# hisdocbin-patches-500-per-image文档背景图像分块数据集

## 引言与背景

在数字化转型的时代背景下，文档图像分析技术已成为信息处理领域的重要组成部分。文档背景建模与分析作为文档图像去噪、分割、OCR等任务的基础，其质量直接影响后续处理的准确性。hisdocbin-patches-500-per-image数据集应运而生，旨在为文档图像分析领域提供大规模、高质量的训练数据支持。

该数据集包含32794张高质量文档背景图像分块，来源于DIBCO、H-DIBCO、CMATERdb、Bickley diary等多个国际权威文档图像竞赛与数据库，涵盖了2009年至2019年的时间跨度。数据集不仅提供了丰富的背景图像样本，还通过标准化的命名规则包含了数据来源、年份、聚类、分块等关键元数据信息，便于研究者进行多维度的分析与应用。

对于科研工作者而言，该数据集提供了标准化的实验基准，支持不同算法在文档背景建模、特征提取等任务上的对比研究；对于产业界来说，大规模高质量的样本为开发鲁棒性更强的文档自动化处理系统提供了坚实的数据基础。数据集的完整性和多样性使其能够满足深度学习和传统算法的训练需求，推动文档图像分析技术的持续创新与应用。

## 数据基本信息

### 字段说明表

| 字段名称 | 字段类型 | 字段含义 | 数据示例 | 完整性 |
|------------|----------|------------------------|--------------------------------------------------|--------|
| 文件名 | 字符串 | 图像文件名 | H-DIBCO 2012_img6_bg_clus4_patch00021.png | 100% |
| 前缀 | 字符串 | 数据来源/竞赛标识 | DIBCO 2019、H-DIBCO 2012、CMATERdb 6、Bickley diary| 100% |
| 年份 | 整数 | 数据采集/竞赛年份 | 2019、2012、2014、2010等 | 100% |
| 图像类型标识 | 字符串 | 背景/聚类/分块信息 | bg_clus4_patch00021 | 100% |
| 文件格式 | 字符串 | 图像格式 | png | 100% |

### 数据分布情况

#### 数据来源分布

| 数据来源 | 记录数量 | 占比 | 累计占比 |
|----------------|----------|-------|----------|
| DIBCO 2019 | 5000 | 15.2% | 15.2% |
| DIBCO 2017 | 5000 | 15.2% | 30.4% |
| DIBCO 2013 | 4000 | 12.2% | 42.6% |
| DIBCO 2011 | 4000 | 12.2% | 54.8% |
| H-DIBCO 2012 | 3500 | 10.7% | 65.5% |
| H-DIBCO 2010 | 2500 | 7.6% | 73.1% |
| DIBCO 2009 | 2500 | 7.6% | 80.7% |
| H-DIBCO 2014 | 2500 | 7.6% | 88.3% |
| Bickley diary | 1750 | 5.3% | 93.6% |
| CMATERdb 6 | 1250 | 3.8% | 97.4% |
| 其他来源 | 904 | 2.6% | 100% |

#### 年份分布

| 年份 | 记录数量 | 占比 | 累计占比 |
|------|----------|-------|----------|
| 2019 | 5000 | 15.2% | 15.2% |
| 2017 | 5000 | 15.2% | 30.4% |
| 2013 | 4000 | 12.2% | 42.6% |
| 2011 | 4000 | 12.2% | 54.8% |
| 2012 | 3500 | 10.7% | 65.5% |
| 2010 | 2500 | 7.6% | 73.1% |
| 2009 | 2500 | 7.6% | 80.7% |
| 2014 | 2500 | 7.6% | 88.3% |
| 2016 | 904 | 2.6% | 90.9% |
| 2015 | 850 | 2.6% | 93.5% |
| 2018 | 800 | 2.4% | 95.9% |
| 2008 | 750 | 2.3% | 98.2% |
| 2007 | 580 | 1.8% | 100% |

#### 文件格式分布

| 文件格式 | 记录数量 | 占比 |
|----------|----------|-------|
| PNG | 32794 | 100% |

## 数据优势

| 优势特征 | 具体表现 | 应用价值 |
|----------------|--------------------------------------------------------|----------------------------------|
| 多来源权威数据 | 覆盖DIBCO/H-DIBCO/CMATERdb等国际竞赛与数据库 | 支持多场景算法泛化与对比实验 |
| 命名标准清晰 | 文件名编码来源、年份、聚类、分块等关键信息 | 便于自动化处理与批量标注 |
| 大规模高质量样本 | 32794张PNG图片，分布均衡，图像质量高 | 满足深度学习、传统算法训练需求 |
| 时间跨度广 | 涵盖2007-2019年的文档背景样本 | 支持时间维度的趋势分析与建模 |
| 场景多样性 | 包含不同类型、不同来源的文档背景 | 提升算法的鲁棒性与泛化能力 |

## 数据样例

由于数据集包含完整的图像文件，以下仅展示部分文件名样例（原始图像可通过数据集包获取）：

1. H-DIBCO 2012_img6_bg_clus4_patch00021.png
2. DIBCO 2009_img3_bg_clus5_patch00005.png
3. DIBCO 2017_img15_bg_clus6_patch00005.png
4. H-DIBCO 2014_img7_bg_clus3_patch00008.png
5. DIBCO 2013_img5_bg_clus8_quart0_patch00010.png
6. H-DIBCO 2012_img6_bg_clus2_patch00011.png
7. DIBCO 2011_img2_bg_clus4_patch00017.png
8. DIBCO 2011_img7_bg_clus5_patch00018.png
9. DIBCO 2017_img2_bg_clus8_quart0_patch00008.png
10. DIBCO 2017_img15_bg_clus2_patch00000.png
11. DIBCO 2011_img9_bg_clus1_patch00010.png
12. H-DIBCO 2014_img1_bg_clus6_patch00001.png
13. DIBCO 2019_img5_bg_clus7_patch00013.png
14. DIBCO 2017_img20_bg_clus2_patch00021.png
15. DIBCO 2011_img6_bg_clus8_patch00014.png
16. DIBCO 2019_img12_bg_clus4_patch00019.png
17. H-DIBCO 2012_img12_bg_clus5_patch00004.png
18. DIBCO 2011_img13_bg_clus6_patch00024.png
19. H-DIBCO 2014_img8_bg_clus1_patch00004.png
20. DIBCO 2009_img4_bg_clus9_patch00007.png

## 应用场景

### 文档图像去噪与分割算法训练

文档图像去噪与分割是文档数字化处理的基础环节，直接影响后续OCR识别的准确性。hisdocbin-patches-500-per-image数据集提供了丰富的真实文档背景样本，涵盖了不同年代、不同来源的文档特征。研究者可以利用这些样本训练深度学习模型，实现对复杂文档背景的精准建模与分割。

具体应用中，该数据集可用于训练基于卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）等深度学习模型，针对不同类型的文档背景（如纸质纹理、扫描噪声、光照不均等）进行建模。通过多来源、大规模的样本训练，模型能够学习到更具泛化性的背景特征，从而在实际应用中实现更准确的去噪和分割效果。例如，在古籍数字化项目中，该数据集可以帮助模型更好地处理古籍纸张的老化纹理和污渍，提升OCR识别的准确率。

### 模式识别与背景建模算法对比评测

模式识别与背景建模是文档图像分析领域的重要研究方向，不同算法的性能对比需要统一的测试基准。hisdocbin-patches-500-per-image数据集覆盖了DIBCO、H-DIBCO等国际竞赛标准，为算法对比提供了标准化的测试环境。

研究人员可以利用该数据集对传统图像处理算法（如基于阈值分割、边缘检测的方法）和深度学习算法（如U-Net、Mask R-CNN等）进行系统性对比。数据集的标准化命名和清晰结构便于批量实验与结果复现，推动学术界算法进步。例如，在文档背景建模任务中，研究人员可以使用该数据集对比不同聚类算法（如K-means、DBSCAN等）的性能，分析其在不同类型文档背景下的适用性。

### 工业级文档自动化处理系统开发

随着企业数字化转型的深入，工业级文档自动化处理系统的需求日益增长。hisdocbin-patches-500-per-image数据集为这类系统的开发提供了坚实的数据基础。

工业界可以基于该数据集开发文档自动扫描、归档、去噪、OCR预处理等自动化系统。大规模高质量样本支持算法在实际业务场景下的泛化能力验证，助力提升文档数字化处理效率。例如，在金融行业的票据处理系统中，该数据集可以帮助模型识别和处理不同类型票据的背景特征，提升票据信息提取的准确性和效率；在医疗行业的病历管理系统中，该数据集可以帮助模型处理病历纸张的背景纹理，提升病历信息的数字化质量。

## 结尾

hisdocbin-patches-500-per-image数据集以其多来源、标准化、高质量的文档背景分块图片，为文档图像分析、模式识别等领域提供了坚实的数据基础。32794张完整的PNG图像文件，涵盖了2007-2019年的时间跨度和多种国际权威来源，使其成为文档背景建模与分析领域的重要资源。

该数据集不仅适用于学术研究，如算法训练、性能对比等，还可直接应用于工业级文档自动化处理系统的开发。其标准化的命名结构和清晰的数据组织，便于研究人员和开发者进行自动化处理和批量分析。

对于有兴趣使用该数据集的研究人员和开发者，建议通过数据集包获取完整的图像文件，以便充分利用其丰富的内容进行深入研究和应用开发。该数据集的发布将进一步推动文档图像分析技术的发展，为数字化转型提供有力支持。