本文提出了一种文档图像去噪和超分辨率的统一方法。这种方法是一种一次性的不成对技术，其中单个不成对该示例被用作训练SinGAN模型的参考（Shaham et al.，in：IEEE/CVF国际计算机视觉会议论文集，2019）。培训是分两步执行。首先，我们使用一个干净的参考图像来训练一个SinGAN来学习干净图像的特征。然后我们执行超分辨率和去噪使用另一个SinGAN对给定测试图像进行处理。我们独特的损失函数公式通过提示生成的图像具有类似的特征来帮助完成此任务参考清洁图像。我们在公开的数据集（Kaggle Dirty Documents Images和DIBCO）上进行了实验，并获得了令人满意的结果。我们还评估与竞争方法相比，我们的OCR模型的性能和获得更高的识别率。
