Segmentation Contextuelle D'image De Documents Par Analyse De Texture En Niveau De Gris

Résumé: Les documents électroniques offrent la facilité de stockage et de recherche d’information, pour cela il est nécessaire de passer du format papier vers un format électronique, cette conversion est souvent réalisée par un système d’analyse et de reconnaissance de documents.Ce travail s’inscrit dans la problématique de la reconnaissance de structure physique de document imprimé complexe. Cette dernière opère sur la reconnaissance des différents constituants (texte, fond, image,….). Notre travail consiste à analyser la structure physique en utilisant les matrices de cooccurrence basées sur la texture particulière du texte, ainsi que sur l’utilisation des descripteurs en niveau de gris pour rendre compte de l’information statique mais avant cela une diffusion anisotrope est utilisée comme retraitement. Cette méthode a été appliquée sur des images tests de type latins et arabes. Nous avons pu atteindre un taux d’erreur de classification de 1.79% grâce au tests effectués pour avoir les paramètres les plus pertinent à ce type d’image et grâce au choix de la taille du bloc qui vaut 32*32. Cette division de l’image nous a permet de réduire le temps de calcule et atteindre la valeur 91.13s pour une taille d’image de 768*1074.Les résultats des tests ont montré aussi que notre méthode est insensible à l’inclinaison des documents contrairement aux autres méthodes qui ont montré leurs limites quand il s’agit des documents inclinés.

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