Segmentation d'images et extraction de primitives pour la reconnaissance optique de texte

par Rémy Mullot

Thèse de doctorat en Sciences appliquées

Sous la direction de Yves Lecourtier.

Soutenue en 1991

à Rouen .

mots clés

• Images en niveaux de gris
• Binarisation dynamique
• Discrimination tâche
• Caractère
• Suivi de trait
• Traitement d'images -- Techniques numériques
• Reconnaissance optique des caractères

Résumé

Les travaux décrits dans ce document sont centrés sur les aspects de prétraitement des données en vue d'une fiabilisation de systèmes de reconnaissance de l'écrit. La première partie s'inscrit dans le cadre d'une étude de faisabilité concernant la lecture automatique de numéros de conteneurs. La prise en compte du type de marquage, du relief de la surface portante, de la présence de chocs ou de rouille et des conditions météorologiques lors de l'acquisition constitue une contrainte significative. Après une analyse des outils classiques de traitement de bas niveau, la démarche de localisation des zones de caractères est présentée. Ce module traite directement l'image en niveaux de gris, plaçant la binarisation en fin de traitement et uniquement sur les zones ainsi segmentées. Le seuil de binarisation est défini dynamiquement suivant l'amplitude locale des contrastes fond/caractère, sans connaissances a priori de couleur. Dès lors, chaque bloc retenu peut contenir aussi bien des caractères, que des tâches, suivant l'état du support. Une discrimination des tâches et des caractères permet de dissocier en deux phases les deux types de formes. La première ne tient compte que des grandeurs métriques de la forme. La seconde tente de reconstituer le tracé constitutif d'un caractère à partir de la notion élémentaire de trait afin de différencier un tracé cohérent (caractère) d'un tracé incohérent (tâche). Les primitives extraites peuvent être insérées sans difficulté dans un classifieur structurel classique. La deuxième partie de ce travail concerne le prétraitement des informations issues d'un système d'acquisition en ligne. Le module permet une compression des données issues d'une table à digitaliser en s'appuyant sur une polygonalisation du tracé par double moindres carrés. Un module de reconnaissance permet de vérifier l'efficacité de cette compression

Titre traduit

Image segmentation and feature extraction for the optical text recognition

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