摘要
文档图像二值化是文档分析与识别的关键预处理步骤，旨在将灰度文档图像转换为清晰的二值图像，以便后续处理。
传统二值化方法容易受到光照不均、噪声干扰等因素的影响，难以获得理想的二值化效果。
近年来，生成式对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks，GANs）在图像生成、图像转换等领域展现出巨大潜力，为文档图像二值化提供了新的研究思路。
本文首先介绍了文档图像二值化的研究背景和意义，以及生成式对抗网络的基本原理。
然后，对近年来基于生成式对抗网络的文档图像二值化方法进行了综述，分析了不同方法的优缺点。
最后，总结了该领域面临的挑战，并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；模式识别
随着计算机技术的快速发展和信息化的不断推进，文档图像的数字化处理需求日益增长。
作为文档图像分析与识别的关键预处理步骤，文档图像二值化旨在将灰度文档图像转换为清晰的二值图像，其目标是区分前景像素（通常是文本）和背景像素。
准确的二值化结果对于后续的光学字符识别（OCR）、版面分析等任务至关重要。
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