在企业的日常运营中，大量信息以扫描件、照片或PDF的形式存在。合同、票据、证照、报表……这些非结构化图像承载着关键信息，却往往难以直接利用。传统OCR只能进行浅层的文字识别，而难以满足结构化、语义化和高精度的需求。TextIn基于AI智能图像分析识别技术，为企业提供了覆盖识别、抽取与图像处理的全流程解决方案。

在日常教学与学习场景中，试卷与作业的扫描几乎是不可或缺的环节。可惜的是，随手一拍的照片常常伴随着手写痕迹、光影阴影、色偏甚至背景杂物。此时，AI擦除手写技术便显得尤为重要，它不仅能帮助我们恢复纸面原貌，更能为后续的打印、归档和再利用提供高质量的文档素材。

想象一下这样的场景：财务人员在扫描发票时，却因为反光阴影导致关键金额模糊不清；档案管理员在数字化旧文件，却发现褪色泛黄的文字始终难以识别；市场人员拍下会议PPT，却被摩尔纹干扰得无法提取出完整的内容。这些问题背后都有一个共同的根源——图片清晰度不足。而在OCR流程中，模糊的图像意味着更高的差错率和更多的人工返工。

图像弯曲矫正技术作为图像预处理环节的核心步骤，能够显著提升后续识别与解析的效果。以表格解析为例，未经矫正的图像往往导致结构错位与内容识别错误，而经过矫正后，同一解析引擎即可获得更加精准的表格结构与数据信息。

切边增强矫正技术通过对文档图像进行精准裁切、质量增强与几何矫正，将原始图像转化为高质量的标准输入，让下游处理环节更高效、更准确。

你有没有这样的经历：拍下电脑屏幕上的数据图表，本想分享给同事，结果一放大，画面上布满了诡异的波纹和色块，看得眼睛直花。这种“神秘的图像噪音”不仅让画面颜值下降，还可能干扰文字识别和数据提取。在AI图像处理的世界里，这个现象有个专业名词——摩尔纹（Moiré Pattern）。

图片锐化增强技术通过强化边缘细节与整体画质，使文字、线条等关键信息更加清晰可辨，为各类图像在进入智能处理链路前提供质量保障。随着企业对高精度数据输入需求的提升，图片锐化增强正从图像优化的附属功能，升级为提升数据质量和业务效率的核心技术。

合合信息TextIn平台重磅上线「电子行驶证识别」能力！「TextIn行驶证识别」在原有支持识别纸质行驶证的基础上，可兼容识别电子行驶证，并支持对识别结果进行在线编辑与导出。