近日，在国际计算机视觉大会召开期间，合合信息联合上海交通大学等机构主办首届VQualA视觉质量评估研讨会，并设置了文档图像质量评估竞赛，吸引了来自全球知名高校和研究机构的上百名选手参与。

    本次竞赛旨在推动开发与人类判断一致的文档图像质量评估模型，为智能文档图像处理技术建立标准化评估体系。最终，参赛队伍DeQA-Doc凭借将多模态大模型应用于文档图像领域的技术方案，获得竞赛榜首。

    在信息数字化的背景下，文档图像已成为信息传播的核心载体。然而，手机、相机等设备采集的文档图像常因外部环境影响，出现阴影、纸张弯曲等质量问题。智能文档图像处理技术通过去模糊、几何校正等方法提升图像质量，但如何科学评估算法优化效果仍是难点。传统评估指标难以与人眼感知效果一致，主观评估效率低，无法满足大规模算法评估需求。本次竞赛的技术方案聚焦这一难题，为优化文档处理系统提供了多种创新思路。

    据相关负责人介绍，合合信息长期专注于多模态文本智能技术的研发，与上海交通大学在智能图像处理领域建立了紧密合作，采用“企业出题、高校攻关”的课题研究模式，旨在打通从学术创新到产业应用的转化路径。合合信息提出具有产业价值的研究课题并提供场景、算力等资源支持，校方组织团队开展技术研究，目前，双方已共同产出多篇前沿学术论文及多项专利成果，为智能文档图像处理技术进步提供了重要助力。