LANGUAGE INDEPENDENT ROBUST SKEW DETECTION AND CORRECTION TECHNIQUE FOR DOCUMENT IMAGES

Document image processing is an increasingly important technology essential in all optical character recognition (OCR) systems and for automation of various office documents. A document originally has zero-skew (tilt), but when a page is scanned or photo copied, skew may be introduced due to various factors and is practically unavoidable. Presence even a small amount of skew (0.50) will have detrimental effects on document analysis as it has a direct effect on the reliability and efficiency of segmentation, recognition and feature extraction stages. Therefore removal of skew is of paramount importance in the field of document analysis and OCR and is the first step to be accomplished. This paper presents a novel technique for skew detection and correction which is both language and content independent. The proposed technique is based on the maximum density of the foreground pixels and their orientation in the document image. Unlike other conventional algorithms which work only for machine printed textual documents scripted in English, this technique works well for all kinds of document images (machine printed, hand written, complex, noisy and simple). The technique presented here is tested with 150 different document image samples and is found to provide results with an accuracy of 0.1

Évaluation de la qualité des documents anciens numérisés

Les travaux de recherche présentés dans ce manuscrit décrivent plusieurs apports au thème de l évaluation de la qualité d images de documents numérisés. Pour cela nous proposons de nouveaux descripteurs permettant de quantifier les dégradations les plus couramment rencontrées sur les images de documents numérisés. Nous proposons également une méthodologie s appuyant sur le calcul de ces descripteurs et permettant de prédire les performances d algorithmes de traitement et d analyse d images de documents. Les descripteurs sont définis en analysant l influence des dégradations sur les performances de différents algorithmes, puis utilisés pour créer des modèles de prédiction à l aide de régresseurs statistiques. La pertinence, des descripteurs proposés et de la méthodologie de prédiction, est validée de plusieurs façons. Premièrement, par la prédiction des performances de onze algorithmes de binarisation. Deuxièmement par la création d un processus automatique de sélection de l algorithme de binarisation le plus performant pour chaque image. Puis pour finir, par la prédiction des performances de deux OCRs en fonction de l importance du défaut de transparence (diffusion de l encre du recto sur le verso d un document). Ce travail sur la prédiction des performances d algorithmes est aussi l occasion d aborder les problèmes scientifiques liés à la création de vérités-terrains et d évaluation de performances.This PhD. thesis deals with quality evaluation of digitized document images. In order to measure the quality of a document image, we propose to create new features dedicated to the characterization of most commons degradations. We also propose to use these features to create prediction models able to predict the performances of different types of document analysis algorithms. The features are defined by analyzing the impact of a specific degradation on the results of an algorithm and then used to create statistical regressors.The relevance of the proposed features and predictions models, is analyzed in several experimentations. The first one aims to predict the performance of different binarization methods. The second experiment aims to create an automatic procedure able to select the best binarization method for each image. At last, the third experiment aims to create a prediction model for two commonly used OCRs. This work on performance prediction algorithms is also an opportunity to discuss the scientific problems of creating ground-truth for performance evaluation.BORDEAUX1-Bib.electronique (335229901) / SudocSudocFranceF