù)開發(fā)者也能快速開展版面分析、字段提取或文本標注，實現(xiàn)對檔案內(nèi)容的結(jié)構(gòu)化管理?，F(xiàn)代信息化需求包括大數(shù)據(jù)融合與知識圖譜構(gòu)建，這些高階應用同樣依賴可靠而規(guī)范的文檔數(shù)據(jù)。經(jīng)過圖像處理的數(shù)字檔案在視覺呈現(xiàn)上也更美觀、易讀，便于在移動終端或各類網(wǎng)絡平臺進行多渠道共享。檔案部門可以借助這些優(yōu)勢打造線上閱覽室、數(shù)字化展覽等新型公共服務，實現(xiàn)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(zhì)量的數(shù)據(jù)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(shù)的紙質(zhì)檔案數(shù)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(shù)限制以及檔案原件的老化，掃描圖像中不可避免地會出現(xiàn)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(zhì)量，還可能掩蓋或模糊檔案的關鍵信息。一般來說，噪聲的產(chǎn)生通常是由于光學系統(tǒng)不均勻、圖像壓縮過程中數(shù)據(jù)丟失以及機械傳動誤差導致的。在細節(jié)區(qū)域，噪聲會更為明顯。例如，文字的筆畫部分和印章的邊緣區(qū)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(yōu)化，以恢復紙質(zhì)檔案的視覺細節(jié)，使數(shù)字化成果更符合檔案原貌。因此，必須結(jié)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(jié)。

首先，分析與噪聲特性檢測。隨機噪聲通常集中于高頻區(qū)域，而周期性噪聲則在頻域圖中表現(xiàn)為規(guī)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(guī)則的周期性噪聲，可利用頻域濾波技術(shù)抑制。對于隨機性噪聲，則要采用空域濾波?？筛鶕?jù)圖像區(qū)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(jù)檔案圖像的清晰度需求動態(tài)調(diào)整濾波窗口的大小，以平衡噪聲抑制和細節(jié)保留。在完成上述基礎處理后，應通過多尺度分析技術(shù)進一步優(yōu)化圖像細節(jié)。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(xiàn)細節(jié)與整體質(zhì)量的統(tǒng)一提升。

2.2增強對比均衡，還原檔案視覺層次

紙質(zhì)檔案在長期保存過程中，由于環(huán)境濕度、光線暴露、紙張老化等因素的影響，往往會出現(xiàn)褪色、變黃、發(fā)霉等問題，導致其視覺層次顯著下降，數(shù)字化掃描則會進一步放大這一問題。尤其是在高反差區(qū)域和細節(jié)部分，容易出現(xiàn)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(shù)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(shù)，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(qū)域的圖像重新拉伸，使暗區(qū)更加深邃、亮區(qū)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(jié)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(qū)域進行分區(qū)處理，避免出現(xiàn)偽影或光暈。其次，在完成全局增強后，需要進行局部區(qū)域的對比度調(diào)整，解決圖像中明暗區(qū)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(shù)。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(jié)強化。此外，對于局部過暗或過亮的區(qū)域，可結(jié)合動態(tài)范圍壓縮技術(shù)，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(diào)整。由于檔案紙張受老化影響常呈現(xiàn)泛黃、褪色的現(xiàn)象，可通過白平衡算法還原圖像的真實色調(diào)。例如，基于灰度世界假設的白平衡方法，通過調(diào)整圖像的RGB通道均值，使整體顏色呈現(xiàn)更加均衡的狀態(tài)。此外，可結(jié)合顏色校正技術(shù)，基于目標顏色空間的映射關系對圖像進行顏色重構(gòu)，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(jié)增強技術(shù)。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(jié)和邊緣部分，能夠?qū)崿F(xiàn)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(jié)清晰度。

2.3矯正幾何畸變，修復檔案形態(tài)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(jié)構(gòu)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(xiàn)的透視扭曲所致。這就會直接導致紙質(zhì)檔案的文字、圖案或表格等信息出現(xiàn)變形、傾斜、拉伸等問題，影響后續(xù)OCR識別及內(nèi)容提取的準確性和可讀性。為了在數(shù)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(jié)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(zhì)檔案中存在規(guī)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(tài)近似矩形，則四個角點的坐標分布可以為后續(xù)透視校正提供依據(jù)；（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(xiàn)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(shù)后，可采用多種數(shù)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(jié)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(fā)現(xiàn)新的局部偏差，可重復執(zhí)行細化矯正或微調(diào)插值參數(shù)，直到得到符合檔案原貌的矯正結(jié)果。

2.4優(yōu)化邊緣裁切，完善檔案細節(jié)的呈現(xiàn)

由于紙質(zhì)檔案在尺寸、裝訂方式以及內(nèi)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(qū)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(shù)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(xiàn)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(nèi)容區(qū)域。實踐中通常使用灰度或二值化方法、形態(tài)學運算、投影分析方法來確定區(qū)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(zhì)檔案可能在四周留有極窄的批注、頁碼或版權(quán)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(qū)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(jù)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(nèi)微調(diào)；二是多邊形裁切。對于并非完美矩形的檔案，可根據(jù)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(jié)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(xiàn)誤判。故在重要檔案的數(shù)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(jié)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(qū)域或整體布局做進一步優(yōu)化，以便在數(shù)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(qū)域顯得不完整或者破損區(qū)域與背景融為一體，可能影響后續(xù)的閱讀與理解。此時可在不破壞檔案內(nèi)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(qū)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(shù)，可以有效解決掃描過程中的圖像質(zhì)量問題，實現(xiàn)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(yōu)化，提出了一套系統(tǒng)化的修復策略，為提升檔案數(shù)字化成果的質(zhì)量與適用性提供了理論支持和技術(shù)參考，為檔案資源的可持續(xù)開發(fā)與多領域應用奠定更加堅實的基礎。

參考文獻

[1]劉麗華.圖像處理技術(shù)在高校檔案數(shù)字化管理和修復中的應用方法探究[J].內(nèi)蒙古財經(jīng)大學學報，2024，22（05）：149-152.

[2]楊斌.紙質(zhì)檔案掃描圖像的邊框檢測與內(nèi)容拼接算法研究[D].西南大學，2024.

[3]艾文慧.圖像處理技術(shù)對圖書檔案紙張破損及修復研究[J].造紙科學與技術(shù)，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(shù)研究[J.南京師范大學學報（工程技術(shù)版），2021，21（02）：60-64.

[5]王婉萍.檔案數(shù)字化圖像處理之我見[J].檔案管理，2013，（05）：88.

作者簡介：關松（1982—），研究生學歷，濱州市工商聯(lián)非公有制經(jīng)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。