4.3. Phase de segmentation
Dans cette phase les différentes parties logiques d'une
image sont extraites. A partir d'une image acquise il y'a d'abord
séparation des blocs de texte et des blocs graphiques, puis à
partir d'un bloc de texte il y'a extraction des lignes, ensuite à partir
de ces lignes sont extraits les mot puis les caractères (ou parties du
caractère) [Al-B adr 1995].
4.4. Phase d'extraction des
caractéristiques
C'est l'une des étapes les plus délicates et les
plus importantes en OCR. La reconnaissance d'un caractère passe d'abord
par l'analyse de sa forme et l'extraction de ses traits caractéristiques
(primitives) qui seront exploités pour son identification.
Les types de caractéristiques peuvent être
classés en quatre groupes principaux : caractéristiques
structurelles, caractéristiques statistiques, transformations globales,
et superposition des modèles et corrélation [Kermi 1999] [Al-Badr
1995].
a. Caractéristiques structurelles:
Les caractéristiques structurelles décrivent une
forme en terme de sa topologie et sa géométrie en donnant ses
propriétés globales et locales. Parmi ces caractéristiques
on peut citer [Kermi 1999]:
v Les traits et les anses dans les différentes directions
ainsi que leurs tailles. v Les points terminaux.
v Les points d'intersections.
v Les boucles.
I Le nombre de points diacritiques et leur position par rapport
à la ligne de base. I Les voyellations et les zigzags (hamza).
I La hauteur et la largeur du caractère.
I La catégorie de la forme (partie primaire ou point
diacritique, etc).
I Plusieurs autres caractéristiques peuvent être
tirés, suivant qu'ils soient extraits d'une courbe, un trait ou un
segment de contour.
b. Les caractéristiques statistiques:
Les caractéristiques statistiques décrivent une
forme en terme d'un ensemble de mesures extraites à partir de cette
forme. Les caractéristiques utilisés pour la reconnaissances de
textes arabes sont : le zonage (zonning), les caractéristiques de lieu
géométrique (Loci) et les moment [Kermi 1999].
I Le zonage consiste à superposer une grille n×m
sur l'image du caractère et pour chacune des régions
résultantes, calculer la moyenne ou le pourcentage de points en niveaux
de gris, donnant ainsi un vecteur de taille n×m de
caractéristiques.
I La méthode Loci est basée sur le calcul du
nombre de segments blancs et de segments noirs le long d'une ligne verticale
traversant la forme, ainsi que leurs longueurs [AlBadr 1995].
I La méthode des moments : les moments d'une forme par
rapport à son centre de gravité sont invariants par rapport
à la translation et peuvent être invariants par rapport à
la rotation [Al-Badr 1994]. Ils sont aussi indépendants de
l'échelle. Ces caractéristiques peuvent être facilement et
rapidement extraites d'une image de texte, ils peuvent tolérer
modérément les bruits et les variations [T sang 2000].
c. Les transformations globales:
La transformation consiste à convertir la
représentation en pixels en une représentation plus abstraite
pour réduire la dimension des caractères, tout en conservant le
maximum d'informations sur la forme à reconnaître.
Une des transformations les plus simples est celle qui
représente le squelette ou le contour d'un caractère sous forme
d'une chaîne de codes de directions [Al-Badr 1995]. La chaîne de
code obtenue est souvent simplifiée pour réduire les redondances
et les changements brusques de direction.
d. Superposition des modèles (template matching) et
corrélation:
La méthode de `template matching' appliquée
à une image binaire (en niveaux de gris ou squelettes), consiste
à utiliser l'image de la forme comme vecteur de caractéristiques
pour être comparé à un modèle (template) pixel par
pixel dans la phase de reconnaissance, et une mesure de similarité est
calculée [Kermi 1999].
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