随着互联网技术的快速发展还有智能手机、平板电脑等移动设备的硬件的提升,通过拍摄文档采集的图像在各个行业中都有着广泛的应用,但是在自然场景下采集到的图像参差不齐,直接影响了在后续场景中的使用,视觉上也不美观。通过各个角度来优化纸质文档图像,一是可以方便纸质文档图像的存储,二是可以提高文档的识别准确率。纸质文档图像采集优化系统是为了提高文档图像质量,通过分析纸质文档图像拍摄中所出现的问题,本系统设计并实现了多个图像优化方法,分别是智能拍摄、形变矫正、图像去噪三个模块的采集优化。在人机交互方面,该系统以图像优化为核心功能,在手机客户端上实现了单张和批量多张图像的优化。本系统采用C/S的方式进行开发,智能拍摄模块在移动终端上实现采集文档图像,通过HTTP协议上传到后端服务器,由后端服务器异步调用图像采集优化工具包进行优化。本文中的客户端部分在iOS平台上实现。论文详细的介绍了纸质文档图像采集优化系统的设计与实现。首先根据影响文档图像识别准确率的因素分析了功能需求,设计了系统的整体架构。然后调研了开发该系统的相关技术,确定各个功能模块的技术实现,接下来进一步地分析了各个功能模块的处理流程,完成代码编写的工作,其中还介绍了自制的文档图像数据集,用于各个优化方法的网络模型训练和测试。最后按照功能需求对系统进行测试,分析实验结果并对系统进行优化。