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Traitement d'image


Le programme Java

J'ai développé un logiciel de traitements d'images permettant de chainer les différentes transformations...
Il est par exemple possible de charger une image, la recadrer, la binariser (tout en affichant le recadrage) pour enfin l'enregistrer...
Exemple de chainage de traitement

De plus, le logiciel s'appuit sur JAI qui, en plus de sa popularité, a l'avantage d'integrer des traitements optimisés spécifiquement pour certaines plate-formes.
C'est à dire que pour certains traitements, le code n'est plus interprété par la machine virtuelle Java mais exécuté directement par le processeur.
C'est donc un gain de performances non négligeable pour le traitement d'images qui est souvent gourmand en ressources. De plus, il existe un grand nombre de traitements proposés comme le redimensionnement, la convolution, le filtre passe-bande ou encore la détection de contours.
Mon application offre en plus la possibilitée de rajouter ses propres algorithmes de traitements d'images, puis de les insérer dans les graphes...
Pour une description du logiciel et du code Java, rendez-vous dans la partie implémentation.


La recherche sur la binarisation

J'ai appliqué mon application sur un problème de binarisation de documents manuscrits. Vous pouvez voir sur l'exemple suivant une des applications de la binarisation :
image originale filtrage d'Otsu
(a) (b)
filtrage de Kim et al. filtrage de Gatos et al.
(c) (d)
Fig 2.7 - Différents filtrages : (a) image originale; (b) méthode d'Otsu [N.O79];
(c) méthode de Kim et al. [KJP02]; (d) méthode de Gatos et al. [GPP06].


Donc vous trouverez ici mon rapport de Master sous format HTML...

Pour vous mettre l'eau à la bouche ;-), voici l'abstract du rapport :

Dans ce document, nous présentons une nouvelle méthode de binarisation de documents textuels. Dans le cas de documents anciens, la forte dégradation des supports ainsi que l'absence de mise en page bien formalisée rendent nécessaire l'utilisation de techniques adaptées. L'étude porte sur toute la chaîne de traitement d'image permettant de segmenter un document. Une première partie sera donc consacrée aux techniques de restauration d'images, afin de pouvoir minimiser l'impact des dégradations sur l'analyse du document. La seconde partie concerne l'état de l'art des méthodes de segmentation, en insistant sur la binarisation qui, dans le cas de documents textuels, est une étape extrêmement importante. Enfin, la troisième partie concernera plus particulièrement notre proposition, en détaillant le modèle de l'observation utilisé dans une structure qui s'appuie sur les champs de Markov. Cet algorithme sera ensuite évalué sur différents documents présentant les caractéristiques des manuscrits anciens.

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