Segmentation et classification dans les images de documents numérisés

Segmentation and classification of digitized document images

• Auteur / Autrice : Asma Ouji
• Direction : Atilla Baskurt, Frank Lebourgeois
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 01/06/2012
• Etablissement(s) : Lyon, INSA
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale en Informatique et Mathématiques de Lyon (2009-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : LIRIS - Laboratoire d'Informatique en Image et Systèmes d'information (Rhône ; 2003-....)
• Jury : Président / Présidente : Patrick Lambert
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Atilla Baskurt, Frank Lebourgeois, Patrick Lambert, Jean-Marc Ogier, Catherine Viard-Gaudin, Pierre-François Besson
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Jean-Marc Ogier, Catherine Viard-Gaudin

Mots clés

Mots clés contrôlés

Traitement d'images -- Techniques numériques

Reconnaissance des formes (informatique)

Mots clés libres

Informatique

Reconnaissance d'images

Images scannées

Segmentation physique

Analyse colorimétrique

Classification

Classement

Information Technology

Image recognition

Digitized image

Layout segmentation

Color analysis

Classification

Clustering

Résumé

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.