Image registration: Features and applications

Ph.DDOCTOR OF PHILOSOPH

Text-based Image Segmentation Methodology

AbstractIn computer vision, segmentation is the process of partitioning a digital image into multiple segments (sets of pixels). Image segmentation is thus inevitable. Segmentation used for text-based images aim in retrieval of specific information from the entire image. This information can be a line or a word or even a character. This paper proposes various methodologies to segment a text based image at various levels of segmentation. This material serves as a guide and update for readers working on the text based segmentation area of Computer Vision. First, the need for segmentation is justified in the context of text based information retrieval. Then, the various factors affecting the segmentation process are discussed. Followed by the levels of text segmentation are explored. Finally, the available techniques with their superiorities and weaknesses are reviewed, along with directions for quick referral are suggested. Special attention is given to the handwriting recognition since this area requires more advanced techniques for efficient information extraction and to reach the ultimate goal of machine simulation of human reading

INVENTING A ROBUST SCHEME FOR PASSAGE LINES HISTOGRAM USING INDIAN LANGUAGES

Most of the Indian scripts are originated from Brahmi script through various transformations. Writing style of the Indian scripts considered in this paper is from left to right, and concept of upper/lower case is absent in these scripts A complete line and word segmentation system for some popular Indian printed languages is presented here. In the present technique subsequent to getting separating lines, it should be checked whether each separating line passes through the white gap between two consecutive lines or it crosses some components of text lines. Document image binarization is an useful method to convert a gray image into two tone. Both foreground and background information are used here for accurate line segmentation. We have used histogram based properties to binarize the documents taken as a data set. The digitized text images are first converted into two-tone images using a histogram based thresholding approach. Our method can take care of this situation accurately. We have tested our method on documents of Bangla, Devnagari, Kannada, Telugu scripts as well as some multi-script documents and we have obtained encouraging results from our proposed technique. There may be some touching or overlapping characters between two consecutive text lines and most of the line segmentation errors are generated due to touching and overlapping character occurrences. Sometimes, interline space and noises make line segmentation a difficult task

Estimation of the Text Skew in the Old Printed Documents

Old printed documents represent the significant part of our heritage. In order to preserve them, the digitalization is indispensable. The paper proposed a robust skew estimation method for old printed document. It is based on the connected components made by filled convex hulls around text element. The connected components are enlarged by oriented morphological operation. Then, the longest connected component is extracted. The global orientation of the document is detected by its orientation. Accordingly, document image was globally de-skewed. The algorithm is tested on synthetic and real datasets. Obtained results proved the algorithmscorrectness

Estimation de l'inclinaison d'un document arabe manuscrit numérisé par analyse temps-fréquence des histogrammes de projection

International audienceNous présentons dans cet article une nouvelle méthode de détermination de l'inclinaison d'un document manuscrit arabe à l'aide d'une représentation temps-fréquence énergétique de la classe de Cohen. Cette méthode consiste à calculer d'abord les histogrammes de projection obtenus pour différents angles, puis à déterminer la valeur maximale de la représentation temps-fréquence de la racine carrée de ces histogrammes. L'orientation du document est alors estimée par l'angle de projection fournissant la valeur maximale la plus élevée. La méthode proposée a été testée sur 864 documents inclinés avec 9 représentations temps-fréquence différentes. Les résultats sont présentés et analysés à la fin de cet article

Advances in Document Layout Analysis

[EN] Handwritten Text Segmentation (HTS) is a task within the Document Layout Analysis field that aims to detect and extract the different page regions of interest found in handwritten documents. HTS remains an active topic, that has gained importance with the years, due to the increasing demand to provide textual access to the myriads of handwritten document collections held by archives and libraries. This thesis considers HTS as a task that must be tackled in two specialized phases: detection and extraction. We see the detection phase fundamentally as a recognition problem that yields the vertical positions of each region of interest as a by-product. The extraction phase consists in calculating the best contour coordinates of the region using the position information provided by the detection phase. Our proposed detection approach allows us to attack both higher level regions: paragraphs, diagrams, etc., and lower level regions like text lines. In the case of text line detection we model the problem to ensure that the system's yielded vertical position approximates the fictitious line that connects the lower part of the grapheme bodies in a text line, commonly known as the baseline. One of the main contributions of this thesis, is that the proposed modelling approach allows us to include prior information regarding the layout of the documents being processed. This is performed via a Vertical Layout Model (VLM). We develop a Hidden Markov Model (HMM) based framework to tackle both region detection and classification as an integrated task and study the performance and ease of use of the proposed approach in many corpora. We review the modelling simplicity of our approach to process regions at different levels of information: text lines, paragraphs, titles, etc. We study the impact of adding deterministic and/or probabilistic prior information and restrictions via the VLM that our approach provides. Having a separate phase that accurately yields the detection position (base- lines in the case of text lines) of each region greatly simplifies the problem that must be tackled during the extraction phase. In this thesis we propose to use a distance map that takes into consideration the grey-scale information in the image. This allows us to yield extraction frontiers which are equidistant to the adjacent text regions. We study how our approach escalates its accuracy proportionally to the quality of the provided detection vertical position. Our extraction approach gives near perfect results when human reviewed baselines are provided.[ES] La Segmentación de Texto Manuscrito (STM) es una tarea dentro del campo de investigación de Análisis de Estructura de Documentos (AED) que tiene como objetivo detectar y extraer las diferentes regiones de interés de las páginas que se encuentran en documentos manuscritos. La STM es un tema de investigación activo que ha ganado importancia con los años debido a la creciente demanda de proporcionar acceso textual a las miles de colecciones de documentos manuscritos que se conservan en archivos y bibliotecas. Esta tesis entiende la STM como una tarea que debe ser abordada en dos fases especializadas: detección y extracción. Consideramos que la fase de detección es, fundamentalmente, un problema de clasificación cuyo subproducto son las posiciones verticales de cada región de interés. Por su parte, la fase de extracción consiste en calcular las mejores coordenadas de contorno de la región utilizando la información de posición proporcionada por la fase de detección. Nuestro enfoque de detección nos permite atacar tanto regiones de alto nivel (párrafos, diagramas¿) como regiones de nivel bajo (líneas de texto principalmente). En el caso de la detección de líneas de texto, modelamos el problema para asegurar que la posición vertical estimada por el sistema se aproxime a la línea ficticia que conecta la parte inferior de los cuerpos de los grafemas en una línea de texto, comúnmente conocida como línea base. Una de las principales aportaciones de esta tesis es que el enfoque de modelización propuesto nos permite incluir información conocida a priori sobre la disposición de los documentos que se están procesando. Esto se realiza mediante un Modelo de Estructura Vertical (MEV). Desarrollamos un marco de trabajo basado en los Modelos Ocultos de Markov (MOM) para abordar tanto la detección de regiones como su clasificación de forma integrada, así como para estudiar el rendimiento y la facilidad de uso del enfoque propuesto en numerosos corpus. Así mismo, revisamos la simplicidad del modelado de nuestro enfoque para procesar regiones en diferentes niveles de información: líneas de texto, párrafos, títulos, etc. Finalmente, estudiamos el impacto de añadir información y restricciones previas deterministas o probabilistas a través de el MEV propuesto que nuestro enfoque proporciona. Disponer de un método independiente que obtiene con precisión la posición de cada región detectada (líneas base en el caso de las líneas de texto) simplifica enormemente el problema que debe abordarse durante la fase de extracción. En esta tesis proponemos utilizar un mapa de distancias que tiene en cuenta la información de escala de grises de la imagen. Esto nos permite obtener fronteras de extracción que son equidistantes a las regiones de texto adyacentes. Estudiamos como nuestro enfoque aumenta su precisión de manera proporcional a la calidad de la detección y descubrimos que da resultados casi perfectos cuando se le proporcionan líneas de base revisadas por humanos.[CA] La Segmentació de Text Manuscrit (STM) és una tasca dins del camp d'investigació d'Anàlisi d'Estructura de Documents (AED) que té com a objectiu detectar I extraure les diferents regions d'interès de les pàgines que es troben en documents manuscrits. La STM és un tema d'investigació actiu que ha guanyat importància amb els anys a causa de la creixent demanda per proporcionar accés textual als milers de col·leccions de documents manuscrits que es conserven en arxius i biblioteques. Aquesta tesi entén la STM com una tasca que ha de ser abordada en dues fases especialitzades: detecció i extracció. Considerem que la fase de detecció és, fonamentalment, un problema de classificació el subproducte de la qual són les posicions verticals de cada regió d'interès. Per la seva part, la fase d'extracció consisteix a calcular les millors coordenades de contorn de la regió utilitzant la informació de posició proporcionada per la fase de detecció. El nostre enfocament de detecció ens permet atacar tant regions d'alt nivell (paràgrafs, diagrames ...) com regions de nivell baix (línies de text principalment). En el cas de la detecció de línies de text, modelem el problema per a assegurar que la posició vertical estimada pel sistema s'aproximi a la línia fictícia que connecta la part inferior dels cossos dels grafemes en una línia de text, comunament coneguda com a línia base. Una de les principals aportacions d'aquesta tesi és que l'enfocament de modelització proposat ens permet incloure informació coneguda a priori sobre la disposició dels documents que s'estan processant. Això es realitza mitjançant un Model d'Estructura Vertical (MEV). Desenvolupem un marc de treball basat en els Models Ocults de Markov (MOM) per a abordar tant la detecció de regions com la seva classificació de forma integrada, així com per a estudiar el rendiment i la facilitat d'ús de l'enfocament proposat en nombrosos corpus. Així mateix, revisem la simplicitat del modelatge del nostre enfocament per a processar regions en diferents nivells d'informació: línies de text, paràgrafs, títols, etc. Finalment, estudiem l'impacte d'afegir informació i restriccions prèvies deterministes o probabilistes a través del MEV que el nostre mètode proporciona. Disposar d'un mètode independent que obté amb precisió la posició de cada regió detectada (línies base en el cas de les línies de text) simplifica enormement el problema que ha d'abordar-se durant la fase d'extracció. En aquesta tesi proposem utilitzar un mapa de distàncies que té en compte la informació d'escala de grisos de la imatge. Això ens permet obtenir fronteres d'extracció que són equidistants de les regions de text adjacents. Estudiem com el nostre enfocament augmenta la seva precisió de manera proporcional a la qualitat de la detecció i descobrim que dona resultats quasi perfectes quan se li proporcionen línies de base revisades per humans.Bosch Campos, V. (2020). Advances in Document Layout Analysis [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/138397TESI

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

An investigation into sub-surface strain measurement using X-ray radioscopy

There are numerous techniques used to measure strain. Most are only capable of taking surface measurements. The penetrating nature of X-rays has been used to measure deformation, and thus strain, but only with radiographic images. Radioscopic techniques are faster and do not require film processing, but produce less detailed results than digitised radiographic images. The research covered by this thesis tested radioscopic images and showed them to be suitable for strain measurement. The thesis includes details of the design and capabilities of the radioscopic equipment. Pin cushion distortion is a common feature of radioscopic images, and an automatic method of identifying, and correcting for the distortion was implemented. [Continues.