Combinaison de données hétérogènes pour la reconnaissance d'images de documents

Ce manuscrit est une synthèse de mes travaux de recherche depuis 2008, au sein de l’équipe Intuidoc de l’Irisa. Ces travaux portent sur l’analyse automatique d’images de documents numérisés, et plus particulièrement la reconnaissance de la structure de documents. S’il existe des OCR du commerce de bonne qualité, la reconnaissance d’images de documents reste un problème ouvert pour les documents anciens, abîmés, à structure complexe, ou avec une forte interaction entre écriture manuscrite et texte impriméMes travaux se sont focalisés autour de la méthode DMOS. Il s’agit d’une méthode à base de règles grammaticales, permettant une description physique, syntaxique et sémantique des documents à reconnaître. En particulier, nous avons mis au point le mécanisme de calque perceptif, qui permet une combinaison de données hétérogènes, guidée par une description grammaticale des contenus.Les données hétérogènes peuvent être des primitives basiques extraites de l’image (segments, composantes connexes), des objets construits (lignes de texte, alignements), des résultats de classifieurs, des données issues d’interactions avec l’utilisateur, des résultats de systèmes de reconnaissance d’écriture, et plus récemment des résultats produits par des systèmes à base d’apprentissage profond. Grâce à l’utilisation des calques perceptifs, ces données sont combinées simplement en suivant des règles symboliques décrivant l’organisation physique et logique des documents. Dans ce manuscrit, nous présentons l’intérêt de la combinaison de données hétérogènes sur de nombreuses problématiques concrètes. Nous abordons les tâches de segmentation physique des pages : la localisation de lignes de texte et la segmentation en paragraphes. Nous étudions l’analyse de documents à structure complexe comme la presse ancienne, le corpus hétérogène Maurdor, des diagrammes de type flowchart, ou des documents tabulaires d’histoire de la finance. Nous présentons également des résultats sur des formulaires pré-imprimés. Enfin, nous abordons des perspectives de recherches autour de l’apprentissage avec peu de données, l’utilisation de réseaux de neurones profonds, ainsi que des interactions avec le domaine du traitement automatique de la langue

Contributions au tri automatique de documents et de courrier d'entreprises

Ce travail de thèse s inscrit dans le cadre du développement de systèmes de vision industrielle pour le tri automatique de documents et de courriers d entreprises. Les architectures existantes, dont nous avons balayé les spécificités dans les trois premiers chapitres de la thèse, présentent des faiblesses qui se traduisent par des erreurs de lecture et des rejets que l on impute encore trop souvent aux OCR. Or, les étapes responsables de ces rejets et de ces erreurs de lecture sont les premières à intervenir dans le processus. Nous avons ainsi choisi de porter notre contribution sur les aspects inhérents à la segmentation des images de courriers et la localisation de leurs régions d intérêt en investissant une nouvelle approche pyramidale de modélisation par coloration hiérarchique de graphes ; à ce jour, la coloration de graphes n a jamais été exploitée dans un tel contexte. Elle intervient dans notre contribution à toutes les étapes d analyse de la structure des documents ainsi que dans la prise de décision pour la reconnaissance (reconnaissance de la nature du document à traiter et reconnaissance du bloc adresse). Notre architecture a été conçue pour réaliser essentiellement les étapes d analyse de structures et de reconnaissance en garantissant une réelle coopération entres les différents modules d analyse et de décision. Elle s articule autour de trois grandes parties : une partie de segmentation bas niveau (binarisation et recherche de connexités), une partie d extraction de la structure physique par coloration hiérarchique de graphe et une partie de localisation de blocs adresse et de classification de documents. Les algorithmes impliqués dans le système ont été conçus pour leur rapidité d exécution (en adéquation avec les contraintes de temps réels), leur robustesse, et leur compatibilité. Les expérimentations réalisées dans ce contexte sont très encourageantes et offrent également de nouvelles perspectives à une plus grande diversité d images de documents.This thesis deals with the development of industrial vision systems for automatic business documents and mail sorting. These systems need very high processing time, accuracy and precision of results. The current systems are most of time made of sequential modules needing fast and efficient algorithms throughout the processing line: from low to high level stages of analysis and content recognition. The existing architectures that we have described in the three first chapters of the thesis have shown their weaknesses that are expressed by reading errors and OCR rejections. The modules that are responsible of these rejections and reading errors are mostly the first to occur in the processes of image segmentation and interest regions location. Indeed, theses two processes, involving each other, are fundamental for the system performances and the efficiency of the automatic sorting lines. In this thesis, we have chosen to focus on different sides of mail images segmentation and of relevant zones (as address block) location. We have chosen to develop a model based on a new pyramidal approach using a hierarchical graph coloring. As for now, graph coloring has never been exploited in such context. It has been introduced in our contribution at every stage of document layout analysis for the recognition and decision tasks (kind of document or address block recognition). The recognition stage is made about a training process with a unique model of graph b-coloring. Our architecture is basically designed to guarantee a good cooperation bewtween the different modules of decision and analysis for the layout analysis and the recognition stages. It is composed of three main sections: the low-level segmentation (binarisation and connected component labeling), the physical layout extraction by hierarchical graph coloring and the address block location and document sorting. The algorithms involved in the system have been designed for their execution speed (matching with real time constraints), their robustness, and their compatibility. The experimentations made in this context are very encouraging and lead to investigate a wider diversity of document images.VILLEURBANNE-DOC'INSA-Bib. elec. (692669901) / SudocSudocFranceF

Interactive segmentation and analysis of historical printed documents

In this paper, we first precise the main error sources from classical methods of structural page layout analysis based on a study of the specificity of old printed books. We show that each type of methods (bottom-up and top-down) provides different kinds of information that should not be ignored to obtain both a generic method and good segmentation results. Then, we propose to use a hybrid segmentation algorithm. We build two maps : a shape map that focuses on connected components and a background map that provides information on white areas corresponding to block separation in the page. Then, using this first segmentation, a classification of the extracted blocks can be achieved according to scenarios built by the user. These scenarios are defined very simply during an interactive stage allowing the users to produce processing sequences adapted to the different kinds of images they can meet and to their needs. The method gives very good results while the setting of parameters is easy and not sensitive to low variations.Après avoir caractérisé les spécificités de mise en page dans les ouvrages imprimés anciens, nous montrons par une campagne d’expérimentations que les méthodes ascendantes et descendantes d’extraction de la structure physique apportent des informations différentes qu’il ne faut pas ignorer lorsque l’on désire segmenter de manière optimale des documents anciens. Les tests réalisés mettent également en évidence les sources d’erreurs des méthodes traditionnelles. Partant de ces constatations, notre proposition consiste à utiliser un algorithme de segmentation hybride basé sur la construction de deux représentations de l’image : une carte des formes qui se focalise sur les composantes connexes présentes dans l’image et une carte du fond qui fournit de l’information sur les espaces blancs séparant les blocs constituant la page. Ensuite, sur la base de la segmentation obtenue à l’aide de cette méthode, une classification des blocs extraits peut être réalisée selon des scénarios que l’utilisateur met en place en fonction de ses besoins. Ces scénarios sont définis simplement grâce à une phase d’interaction entre l’utilisateur et le système et permettent de concevoir des chaînes de traitements adaptées aux différents types d’images que l’on peut rencontrer

Segmentation et classification dans les images de documents numérisés

Les travaux de cette thèse ont été effectués dans le cadre de l'analyse et du traitement d'images de documents imprimés afin d'automatiser la création de revues de presse. Les images en sortie du scanner sont traitées sans aucune information a priori ou intervention humaine. Ainsi, pour les caractériser, nous présentons un système d'analyse de documents composites couleur qui réalise une segmentation en zones colorimétriquement homogènes et qui adapte les algorithmes d'extraction de textes aux caractéristiques locales de chaque zone. Les informations colorimétriques et textuelles fournies par ce système alimentent une méthode de segmentation physique des pages de presse numérisée. Les blocs issus de cette décomposition font l'objet d'une classification permettant, entre autres, de détecter les zones publicitaires. Dans la continuité et l'expansion des travaux de classification effectués dans la première partie, nous présentons un nouveau moteur de classification et de classement générique, rapide et facile à utiliser. Cette approche se distingue de la grande majorité des méthodes existantes qui reposent sur des connaissances a priori sur les données et dépendent de paramètres abstraits et difficiles à déterminer par l'utilisateur. De la caractérisation colorimétrique au suivi des articles en passant par la détection des publicités, l'ensemble des approches présentées ont été combinées afin de mettre au point une application permettant la classification des documents de presse numérisée par le contenu.In this thesis, we deal with printed document images processing and analysis to automate the press reviews. The scanner output images are processed without any prior knowledge nor human intervention. Thus, to characterize them, we present a scalable analysis system for complex documents. This characterization is based on a hybrid color segmentation suited to noisy document images. The color analysis customizes text extraction algorithms to fit the local image properties. The provided color and text information is used to perform layout segmentation in press images and to compute features on the resulting blocks. These elements are classified to detect advertisements. In the second part of this thesis, we deal with a more general purpose: clusternig and classification. We present a new clustering approach, named ACPP, which is completely automated, fast and easy to use. This approach's main features are its independence of prior knowledge about the data and theoretical parameters that should be determined by the user. Color analysis, layout segmentation and the ACPP classification method are combined to create a complete processing chain for press images.VILLEURBANNE-DOC'INSA LYON (692662301) / SudocVILLEURBANNE-DOC'INSA-Bib. elec. (692669901) / SudocSudocFranceF

Solving alignment conflicts in handwritten document segmentation

Text line segmentation is necessary before performing character recognition . We present here an iterative method for extracting text lines in unconstrained handwritten documents which uses clues from laws of perceptual organisation . Alignments are build from anchor points, linking components under criteria such as proximity, similarity and direction continuity. Conflicts may appear due to overlapping or interwoven lines . A local procedure guided by a direction continuity criteria, first seeks to solve the conflict. It may be followed by a global procedure which is based on the configuration of the alignments and their perceptual quality.La segmentation en lignes d'un document est une étape nécessaire avant d'aborder la reconnaissance des caractères, symboles ou mots. Cet article présente une méthode itérative basée sur le groupement perceptif, adaptée aux documents manuscrits non contraints. A partir de points d'ancrage directionnels, les composantes satisfaisant aux critères de proximité, similarité et continuité de direction sont groupées pour former des alignements. Les conflits qui apparaissent du fait de l'imbrication des alignements ou du chevauchement des hampes et jambages sont résolus soit localement par application du critère de continuité de direction, soit globalement en examinant la configuration et la qualité des alignements

Contribution à l'analyse de la dynamique des écritures anciennes pour l'aide à l'expertise paléographique

Mes travaux de thèse s inscrivent dans le cadre du projet ANR GRAPHEM1 (Graphemebased Retrieval and Analysis for PaleograpHic Expertise of Middle Age Manuscripts). Ilsprésentent une contribution méthodologique applicable à l'analyse automatique des écrituresanciennes pour assister les experts en paléographie dans le délicat travail d étude et dedéchiffrage des écritures.L objectif principal est de contribuer à une instrumetation du corpus des manuscritsmédiévaux détenus par l Institut de Recherche en Histoire des Textes (IRHT Paris) en aidantles paléographes spécialisés dans ce domaine dans leur travail de compréhension de l évolutiondes formes de l écriture par la mise en place de méthodes efficaces d accès au contenu desmanuscrits reposant sur une analyse fine des formes décrites sous la formes de petits fragments(les graphèmes). Dans mes travaux de doctorats, j ai choisi d étudier la dynamique del élément le plus basique de l écriture appelé le ductus2 et qui d après les paléographes apportebeaucoup d informations sur le style d écriture et l époque d élaboration du manuscrit.Mes contributions majeures se situent à deux niveaux : une première étape de prétraitementdes images fortement dégradées assurant une décomposition optimale des formes en graphèmescontenant l information du ductus. Pour cette étape de décomposition des manuscrits, nousavons procédé à la mise en place d une méthodologie complète de suivi de traits à partir del extraction d un squelette obtenu à partir de procédures de rehaussement de contraste et dediffusion de gradients. Le suivi complet du tracé a été obtenu à partir de l application des règlesfondamentales d exécution des traits d écriture, enseignées aux copistes du Moyen Age. Il s agitd information de dynamique de formation des traits portant essentiellement sur des indicationsde directions privilégiées.Dans une seconde étape, nous avons cherché à caractériser ces graphèmes par desdescripteurs de formes visuelles compréhensibles à la fois par les paléographes et lesinformaticiens et garantissant une représentation la plus complète possible de l écriture d unpoint de vue géométrique et morphologique. A partir de cette caractérisation, nous avonsproposé une approche de clustering assurant un regroupement des graphèmes en classeshomogènes par l utilisation d un algorithme de classification non-supervisé basée sur lacoloration de graphe. Le résultat du clustering des graphèmes a conduit à la formation dedictionnaires de formes caractérisant de manière individuelle et discriminante chaque manuscrittraité. Nous avons également étudié la puissance discriminatoire de ces descripteurs afin d obtenir la meilleure représentation d un manuscrit en dictionnaire de formes. Cette étude a étéfaite en exploitant les algorithmes génétiques par leur capacité à produire de bonne sélection decaractéristiques.L ensemble de ces contributions a été testé à partir d une application CBIR sur trois bases demanuscrits dont deux médiévales (manuscrits de la base d Oxford et manuscrits de l IRHT, baseprincipale du projet), et une base comprenant de manuscrits contemporains utilisée lors de lacompétition d identification de scripteurs d ICDAR 2011. L exploitation de notre méthode dedescription et de classification a été faite sur une base contemporaine afin de positionner notrecontribution par rapport aux autres travaux relevant du domaine de l identification d écritures etétudier son pouvoir de généralisation à d autres types de documents. Les résultats trèsencourageants que nous avons obtenus sur les bases médiévales et la base contemporaine, ontmontré la robustesse de notre approche aux variations de formes et de styles et son caractèrerésolument généralisable à tout type de documents écrits.My thesis work is part of the ANR GRAPHEM Project (Grapheme based Retrieval andAnalysis for Expertise paleographic Manuscripts of Middle Age). It represents a methodologicalcontribution applicable to the automatic analysis of ancient writings to assist the experts inpaleography in the delicate work of the studying and deciphering the writing.The main objective is to contribute to an instrumentation of the corpus of medievalmanuscripts held by Institut de Recherche en Histoire de Textes (IRHT-Paris), by helping thepaleographers specialized in this field in their work of understanding the evolution of forms inthe writing, with the establishment of effective methods to access the contents of manuscriptsbased on a fine analysis of the forms described in the form of small fragments (graphemes). Inmy PhD work, I chose to study the dynamic of the most basic element of the writing called theductus and which according to the paleographers, brings a lot of information on the style ofwriting and the era of the elaboration of the manuscript.My major contribution is situated at two levels: a first step of preprocessing of severelydegraded images to ensure an optimal decomposition of the forms into graphemes containingthe ductus information. For this decomposition step of manuscripts, we have proceeded to theestablishment of a complete methodology for the tracings of strokes by the extraction of theskeleton obtained from the contrast enhancement and the diffusion of the gradient procedures.The complete tracking of the strokes was obtained from the application of fundamentalexecution rules of the strokes taught to the scribes of the Middle Ages. It is related to thedynamic information of the formation of strokes focusing essentially on indications of theprivileged directions.In a second step, we have tried to characterize the graphemes by visual shape descriptorsunderstandable by both the computer scientists and the paleographers and thus unsuring themost complete possible representation of the wrting from a geometrical and morphological pointof view. From this characterization, we have have proposed a clustering approach insuring agrouping of graphemes into homogeneous classes by using a non-supervised classificationalgorithm based on the graph coloring. The result of the clustering of graphemes led to theformation of a codebook characterizing in an individual and discriminating way each processedmanuscript. We have also studied the discriminating power of the descriptors in order to obtaina better representation of a manuscript into a codebook. This study was done by exploiting thegenetic algorithms by their ability to produce a good feature selection.The set of the contributions was tested from a CBIR application on three databases ofmanuscripts including two medieval databases (manuscripts from the Oxford and IRHTdatabases), and database of containing contemporary manuscripts used in the writersidentification contest of ICDAR 2011. The exploitation of our description and classificationmethod was applied on a cotemporary database in order to position our contribution withrespect to other relevant works in the writrings identification domain and study itsgeneralization power to other types of manuscripts. The very encouraging results that weobtained on the medieval and contemporary databases, showed the robustness of our approachto the variations of the shapes and styles and its resolutely generalized character to all types ofhandwritten documents.PARIS5-Bibliotheque electronique (751069902) / SudocSudocFranceF

Interprétation contextuelle et assistée de fonds d'archives numérisées (application à des registres de ventes du XVIIIe siècle)

Les fonds d'archives forment de grandes quantités de documents difficiles à interpréter automatiquement : les approches classiques imposent un lourd effort de conception, sans parvenir à empêcher la production d'erreurs qu'il faut corriger après les traitements.Face à ces limites, notre travail vise à améliorer la processus d'interprétation, en conservant un fonctionnement page par page, et en lui apportant des informations contextuelles extraites du fonds documentaire ou fournies par des opérateurs humains.Nous proposons une extension ciblée de la description d'une page qui permet la mise en place systématique d'échanges entre le processus d'interprétation et son environnement. Un mécanisme global itératif gère l'apport progressif d'informations contextuelles à ce processus, ce qui améliore l'interprétation.L'utilisation de ces nouveaux outils pour le traitement de documents du XVIIIe siècle a montré qu'il était facile d'intégrer nos propositions à un système existant, que sa conception restait simple, et que l'effort de correction pouvait être diminué.Fonds, also called historical document collections, are important amounts of digitized documents which are difficult to interpret automatically: usual approaches require a lot of work during design, but do not manage to avoid producing many errors which have to be corrected after processing.To cope with those limitations, our work aimed at improving the interpretation process by making use of information extracted from the fond, or provided by human operators, while keeping a page by page processing.We proposed a simple extension of page description language which permits to automatically generate information exchange between the interpretation process and its environment. A global iterative mechanism progressively brings contextual information to the later process, and improves interpretation.Experiments and application of those new tools for the processing of documents from the 18th century showed that our propositions were easy to integrate in an existing system, that its design is still simple, and that required manual corrections were reduced.RENNES-INSA (352382210) / SudocSudocFranceF

Old document image analysis : a texture approach

In this article, we propose a method of characterization of images of old documents based on a texture approach. This characterization is carried out with the help of a multi-resolution study of the textures contained in the images of the document. Thus, by extracting five features linked to the frequencies and to the orientations in the different areas of a page, it is possible to extract and compare elements of high semantic level without expressing any hypothesis about the physical or logical structure of the analysed documents. Experimentations demonstrate the performance of our propositions and the advances that they represent in terms of characterization of content of a deeply heterogeneous corpus.Dans cet article, nous proposons une méthode de caractérisation d’images d’ouvrages anciens basée sur une approche texture. Cette caractérisation est réalisée à l’aide d’une étude multirésolution des textures contenues dans les images de documents. Ainsi, en extrayant cinq indices liés aux fréquences et aux orientations dans les différentes parties d’une page, il est possible d’extraire et de comparer des éléments de haut niveau sémantique sans émettre d’hypothèses sur la structure physique ou logique des documents analysés. Des expérimentations montrent la faisabilité de la réalisation d’outils d’aide à la navigation ou d’aide à l’indexation. Au travers de ces expérimentations, nous mettrons en avant la pertinence de ces indices et les avancées qu’ils représentent en terme de caractérisation de contenu d’un corpus fortement hétérogène

Maîtrise de la qualité des transcriptions numériques dans les projets de numérisation de masse

This work focuses on the assessment of characters recognition results produced automatically by optical character recognition software (OCR on mass digitization projects. The goal is to design a global control system robust enough to deal with BnF documents collection. This collection includes old documents which are difficult to be treated by OCR. We designed a word detection system to detect missed words defects in OCR results, and a words recognition rate estimator to assess the quality of word recognition results performed by OCR.We create two kinds of descriptors to characterize OCR outputs. Image descriptors to characterize page segmentation results and cross alignment descriptors to characterize the quality of word recognition results. Furthermore, we adapt our learning process to make an adaptive decision or prediction systems. We evaluated our control systems on real images selected randomly from BnF collection. The mmissed word detection system detects 84.15% of words omitted by the OCR with a precision of 94.73%. The experiments performed also showed that 80% of the documents of word recognition rate less than 98% are detected with an accuracy of 92%. It can also automatically detect 45% of the material having a recognition rate less than 70% with greater than 92% accuracy.Ce travail s’intéresse au contrôle des résultats de transcriptions numériques produites automatiquement par des logiciels de reconnaissance optique de caractères (OCR), lors de la réalisation de projets de numérisation de masse de documents. Le but de nos travaux est de concevoir un système de contrôle des résultats d’OCR suffisamment robuste pour être performant sur l’ensemble des documents numérisés à la BnF. Cettecollection est composée de documents anciens dont les particularités les rendent difficiles à traiter par les OCR, même les plus performants. Nous avons conçu un système de détection des mots omis dans les transcriptions, ainsi qu’une méthode d’estimation des taux dereconnaissance des caractères. Le contexte applicatif exclu de recourir à une vérité terrain pour évaluer les performances. Nous essayons donc de les prédire. Pour cela nous proposons différents descripteurs qui permettent de caractériser les résultats des transcriptions. Cette caractérisation intervient à deux niveaux. Elle permet d’une part de caractériser la segmentation des documents à l’aide de descripteurs de textures, et d’autres part de caractériser les textes produits en ayant recours à un second OCR qui joue le rôle d’une référence relative. Dans les deux cas, les descripteurs choisis permettent de s’adapter aux propriétés des corpus à contrôler. L’adaptation est également assurée par une étape d’apprentissage des étages de décision ou de prédiction qui interviennent dans le système. Nous avons évalué nos systèmes de contrôle sur des bases d’images réelles sélectionnées dans les collections documentaires de la BnF. Le système détecte 84, 15% des mots omis par l’OCR avec une précision de 94, 73%. Les expérimentations réalisées ont également permis de montrer que 80% des documents présentant un taux de reconnaissance mots inférieur à 98% sont détectés avec une précision de 92%. On peut également détecter automatiquement 45% des documents présentant un taux de reconnaissance inférieur à 70% avec une précision supérieure à 92%

Segmentation de documents administratifs en couches couleur

Industrial companies receive huge volumes of documents everyday. Automation, traceability, feeding information systems, reducing costs and processing times, dematerialization has a clear economic impact. In order to respect the industrial constraints, the traditional digitization process simplifies the images by performing a background/foreground separation. However, this binarization can lead to some segmentation and recognition errors. With the improvements of technology, the community of document analysis has shown a growing interest in the integration of color information in the process to enhance its performance. In order to work within the scope provided by our industrial partner in the digitization flow, an unsupervised segmentation approach was chosen. Our goal is to be able to cope with document images, even when they are encountered for the first time, regardless their content, their structure, and their color properties. To this end, the first issue of this project was to identify a reasonable number of main colors which are observable on an image. Then, we aim to group pixels having both close color properties and a logical or semantic unit into consistent color layers. Thus, provided as a set of binary images, these layers may be reinjected into the digitization chain as an alternative to the conventional binarization. Moreover, they also provide extra-information about colors which could be exploited for segmentation purpose, elements spotting, or as a descriptor. Therefore, we have proposed a spatio-colorimetric approach which gives a set of local regions, known as superpixels, which are perceptually meaningful. Their size is adapted to the content of the document images. These regions are then merged into global color layers by means of a multiresolution analysis.Les entreprises doivent traiter quotidiennement de gros volumes de documents papiers de toutes sortes. Automatisation, traçabilité, alimentation de systèmes d’informations, réduction des coûts et des délais de traitement, la dématérialisation a un impact économique évident. Pour respecter les contraintes industrielles, les processus historiques d’analyse simplifient les images grâce à une séparation fond/premier-plan. Cependant, cette binarisation peut être source d’erreurs lors des étapes de segmentation et de reconnaissance. Avec l’amélioration des techniques, la communauté d’analyse de documents a montré un intérêt croissant pour l’intégration d’informations colorimétriques dans les traitements, ceci afin d’améliorer leurs performances. Pour respecter le cadre imposé par notre partenaire privé, l’objectif était de mettre en place des processus non supervisés. Notre but est d’être capable d’analyser des documents même rencontrés pour la première fois quels que soient leurs contenus, leurs structures, et leurs caractéristiques en termes de couleurs. Les problématiques de ces travaux ont été d’une part l’identification d’un nombre raisonnable de couleurs principales sur une image ; et d’autre part, le regroupement en couches couleur cohérentes des pixels ayant à la fois une apparence colorimétrique très proche, et présentant une unité logique ou sémantique. Fournies sous forme d’un ensemble d’images binaires, ces couches peuvent être réinjectées dans la chaîne de dématérialisation en fournissant une alternative à l’étape de binarisation classique. Elles apportent en plus des informations complémentaires qui peuvent être exploitées dans un but de segmentation, de localisation, ou de description. Pour cela, nous avons proposé une segmentation spatio-colorimétrique qui permet d’obtenir un ensemble de régions locales perceptuellement cohérentes appelées superpixels, et dont la taille s’adapte au contenu spécifique des images de documents. Ces régions sont ensuite regroupées en couches couleur globales grâce à une analyse multi-résolution