카메라로 촬영한 문서 이미지는 종이 변형, 원근 왜곡, 렌즈 왜곡으로 인해 기하학적 왜곡이 발생하여 OCR 정확도를 저하시킵니다. 본 연구는 정확성과 계산 효율성을 균형 있게 유지하는 효율적인 자동 문서 이미지 왜곡 보정 방법을 개발했습니다. 딥 러닝을 문서 감지에 사용하고, 고전 컴퓨터 비전을 기하학 복원에 활용하는 하이브리드 접근 방식을 제안합니다. YOLOv8을 사용하여 초기 문서 분할 및 마스크 생성을 수행하고, 고전 CV 기술로 문서 경계의 3차 다항식 보간을 통해 위상 2D 그리드를 구성한 후 이미지 재매핑을 통해 비선형 왜곡을 수정합니다. 새로운 주석 처리된 데이터 세트와 오픈 소스 프레임워크를 제공하여 재현성과 추가 연구를 지원합니다. 실험 결과는 최첨단 방법 및 모바일 애플리케이션에 비해 우수한 성능을 보였으며, 최저 중앙 문자 오류율(CER=0.0235), 레벤슈타인 거리(LD=27.8), 최고 Jaro-Winkler 유사성(JW=0.902)을 달성하여 스캔 원본에 근접하는 품질을 보였습니다.
