Évaluation de la robustesse des descripteurs de texture pour la segmentation d'images de documents anciens
Identifieur interne : 000266 ( France/Analysis ); précédent : 000265; suivant : 000267Évaluation de la robustesse des descripteurs de texture pour la segmentation d'images de documents anciens
Auteurs : Maroua Mehri [France] ; Van Cuong Kieu [France] ; Mohamed Mhiri [Tunisie] ; Pierre Héroux [France] ; Petra Gomez-Kr Mer [France] ; Mohamed Ali Mahjoub [Tunisie] ; Rémy Mullot [France]Source :
Descripteurs français
- mix :
Abstract
Dans la littérature, le choix d'utiliser des descripteurs de texture pour guider la segmentation d'images de documents anciens soumises à des dégradations importantes et variées s'est déjà révélé pertinent. Par ailleurs, il a également été démontré que l'usage de tels descripteurs permet de se dispenser de connaissances préalables sur le modèle du document ou des paramètres typographiques. Nous proposons de rechercher des régions homogènes du point de vue des descripteurs de texture en se basant sur une analyse multi-résolution pour guider la segmentation d'images de documents. Les résultats préliminaires montrent l'efficacité des descripteurs de texture extraits de la fonction d'auto-corrélation, de la matrice de co-occurrence des niveaux de gris et des filtres de Gabor. Afin d'évaluer la robustesse de ces descripteurs, nous évaluons l'influence de différents modèles de dégradation et de prétraitements visant l'amélioration de la qualité d'image (filtrage par moyennes non-locales et technique de superpixels) au travers de plusieurs mesures de performances. Cette étude montre la robustesse des descripteurs de texture pour la segmentation en présence de bruit, rendant inutile les prétraitements de débruitage.
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Affiliations:
- France, Tunisie
- Haute-Normandie, Poitou-Charentes, Région Normandie
- La Rochelle, Le Havre, Rouen
- Université de La Rochelle, Université de Rouen, Université du Havre
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<profileDesc><textClass><keywords scheme="mix" xml:lang="fr"><term>Images numériques de documents anciens</term>
<term>débruitage</term>
<term>modèles de dégradation</term>
<term>moyennes non-locales</term>
<term>multi-résolution</term>
<term>superpixels</term>
<term>texture</term>
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<front><div type="abstract" xml:lang="fr">Dans la littérature, le choix d'utiliser des descripteurs de texture pour guider la segmentation d'images de documents anciens soumises à des dégradations importantes et variées s'est déjà révélé pertinent. Par ailleurs, il a également été démontré que l'usage de tels descripteurs permet de se dispenser de connaissances préalables sur le modèle du document ou des paramètres typographiques. Nous proposons de rechercher des régions homogènes du point de vue des descripteurs de texture en se basant sur une analyse multi-résolution pour guider la segmentation d'images de documents. Les résultats préliminaires montrent l'efficacité des descripteurs de texture extraits de la fonction d'auto-corrélation, de la matrice de co-occurrence des niveaux de gris et des filtres de Gabor. Afin d'évaluer la robustesse de ces descripteurs, nous évaluons l'influence de différents modèles de dégradation et de prétraitements visant l'amélioration de la qualité d'image (filtrage par moyennes non-locales et technique de superpixels) au travers de plusieurs mesures de performances. Cette étude montre la robustesse des descripteurs de texture pour la segmentation en présence de bruit, rendant inutile les prétraitements de débruitage.</div>
</front>
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<name sortKey="Heroux, Pierre" sort="Heroux, Pierre" uniqKey="Heroux P" first="Pierre" last="Héroux">Pierre Héroux</name>
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Pour manipuler ce document sous Unix (Dilib)
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