Document Skew Detection and Correction Algorithm using Wavelet and Radon Transforms

Abstract:As part of research into document image processing, an algorithm has been developed to detect and correct the degree of skew in a scanned image. The principal components of the algorithm are the wavelet and radon transforms. The wavelet transform is used as a form of down-sampling process to reduce the amount of data to be processed. The performance of the algorithm has been evaluated using a sample size of several images taken from different types of document. Evaluation shows that a skew angle may be detected and corrected

User-driven Page Layout Analysis of historical printed Books

International audienceIn this paper, based on the study of the specificity of historical printed books, we first explain the main error sources in classical methods used for page layout analysis. We show that each method (bottom-up and top-down) provides different types of useful information that should not be ignored, if we want to obtain both a generic method and good segmentation results. Next, we propose to use a hybrid segmentation algorithm that builds two maps: a shape map that focuses on connected components and a background map, which provides information about white areas corresponding to block separations in the page. Using this first segmentation, a classification of the extracted blocks can be achieved according to scenarios produced by the user. These scenarios are defined very simply during an interactive stage. The user is able to make processing sequences adapted to the different kinds of images he is likely to meet and according to the user needs. The proposed “user-driven approach” is capable of doing segmentation and labelling of the required user high level concepts efficiently and has achieved above 93% accurate results over different data sets tested. User feedbacks and experimental results demonstrate the effectiveness and usability of our framework mainly because the extraction rules can be defined without difficulty and parameters are not sensitive to page layout variation

Detecção de Inclinação em Imagens de Documentos

A digitalização de documentos contribui para a preservação da informação evitando sua perda devido à degradação física do papel. Atualmente, Sistemas de Reconhecimento Automático de Imagens de Documentos são empregados para converter, automaticamente, a informação contida nas imagens em texto editável, de forma rápida e sem a necessidade da presença de um indivíduo. Assim, tornando essa informação pesquisável através, por exemplo, de palavras-chave.A inclinação em documentos é um problema freqüente nesses sistemas e, em geral, é  imposta durante a digitalização, quando o papel é posicionado com um ângulo diferente de zero grau sobre o eixo do scanner. No caso de documentos manuscritos, a inclinação pode surgir durante a escrita do próprio documento, principalmente quando o escritor não tem uma linha de pauta como guia. A correção da inclinação é essencial para o bom desempenho de sistemas de reconhecimento automático.Este trabalho aborda o problema da detecção de inclinação em documentos impressos e manuscritos, trazendo uma revisão dos principais métodos para detecção de inclinação divulgados na literatura até os dias atuais. As principais técnicas são expostas de forma categorizada e vantagens e limitações de cada método são discutidas