本發(fā)明公開(kāi)了一種基于D?LinkNet的低質(zhì)量文檔圖像二值化方法，首先將彩色文檔圖像降維處理為灰度圖像；然后對(duì)步驟1中獲得的灰色圖像，進(jìn)行數(shù)據(jù)裁剪與擴(kuò)增，獲得統(tǒng)一大小的文檔圖像；接著將步驟2中獲得的文檔圖像輸入D?LinkNet模型中，訓(xùn)練D?LinkNet模型；通過(guò)反向傳播優(yōu)化損失函數(shù)；最后對(duì)圖像進(jìn)行測(cè)試得到二值化圖像；本發(fā)明可以有效提取圖像文本特征，忽略不重要信息，從而有效分割文本與背景；轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)可以加速網(wǎng)絡(luò)收斂，而且可以毫無(wú)損失的提升性能；采用擴(kuò)張卷積可以在增加特征點(diǎn)感受野的同時(shí)保持細(xì)節(jié)信息。