Cet article présente une nouvelle méthode de caractérisation d'images de documents imprimés datant de la Renaissance. Notre approche se base sur une extraction des différentes orientations présentes sur la totalité de la surface de la page et qui sont caractéristiques de la présence de différentes entités textuelles, ou graphiques (incluant les enluminures, les ornements et bandeaux, les lettrines, ainsi que diverses illustrations). Cette caractérisation s'appuie sur le calcul et l'exploitation de la fonction d'autocorrélation qui a la particularité, lorsqu'elle est estimée sur une zone de texte ou de dessin, de générer une signature unique facilement identifiable. Ce choix nous permet de séparer le texte des dessins, tout en minimisant la quantité d'a priori relatif aux images traitées

EGLIN, V.

JOURNET, N.

MULLOT, R.

RAMEL, J. Y.

I-Revues

Analyse des Orientations pour la Caractérisation d’Images 
de Documents de la Renaissance  
 N. Journet1 J.Y Ramel2 R. Mullot1 V. Eglin 3  
 1L3I, Pôle Sciences et Technologie 17042 La Rochelle Cedex 1 - FRANCE njournet@univ-lr.fr 
 2LI, 64 Avenue Jean Portalis 37200 TOURS - FRANCE Jean-yves.ramel@univ-tours.fr 
 3LIRIS INSA de Lyon, Bâtiment Jules Verne Campus de la doua 69622 Villeurbanne cedex - FRANCE eglin@rfv.insa-lyon.fr  
Résumé – Cet article présente une nouvelle méthode de caractérisation d’images de documents imprimés datant de la Renaissance. Notre 
approche se base sur une extraction des différentes orientations présentes sur la totalité de la surface de la page et qui sont caractéristiques de 
la présence de différentes entités textuelles, ou graphiques (incluant les enluminures, les ornements et bandeaux, les lettrines, ainsi que 
diverses illustrations). Cette caractérisation s’appuie sur le calcul et l’exploitation de la fonction d’autocorrélation qui a la particularité, 
lorsqu’elle est estimée sur une zone de texte ou de dessin, de générer une signature unique facilement identifiable. Ce choix nous permet de 
séparer le texte des dessins, tout en minimisant la quantité d’a priori relatif aux images traitées. 
Abstract – This paper presents a method of a page layout characterization adapted to ancient printed documents. Our approach is based on 
the extraction and the quantification of the various orientations that are present in a document image. The documents are analysed using a 
normalized square windows in which we analyze significant orientations with a directional rose. Each kind of information (textual or 
graphical) is typically identified and marked by its orientation distribution. This choice of characterization allows us to separate textual 
regions from graphics by minimizing the a priori knowledge. 
 
1. Introduction 
Ces dernières années ont été marquées par la mise en place 
de nombreuses campagnes de numérisation. Au fil des années 
les historiens ont ainsi accumulé une grande quantité 
d’images numériques de documents anciens. Ces ouvrages 
proviennent de différents pays (France, Allemagne, Italie…) 
et recouvrent plus de trois siècles de notre histoire (du milieu 
du 15ème à la fin du 17ème) pour le patrimoine imprimé. 
Pendant de longues décennies le monde de l’imprimerie s’est 
naturellement inspiré des traditions héritées de l’écriture [1]. 
Les choix relatifs à la mise en page ou la typographie s’en 
trouvaient donc souvent liés aux seuls choix de l’imprimeur. 
Ainsi, d’un pays à un autre (ou d’un siècle à l’autre) les 
ouvrages produits sont caractérisés par une forte variabilité 
de mises en page et de règles d’édition. Du fait des  
contraintes techniques et historiques, on observe des 
structures visuellement très complexes basées sur le multi-
colonnage, des corps de texte contenus dans des zones non 
rectangulaires, des localisations imprévisibles des dessins, ou 
encore des espacements entre zones graphiques ou textuelles 
non normalisés, voir figure 1. 
 
 
 
 
 
 
 
FIG. 1 : Exemples de pages de documents anciens 
actuellement archivés au CESR. 
Ce constat nous a poussés à aborder le problème de 
l’analyse d’images de documents imprimés anciens sous un 
autre angle. En effet, cette forte hétérogénéité du contenu 
comme de la mise en page, ne nous permet pas d’utiliser des 
méthodes classiques de segmentation ou de caractérisation de 
l’information (approches descendantes, ascendantes ou 
mixtes). 
Dans cet article nous présentons donc une nouvelle 
approche de caractérisation d’images de documents imprimés 
extraits d’un vaste corpus de la Renaissance et actuellement 
numérisés au CESR de Tours. Cette méthode est non 
seulement robuste aux bruits fréquemment rencontrés dans ce 
genre d’images (détériorations de l’encre, défauts de 
numérisation…) mais elle se veut aussi complètement 
indépendante de la typographie employée, de la taille des 
caractères, de la présence de parties graphiques… Ce travail 
est une contribution à l’analyse de la mise en page de 
documents par une séparation texte/graphique basée sur une 
localisation et un marquage en zones d’intérêt. L’originalité 
de ce travail vient de sa grande généricité (applicabilité à des 
documents de structures très hétérogènes), de l’absence 
quasi-totale de connaissances a priori sur les propriétés des 
textes, des graphiques et de leur agencement et de sa grande 
robustesse aux variations locales de contrastes, aux 
changements de résolution, aux phénomènes fréquents 
d’inclusion de texte dans les graphiques. 
 
2. Un constat sur les  méthodes 
d’analyse d’ouvrages anciens  
Dans le domaine du document ancien, il n’y a pas un 
modèle universel. Il est cependant possible de dégager 
certaines caractéristiques communes à tous ces livres, 
concernant notamment les mises en page complexes 
(plusieurs colonnes de taille irrégulière), les fontes 
spécifiques ou inconnues, l’utilisation fréquente d’ornements 
(enluminures, lettrines, cadres…), le faible espacement entre 
les lignes, ou encore l’espacement non constant entre les 
caractères et les mots, la superposition de couches 
d’information (bruit, notes manuscrites…) 
Les méthodes d’analyse de documents dédiées aux 
documents anciens sont quasiment inexistantes, la plupart 
sont majoritairement dédiées  aux documents contemporains. 
Nous avons cherché à les évaluer sur les ouvrages du 
patrimoine et avons pu constater qu’elles n’étaient pas 
directement transposables : nous avons tout d’abord testé des 
méthodes procédant par agglomération ou découpage de 
blocs dans les pages. Que ce soit les approches ascendantes 
(RLSA, extraction de composantes connexes [2,3]) ou les 
approches descendantes ou mixtes (projections horizontales, 
analyse multirésolution… [4,5,6]), ces deux catégories de 
méthodes demandent une grande quantité de connaissances a 
priori à introduire. Les algorithmes mis en place étaient 
spécifiquement adaptés à chaque famille de document voir 
même à chaque type de pages. 
Nous avons ensuite testé des outils de caractérisation de 
textures qui permettent de séparer le texte des dessins sans 
avoir besoin de connaissances sur le modèle des documents 
traités. Parmi les travaux les plus pertinents on peut citer 
ceux se basant sur l’extraction de la matrice de transition des 
niveaux de gris ou l’application de filtres de Gabor [7]. Ces 
méthodes permettent d’exprimer l’aspect fortement texturé 
du texte et donc d’extraire du texte quelque soit ses 
caractéristiques typographique. Nous avons finalement 
décidé de nous appuyer sur une fonction d’autocorrélation. 
Cette dernière nous permet de caractériser, de manière 
unique, l’anisotropie de grande zones de texte. 
3. Caractérisation des zones d’intérêt 
par extraction des orientations 
3.1 Principe de notre méthode 
L’objectif de notre méthode est de mettre en place un 
système d’indexation robuste adapté à un corpus d’images au 
contenu hétérogène. La première étape de notre méthode 
consiste à extraire visuellement la mise en page du document 
en séparant grossièrement les zones de texte (caractères 
d’imprimerie) des zones de dessin (lettrines, enluminures…). 
L’image étudiée est tout d’abord redimensionnée pour traiter 
par la suite des images de taille fixe et connue (900X600). Le 
fond est  ensuite identifié à l’aide d’un algorithme basé sur 
l’étude de l’homogénéité des niveaux de gris selon la 
méthode de Sauvola et al [8]. Le marquage des pixels est 
réalisé à l’aide d’une fenêtre d’analyse de taille fixe que l’on 
déplace sur l’image. A chaque déplacement, les orientations 
caractéristiques de la zone sont extraites et analysées afin de 
labelliser chaque pixel inclus dans la fenêtre comme étant un 
pixel appartenant à du texte ou un dessin. Cette technique de 
marquage implique que les pixels peuvent être marqués 
plusieurs fois, c’est pourquoi un algorithme permettant de 
choisir le label final de chaque pixel a été mis en place. 
3.2 Extraction des orientations 
L’extraction des orientations d’une zone de l’image se fait 
à l’aide d’une fonction d’autocorrélation  (form.1). 
∑ ∑+∞
−∞=
+∞
−∞=
++=
' '
)','().','(),(
k l
xx llkkxlkxlkC  (1) 
La rose des directions, outil proposé par Bres [9], permet 
d’effectuer une analyse de cette fonction d’autocorrélation. 
Cette rose donne, avec une grande précision, les orientations 
privilégiées présentes dans le bloc étudié. La rose est en fait 
un diagramme polaire. Soit ),( vu  le point central de 
l’autocorrelation et θi l’orientation étudiée, on calcule alors la 
droite Di tel l’ensemble de ses points ),( ba  respecte la 
relation suivante : angle formé par les deux droites 
ivuba θ=),)(,( . Pour chaque orientation θi on calcule 
ainsi la somme des différentes valeurs de la fonction 
d’autocorrélation (form. 2). 
∑=
iD
xxi baCR ),()(θ  (2) 
Ces valeurs sont ensuite normalisées (form. 3) pour ne 
garder qu’un aspect relatif de la contribution de chaque 
orientation. 
minmax
min)()('
RR
RRR ii −
−= θθ (3) 
La figure 2 montre quelques exemples de roses des 
directions pour 3 images différentes. 
 
FIG. 2 : Exemples de roses des directions 
3.3 Extraction de la mise en page 
Compte tenu de sa définition mathématique, la rose 
possède des propriétés intéressantes. En effet, quand la zone 
étudiée possède une répartition homogène des directions, la 
rose produite est une boule parfaite (fig. 3.a). Si on ajoute 
une ligne à l’image précédente (fig 3.b), le fait que la rose 
soit normée génère deux caractéristiques invariantes : deux 
pics horizontaux de même intensité (pour 0° et 180°) et une 
même intensité pour toutes les autres directions (c’est ce qui 
donne cette impression de boule). 
Une autre propriété intéressante est que la rose est robuste 
au changement de résolution. Nos tests ont confirmé que 
quelque soit la résolution à laquelle est calculée la rose, sa 
forme ne change pas (fig 4). 
 
 FIG 3 : Caractéristiques de la rose 
 
Nos tests effectués sur le comportement de la rose face au 
contenu de notre corpus ont permis de déterminer 4 types 
caractéristiques de roses des directions.  
  
FIG. 4 : Comportement de la rose à différentes résolutions 
 
Il y a deux types de roses qui permettent de caractériser du 
texte. Une zone de texte homogène (espace interligne 
constant, taille des caractères constants…) possède les 
mêmes propriétés que l’image b de la figure 3 : une 
répartition homogène des directions due aux formes des 
lettres et une forte corrélation horizontale due à l’orientation 
du texte (fig. 5.a). Il est donc possible de caractériser une 
zone homogène de texte par cette rose unique. Lorsque la 
zone n’est pas homogène (différentes taille de texte, espaces 
interligne variable…), la formule 3 implique que la taille de 
la « boule » peut diminuer voir même disparaître (fig. 5.b). 
Les deux autres formes de roses permettent d’identifier une 
zone de dessin. Ce type de rose est caractérisé soit par 
l’absence d’orientations horizontales (fig 5.c), soit par la 
présence d’une direction horizontale mais sans la présence de 
« pic » (fig 5.d). Toutes les autres formes de rose ne 
permettent pas de conclure sur la nature de la zone étudiée. 
 
FIG. 5 : détermination de zones graphiques 
Comme nous l’avons évoqué précédemment notre 
approche par fenêtre glissante implique qu’un pixel puisse 
être étiqueté plusieurs fois. La décision du label final de 
chaque pixel est prise une fois que le marquage est achevé. 
Pour décider du label final de chaque pixel de l’image, on  
comptabilise le nombre de fois ou il a été marqué comme 
texte par rapport au nombre de fois où il a été marqué comme 
graphique. 
La taille de la fenêtre d’analyse est un paramètre 
important. Nous avons pour l’instant déterminé une taille 
optimale de la fenêtre pour analyser des images de documents 
ayant une résolution de 900X600. Expérimentalement nos 
tests ont montré que la taille de la fenêtre devait inclure un 
minimum de 5 à 7 lignes de texte pour permettre la détection 
d’une zone textuelle. Une alternative à ce choix consiste à 
laisser l’utilisateur, lors d’une phase d’initialisation, fixer lui-
même la taille de cette fenêtre. 
4. Résultats expérimentaux 
4.1 Qualité de notre méthode 
Le tableau 1 récapitule les résultats des tests effectués sur 
plus de 50 pages en provenant de 6 ouvrages différents de la 
Renaissance. Ces livres ont été choisis afin d’évaluer notre 
méthode sur des mises en page, des typographies et des 
résolutions variées. En ce qui concerne la qualité de la 
localisation des zones de texte, nous avons quantifié le 
pourcentage de lettres correctement identifiées, mal 
identifiées et enfin oubliées. En ce qui concerne la qualité de 
localisation de zones de dessin nous avons comptabilisé le 
nombre de pixels correctement identifiés, mal identifiés et 
enfin oubliés. 
Tab. 1 Résultats (%  de détection correcte / fausse / oubli) 
Texte  Dessins 
95/3/2 88/10/2 
 
Quelques résultats sont présentés dans la figure 6. 
  
FIG 6 : Quelques résultats (texte en bleu et dessin en 
rouge) 
Dans la plupart des cas les différentes parties de l’image 
sont correctement détectées. Les erreurs principales de 
marquage proviennent de l’analyse de zones de transition 
entre textes et images mais aussi de titres contenant de gros 
caractères. Excepté ces deux cas, notre méthode donne de 
bons résultats et permet d’atteindre l’objectif principal qui est 
de mettre en évidence le contenu visuel du document sans 
forcément segmenter la page. 
4.2 Utilisation de ce marquage 
L’indexation de grosses quantités d’images au contenu 
hétérogène est un problème complexe. Nous pensons qu’il est 
possible, à l’aide de ce marquage, d’apporter plusieurs pistes 
de réponse à ce problème. Notre approche n’est pas une 
méthode de segmentation à proprement parler: elle a avant 
tout pour but de découper grossièrement l’image en zones 
labellisées. On peut trouver plusieurs intérêts à cette phase. 
Elle permet par exemple de mettre en évidence le contenu 
visuel du document et donc sa mise en page, elle permet 
également de simplifier l’application d’éventuels algorithmes 
de segmentation.  
4.2.1 Catégorisation des pages d’un ouvrage 
Le marquage obtenu (texte/graphique) peut servir de base 
pour comparer les pages d’un ouvrage entre elles afin de les 
regrouper en classes homogènes. La figure 7 démontre 
l’intérêt d’une telle approche en utilisant simplement  comme 
critère de comparaison la quantité de pixels de dessin et de 
texte. Cette présentation a deux intérêts : d’une part elle 
permet d’illustrer la qualité de notre marquage et d’autre part, 
comme dans [10],  nous voyons cette classification comme 
étant la première étape d’un travail d’indexation d’images de 
documents anciens. En analysant plus en profondeur les 
résultats de ce type de classification nous espérons pouvoir 
mettre en évidence une homogénéité intra-ouvrage  (règles de 
mise en page, typographie spécifique…). 
 
FIG 7 : Exemple d’une classification de pages d’un 
ouvrage 
4.2.2 Segmentation fine des dessins 
L’autre piste étudiée est celle d’une segmentation des 
illustrations basée sur les résultats du marquage. En effet, ce 
dernier fournis un a priori fort sur la localisation des dessins. 
 
FIG. 8 : Segmentation basée sur l’étude du marquage 
 
En se focalisant successivement sur toutes les régions 
rouges (graphiques) et en analysant le voisinage de chacune 
d’elles il est possible de localiser précisément les frontières 
des parties graphiques. Nos expérimentations montrent qu’il 
est possible, par exemple, de coupler l’information de notre 
marquage à un algorithme d’extraction de composantes 
connexes. Ainsi en étudiant l’information (dessin/texte) 
contenue dans chaque zone englobante, il est possible 
d’extraires de manière très fine les zones graphiques (fig. 8). 
5. Conclusion 
Dans cet article nous avons présenté une méthode de 
caractérisation d’images de documents imprimés anciens. 
L’originalité de notre approche tient à l’utilisation d’un outil 
qui permet de séparer, sans a priori, le texte des zones 
graphiques de différents types de documents. Le marquage 
obtenu constitue une représentation visuelle intéressante du 
contenu de chaque page et peut être utilisé par la suite aussi 
bien pour obtenir une segmentation physique fine que pour 
regrouper les pages d’un ouvrage en classes homogènes. 
Références 
[1] HJ Martin, La naissance du livre moderne, Editions du 
Cercle de la Librairie, 2000. 
[2] Chew Lim Tan, Zheng Zhang Text block segmentation 
using pyramid structure. University of Singapore, 1998. 
[3] L O’Gorman, The Document Spectrum for Page 
Analysis Layout, Trans IEEE One PAMI.15(11), 1993 
P1162-1173. 
[4] Jie Xi, J Hu, L Wu, Page segmentation of chinese 
newspaper Pattern recognition 2002 2695-2704  
[5] D. Malerba, F Esposito Oronzo, Adaptive Layout 
Analysis of document. Università degli Studi di via Orabona 
Bari,  ismis 2002. 
[6] P. Duygulu, V. Atalay A Hierarchical Representation of 
Form Documents for Identification and Retrieval, 
International Journal on Document Analysis and 
Recognition IJDAR 5 2002 1, 17-27. 
[7] P.B Pati,S Raju N Pali, AG Ramkrihnan. Gabor filters 
for document analysis in bilingual documents. DEE, Indian 
Institute of science. Bangalore 560 012 INDIA 
[8] J. Sauvola, T. Seppänen, S. Haapakoski, and M. 
Pietikäinen. Adaptive Document Binarization. In 
ICDARecognition, volume 1, pages 147–152, 1997. 
[9] S Bres, Contributions à la quantification des critères de 
transparence et d’anisotropie par une approche globale. PhD 
Thesis, 1994. 
[10] G. Maderlechner, P. Suda, T. Bruckner, classification of 
documents by form and content, Siemens AG, Otto-Hahn-
Ring,  Munchen, Germany  
Remerciements au CESR-CNRS (Tours – France) pour les 
images.http : www.cesr.univ-tours.fr 


Analyse des orientations pour la caractérisation d'images de documents de la renaissance

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