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L`algorithme de Gatos et al.
L’algorithme de Gatos et al. Bouhlel Bassem Émilien Tlapale Mohamed Mehdi Youssef 24 avril 2006 Résumé Ce document présente les résultats de notre implémentation de l’algorithme de Gatos et al.. Il sera inclut dans la section décrivant l’algorithme de notre rapport de TER. 1 Implémentation Nous avons implémenté l’algorithme de Gatos, Papamarkos et Chamzas [1] en C++ grâce à la bibliothèque CImg. L’algorithme n’utilise que certaines lignes verticales de l’image, nous nous sommes pour l’instant limité à deux lignes, le rendre plus général est assez trivial pour la détection de l’orientation, légèrement plus complexe pour la segmentation du texte en ligne. 1.1 Problèmes actuels Nous constatons pour l’instant quelques problèmes liés notamment au courtes lignes de texte qui ne coupent pas les lignes de scan de l’algorithme. Un autre problème surgit lorsque le texte est multi-colonnes mais que les lignes de chacune des colonnes ne sont pas alignées. Ces deux problèmes peuvent être résolus par l’utilisation d’un plus grand nombre de lignes de scan. Un petit problème surgit avec les points des caractères latins (par exemple des i ) qui créé des lignes fictives dans la table des lignes. Ce problème peut être résolu en associant les très petites lignes avec la ligne la plus proche. Il disparaı̂trait peut-être avec plusieurs lignes de scans. 1.2 Performances Les performances de l’algorithme de Gatos et al. semblent assez bonnes, sur un AMD Turion 64 cadencé à 1.6GHz, le temps d’exécution complet du programme en incluant les allocations dynamiques, le chargement de l’image, sa binarisation, etc, pour une image de 882x1105 est compris entre 40 et 50 millisecondes. 1 Les performances peuvent encore être améliorés, par exemple en n’effectuant pas le lissage RLSA pour toute l’image mais seulement pour les portions utilisées par les lignes de scan. Il reste sûrement d’autres portions de code à améliorer. 1.3 Conclusions Cet algorithme très simple permet de détecter des lignes (leur position, angle et épaisseur) de tailles variées et ce de façon très rapide puisque celles quelques portions de l’image sont utilisées. Références [1] B. Gatos, N.Papamarkos, and C. Chamzas. Skew detection and text line position determination in digitized documents. Pattern Recognition, 30(9) :1505–1519, 1997. 2
