FR2795205A1 - Procede pour binariser des images numeriques a plusieurs niveaux de gris - Google Patents
Procede pour binariser des images numeriques a plusieurs niveaux de gris Download PDFInfo
- Publication number
- FR2795205A1 FR2795205A1 FR9907545A FR9907545A FR2795205A1 FR 2795205 A1 FR2795205 A1 FR 2795205A1 FR 9907545 A FR9907545 A FR 9907545A FR 9907545 A FR9907545 A FR 9907545A FR 2795205 A1 FR2795205 A1 FR 2795205A1
- Authority
- FR
- France
- Prior art keywords
- pixel
- image
- binary
- digital image
- classifier
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/20—Image preprocessing
- G06V10/28—Quantising the image, e.g. histogram thresholding for discrimination between background and foreground patterns
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
- Character Discrimination (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Sorting Of Articles (AREA)
- Ultra Sonic Daignosis Equipment (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
- Character Input (AREA)
- Peptides Or Proteins (AREA)
- Medicines Containing Material From Animals Or Micro-Organisms (AREA)
- Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)
- Medicines Containing Antibodies Or Antigens For Use As Internal Diagnostic Agents (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
Le procédé de transformation d'une image numérique (A) à plusieurs niveaux de gris en une image binaire (F) dans laquelle chaque pixel est codée sur un bit, consiste à appliquer, sur chaque pixel courant (P) de l'image numérique à plusieurs niveaux de gris, plusieurs traitements parallèles de binarisation (T1, T2, T3) différents fournissant en sortie chacun une valeur binaire pour ce pixel courant et à combiner (T4) les valeurs binaires fournies par les différents traitements de binarisation pour chaque pixel courant de l'image numérique à plusieurs niveau de gris pour obtenir une valeur binaire résultante constituant le pixel correspondant de l'image binaire.
Description
L'invention concerne un procédé de transformation d'une image numérique à plusieurs niveaux de gris en une image binaire dans laquelle chaque pixel est codé sur un bit. Elle s'applique tout particulièrement aux machines de traitement automatique du courrier.
Dans le traitement automatique du courrier, il est usuel de prévoir entre l'unité de dépilage des articles de courrier et l'unité de tri de ces articles de courrier, une caméra qui réalise une image numérique à plusieurs niveaux de gris de la face de chaque article de courrier sur laquelle est imprimée l'adresse du destinataire du courrier. A partir de cette image numérique à plusieurs niveaux de gris, on réalise une reconnaissance automatique des caractères de l'adresse et par suite une lecture automatique de l'adresse pour faire fonctionner l'unité de tri en aval.
Les traitements de reconnaissance automatique de caractères sont appliqués sur des images binarisées, c'est à dire des images dans lesquelles chaque pixel est codé sur un seul bit. Dans l'image numérique à plusieurs niveaux de gris, chaque pixel est codé généralement sur un octet, c'est-à-dire sur huit bits.
Jusqu'à présent, pour transformer une image numérique à plusieurs niveaux de gris en une image binaire, on utilise dans le domaine du traitement du courrier, un traitement par seuillage dynamique consistant à calculer, pour chaque pixel de l'image numérique à plusieurs niveaux de gris, le niveau de contraste local dans un certain voisinage de ce pixel, ce niveau de contraste permettant de calculer un seuil local auquel est comparé le niveau de gris du pixel pour le codage du pixel correspondant dans l'image binaire. Par exemple, si le niveau de gris du pixel courant est inférieur ou égal au niveau de contraste local de ce pixel, le pixel correspondant de l'image binaire est blanc et dans le cas contraire il est noir. L'image binaire comprend donc seulement des pixels blancs ou noirs. II existe d'autres traitements pour binariser une image numérique à plusieurs niveaux de gris, par exemple le traitement par seuillage statique selon lequel le niveau de gris de chaque pixel de l'image à binariser est comparé à un seuil fixe ou encore des traitements utilisant des opérateurs de type gradient, laplacien, écart-type, etc....
Dans le domaine du courrier postal, les caractères imprimés sur les articles de courrier présentent une grande variabilité qui est due aux habitudes locales de chaque pays en matière d'impression d'adresses sur les articles de courrier ainsi qu'à l'utilisation de supports différents d'impression. II s'ensuit qu'en appliquant le même traitement de binarisation sur un large spectre d'articles de courrier, on obtient une grande diversité dans la qualité des images binaires. Celles-ci ne conservent pas toujours la structure géométrique originelle et la connexité des caractères des images à plusieurs niveaux de gris. L'interconnexion des caractères, lorsque ceux-ci sont très voisins, ainsi que leur creusement, lorsqu'ils sont anormalement épais ne sont pas toujours pris en compte dans les images binaires. De même, les faibles contrastes qui peuvent constituer des éléments caractéristiques de la forme des caractères ne sont pas toujours récupérés dans l'image binaire alors que des taches sur le support d'impression des caractères peuvent être récupérées dans l'image binaire.
Le but de l'invention est donc de proposer un procédé de transformation d'une image numérique à plusieurs niveaux de gris en une image binaire qui remédie aux inconvénients indiqués ci-dessus.
A cet effet, l'invention a pour objet un procédé de transformation d'une image numérique à plusieurs niveaux de gris en une image binaire dans laquelle chaque pixel est codée sur un bit, caractérisé en ce qu'il consiste à appliquer sur chaque pixel courant de l'image numérique à plusieurs niveaux de gris plusieurs traitements parallèles de binarisation différents fournissant en sortie chacun une valeur binaire pour ce pixel courant et à combiner les valeurs binaires fournies par les différents traitements de binarisation pour chaque pixel courant de l'image numérique à plusieurs niveau de gris pour obtenir une valeur binaire résultante constituant le pixel correspondant de l'image binaire.
Cette approche multitraitements permet de mieux tenir compte de la diversité d'impression des caractères dans les images numériques à plusieurs niveaux de gris d'artilces de courrier. La combinaison des valeurs binaires en sortie des traitements de binarisation permet d'adapter le codage définitif du pixel dans l'image binaire en fonction des caractéristiques spécifiques des articles de courrier à traiter.
Les traitements de binarisation peuvent inclure des traitements passe-bande de type seuillage dynamique ou statique, des traitements passe-haut à l'aide d'opérateurs de calcul de type différentiel (gradient, Laplacien), des traitements passe-bas à l'aide d'opérateurs de calcul de type intégrateur. Selon une particularité du procédé selon l'invention, ces traitements de binarisation peuvent en partie être réalisés par un classifieur neuronal. Pour chaque pixel de l'image numérique à binariser, on fournit au classifieur neuronal un vecteur de valeurs caractérisant l'environnement de ce pixel dans cette image et sur la base de ce vecteur de valeurs caractéristiques, le classifieur neuronal produit une valeur binaire pour ce pixel. L'utilisation d'un classifieur neuronal est particulièrement avantageuse pour traiter des spectres très différents d'articles de courrier sur une même machine. En effet,<B>Il</B> suffit de réaliser des phases d'apprentissage du classifieur neuronal sur des lots d'articles de courrier présentant les particularités des divers spectres de courrier pour constituer autant de jeu de poids de neurones pour le classifieur neuronal. En maintenant ces différents jeux de poids de neurones en mémoire dans la machine de traitement automatique du courrier, il est possible d'adapter facilement le processus de binarisation à un certain type d'articles de courrier en chargeant le jeu de poids de neurones qui convient le mieux pour ce type d'articles de courrier.
Le procédé selon l'invention et sa mise en oeuvre sont décrits plus en détail ci-après et illustrés sur les dessins.
La figure 1 présente un schéma synoptique du procédé selon l'invention.
La figure 2 illustre une fenêtre de 9x9 pixels d'une image numérique à plusieurs niveaux de gris.
Le procédé de transformation d'une image numérique à plusieurs niveaux de gris en une image binaire selon l'invention est donc plus particulièrement destiné à être mis en oeuvre dans une machine de traitement automatique du courrier.
Par la suite, on considérera qu'une image numérique à plusieurs niveaux de gris est une image réalisée selon un maillage carré de pixels avec une densité de pixels par millimètre déterminée, par exemple huit pixels par millimètre suivant les deux directions. Chaque pixel de cette image est par exemple codé sur huit bits et donc avec une dynamique totale de 256 niveaux de gris.
Figure 1, la transformation d'une image numérique à plusieurs niveaux de gris A en une image binaire F est donc obtenue selon le procédé de l'invention par application en parallèle de plusieurs traitements différents de binarisation tels que T1,T2,T3, effectués en mode pipeline sur l'image A. Chaque traitement de binarisation fournit en sortie une image intermédiaire binaire et les pixels des images binaires respectivement B,E,D produites par les traitements T1,T2 et T3 sont combinées dans un traitement décisif T4 pour l'obtention d'une image binaire résultante F dont le pixels sont blancs ou noirs exclusivement.
Un traitement supplémentaire de filtrage morphologique T5 peut avantageusement être appliqué sur l'image F pour produire une image G de meilleure qualité que l'image F. En particulier, ce traitement T5 peut permettre d'éliminer les pixels blancs ou les pixels noirs dans l'image F aussi bien à l'intérieur du fond que du tracé ainsi que dans les frontières entre ces deux catégories de pixel de l'image.
De façon générale, chaque traitement de binarisation tel que T1,T2, et T3 est un traitement itératif qui est appliqué sur l'ensemble des pixels de l'image A et on notera P le pixel courant de l'image A traité au cours d'une itération d'un traitement de binarisation.
Les traitements de binarisation qui peuvent être mis en parallèle sont du type passe-bande, passe -haut ou passe-bas. La figure 1 illustre comme traitements de binarisation, le traitement par seuillage statique tel que T3 ou le traitement de contraste local par seuillage dynamique tel que T2 qui sont deux traitements de type passe-bande. Dans le traitement par seuillage statique, le niveau de gris du pixel courant est simplement comparé à un seuil fixe pour affecter au pixel correspondant dans l'image binaire D la valeur 0 ou 1 correspondant par exemple à un pixel blanc ou un pixel noir respectivement. Le principe du seuillage dynamique a déjà été exposé ci-dessus.
Le principe du procédé selon l'invention est d'obtenir, pour chaque pixel de l'image A, plusieurs valeurs binaires 1 ou 0 produites en parallèle par autant de traitements de binarisation différents, c'est-à-dire les pixels correspondant des images B,E,D, et de combiner ces valeurs binaires 1 ou 0 pour coder le pixel correspond de l'image binaire F à 1 ou 0. On comprendra que cette combinaison des valeurs binaires permet de privilégier tel ou tel traitement de binarisation en fonction du type d'articles de courrier à traiter pour obtenir l'image binaire résultante F. Cette combinaison pourrait aussi être basée sur le principe du vote majoritaire.
Dans le procédé selon l'invention, certains des traitements parallèles de binarisation peuvent être réalisés par un classifieur neuronal. On voit en particulier sur la figure 1 que la sortie du traitement T1 est la sortie d'un classifieur neuronal. Pour simplifier la suite de la description, on a appellera voisinage d'un pixel courant P dans l'image A, une matrice carrée de pixels au centre de laquelle est placé le pixel courant P. La figure 2 illustre un voisinage du pixel P constitué par une matrice carrée de 9x9 pixels tels que les pixels 1 à 8.
Le classifieur neuronal peut être de type MLP (Multi Layer Perceptron) à une ou plusieurs couches cachées. Le principe de fonctionnement de ce classifieur neuronal est de traduire en une valeur binaire, un vecteur de données caractérisant l'environnement d'un pixel courant P de l'image A. A titre d'exemple, ce classifieur neuronal peut avoir une couche d'entrée à 10 neurones sur lesquels sont appliqués 10 données caractéristiques d'un pixel courant P extraites par des primitives de calcul PO à P9 détaillées ci-après à titre d'exemple non limitatif.
La primitive PO extrait simplement le niveau de gris du pixel courant P. Cette donnée correspond à un des 256 niveaux de gris et est codée sur un octet.
Les primitives P1,P2 et P3 calculent respectivement les niveaux de gris moyens autour du pixel P pour des voisinages différents de celui-ci dans l'image A, typiquement dans des matrices de 3x3 pixels, de 7x7 pixels et de 13x13 pixels.
Les primitives P4 et P5 calculent respectivement l'écart maximum des niveaux de gris des pixels dans des voisinages du pixel P différents dans l'image A, typiquement dans des matrices de 7x7 pixels et de 13x13 pixels.
Les primitives P6 et P7 calculent l'écart-type des niveaux de gris des pixels dans des voisinages du pixel P différents, typiquement dans des matrices carrées de 7x7 pixels et de 13x13 pixels.
La primitive P8 calcule le niveau de contraste local dans un voisinage du pixel P, typiquement une matrice de 13x13 pixels. Ici, cette primitive correspond en partie au traitement de binarisation T2.
Enfin la primitive P9 extrait le gradient sur quatre directions dans un voisinage du pixel P, typiquement une matrice de 3x3 pixels.
Les poids des neurones du classifieur neuronal sont obtenus par apprentissage selon la méthode de la rétropropagation à partir d'images binaires synthétisées. Ces images sont synthétisées de façon à orienter le réseau de neuronnes dans la direction que l'on souhaîte ; par exemple pour éviter de creuser les caractères épais, on utilise une forte proportion d'images synthétisées qui représentent des caractères épais ; dans le cas nominal ces images sont dans proportion représentative du courrier réel. II est avantageux de réaliser plusieurs phases d'apprentissage pour constituer plusieurs jeux de poids pour les neurones du classifieur de telle façon que chaque jeu de poids soit plus particulièrement adapté à un certain type d'articles de courrier à traiter.
Les traitements parallèles T1,T2 et T3 peuvent être implémentés dans un circuit ASIC et sont tous paramétrables. En phase d'utilisation dans une machine de traitement du courrier, différents paramètres de seuillage des traitements T2 et T3, différents paramètres de calcul des primitives PO à P9 et différents jeux de poids des neurones du classifieur neuronal du traitement T1 peuvent être maintenus en mémoire dans la machine de traitement automatique du courrier de sorte qu'il est envisageable de pouvoir les récupérer sélectivement pour paramétrer le circuit ASIC avant de lancer un processus de binarisation sur un lot particulier d'articles de courrier.
Claims (1)
- <B>REVENDICATIONS</B> 11 Un procédé de transformation d'une image numérique (A) à plusieurs niveaux de gris en une image binaire (F) dans laquelle chaque pixel est codée sur un bit,<U>caractérisé</U> en ce qu'il consiste à appliquer, sur chaque pixel courant (P) de l'image numérique à plusieurs niveaux de gris, plusieurs traitements parallèles de binarisation (T1,T2,T3) différents fournissant en sortie chacun une valeur binaire pour ce pixel courant et à combiner (T4) les valeurs binaires fournies par les différents traitements de binarisation pour chaque pixel courant de l'image numérique à plusieurs niveau de gris pour obtenir une valeur binaire résultante constituant le pixel correspondant de l'image binaire. 2/ Le procédé selon la revendication 1, dans lequel la sortie d'un des traitements de binarisation (T1) est la sortie d'un classifieur neuronal. 31 Utilisation dans une machine de traitement automatique du courrier, d'un classifieur neuronal pour la transformation d'une image numérique à plusieurs niveaux de gris en une image binaire. 41 Utilisation d'un classifieur neuronal selon la revendication 3, dans laquelle le classifieur neuronal a subi plusieurs phases d'apprentissage par rétropopagation pour constituer autant de jeux différents de poids pour les neurones du classifieur neuronal, ces différents jeux de poids étant maintenus en mémoire dans la machine de traitement automatique du courrier, et dans laquelle ces jeux de poids peuvent être sélectivement récupérés pour binariser des images numérisées pour un lot déterminé d'articles de courrier.
Priority Applications (16)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
FR9907545A FR2795205B1 (fr) | 1999-06-15 | 1999-06-15 | Procede pour binariser des images numeriques a plusieurs niveaux de gris |
AU52210/00A AU5221000A (en) | 1999-06-15 | 2000-06-14 | Image binarization method |
CNB008089698A CN1158625C (zh) | 1999-06-15 | 2000-06-14 | 图像二值化的方法 |
EP00936883A EP1190371B1 (fr) | 1999-06-15 | 2000-06-14 | Procede de binarisation d'image |
IL14648500A IL146485A (en) | 1999-06-15 | 2000-06-14 | Image binarization method |
BR0011652-1A BR0011652A (pt) | 1999-06-15 | 2000-06-14 | Método de binarização de imagens |
CA2376757A CA2376757C (fr) | 1999-06-15 | 2000-06-14 | Procede de binarisation d'image |
DK00936883T DK1190371T3 (da) | 1999-06-15 | 2000-06-14 | Billedbinariseringsfremgangsmåde |
DE60005189T DE60005189T2 (de) | 1999-06-15 | 2000-06-14 | Bildbinarisierungsverfahren |
JP2001503120A JP4447194B2 (ja) | 1999-06-15 | 2000-06-14 | 画像2値化方法 |
PT00936883T PT1190371E (pt) | 1999-06-15 | 2000-06-14 | Metodo de transformacao em imagem binaria |
ES00936883T ES2204616T3 (es) | 1999-06-15 | 2000-06-14 | Metodo de birnarizacion de imagenes. |
AT00936883T ATE249653T1 (de) | 1999-06-15 | 2000-06-14 | Bildbinarisierungsverfahren |
PCT/EP2000/005468 WO2000077718A1 (fr) | 1999-06-15 | 2000-06-14 | Procede de binarisation d'image |
US10/018,041 US7057595B1 (en) | 1999-06-15 | 2000-06-14 | Image binarization method |
NO20016133A NO20016133L (no) | 1999-06-15 | 2001-12-14 | Fremgangsmåte ved binarisering av bilder |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
FR9907545A FR2795205B1 (fr) | 1999-06-15 | 1999-06-15 | Procede pour binariser des images numeriques a plusieurs niveaux de gris |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
FR2795205A1 true FR2795205A1 (fr) | 2000-12-22 |
FR2795205B1 FR2795205B1 (fr) | 2001-07-27 |
Family
ID=9546796
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
FR9907545A Expired - Fee Related FR2795205B1 (fr) | 1999-06-15 | 1999-06-15 | Procede pour binariser des images numeriques a plusieurs niveaux de gris |
Country Status (16)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US7057595B1 (fr) |
EP (1) | EP1190371B1 (fr) |
JP (1) | JP4447194B2 (fr) |
CN (1) | CN1158625C (fr) |
AT (1) | ATE249653T1 (fr) |
AU (1) | AU5221000A (fr) |
BR (1) | BR0011652A (fr) |
CA (1) | CA2376757C (fr) |
DE (1) | DE60005189T2 (fr) |
DK (1) | DK1190371T3 (fr) |
ES (1) | ES2204616T3 (fr) |
FR (1) | FR2795205B1 (fr) |
IL (1) | IL146485A (fr) |
NO (1) | NO20016133L (fr) |
PT (1) | PT1190371E (fr) |
WO (1) | WO2000077718A1 (fr) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
FR2851357A1 (fr) * | 2003-02-19 | 2004-08-20 | Solystic | Procede pour la reconnaissance optique d'envois postaux utilisant plusieurs images |
Families Citing this family (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002271611A (ja) | 2001-03-14 | 2002-09-20 | Fujitsu Ltd | 画像処理装置 |
JP2003298799A (ja) * | 2002-04-01 | 2003-10-17 | Pfu Ltd | 画像処理装置 |
KR100703284B1 (ko) * | 2003-01-30 | 2007-04-03 | 삼성전자주식회사 | 영상신호의 이진화 장치 및 방법 |
CN100409250C (zh) * | 2003-10-20 | 2008-08-06 | 武汉矽感科技有限公司 | 自适应被扫描图像底色的二值化电路及其方法 |
US7496237B1 (en) * | 2004-01-02 | 2009-02-24 | The United States Of America As Represented By The Administrator Of The National Aeronautics And Space Administration | Image processing for binarization enhancement via fuzzy reasoning |
US8098945B2 (en) * | 2008-11-12 | 2012-01-17 | Abbyy Software Ltd. | Method and system for binarizing an image |
US8787690B2 (en) | 2008-11-12 | 2014-07-22 | Abbyy Development Llc | Binarizing an image |
US8571307B2 (en) * | 2010-11-16 | 2013-10-29 | Hand Held Products, Inc. | Method and system operative to process monochrome image data |
US8594446B2 (en) | 2012-01-12 | 2013-11-26 | Eastman Kodak Company | Method for enhancing a digitized document |
EP2645305A3 (fr) * | 2012-03-26 | 2014-05-14 | Tata Consultancy Services Limited | Système et procédé de traitement d'image pour identifier des caractères alphanumériques présents dans une série |
KR102516366B1 (ko) | 2018-05-30 | 2023-03-31 | 삼성전자주식회사 | 특징 데이터 획득 방법 및 장치 |
CN114827625A (zh) * | 2022-04-27 | 2022-07-29 | 武汉大学 | 一种基于灰度图压缩算法的高速图像云传输方法 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP0467577A2 (fr) * | 1990-07-16 | 1992-01-22 | Sony Corporation | Dispositif de traitement d'images vidéo |
JPH07271907A (ja) * | 1994-03-31 | 1995-10-20 | Suzuki Motor Corp | アナログ画像の二値化装置 |
JPH0830728A (ja) * | 1994-07-12 | 1996-02-02 | Suzuki Motor Corp | 画像の二値化装置 |
EP0750272A2 (fr) * | 1995-06-23 | 1996-12-27 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Appareil et procédé de binarisation d'images |
US5815606A (en) * | 1996-12-23 | 1998-09-29 | Pitney Bowes Inc. | Method for thresholding a gray scale matrix |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
FR2709361B1 (fr) * | 1993-08-26 | 1995-09-22 | Thepaut Andre | Reconnaissance de forme par réseau de neurones. |
DE69721913T2 (de) * | 1996-03-13 | 2004-05-13 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Filterverfahren und dazugehöriges filtersystem |
US6269353B1 (en) * | 1997-11-26 | 2001-07-31 | Ishwar K. Sethi | System for constructing decision tree classifiers using structure-driven induction |
TW384612B (en) * | 1998-08-19 | 2000-03-11 | Acer Peripherals Inc | Image processing system and method capable of converting gray-level images into binary images |
-
1999
- 1999-06-15 FR FR9907545A patent/FR2795205B1/fr not_active Expired - Fee Related
-
2000
- 2000-06-14 AT AT00936883T patent/ATE249653T1/de not_active IP Right Cessation
- 2000-06-14 DK DK00936883T patent/DK1190371T3/da active
- 2000-06-14 IL IL14648500A patent/IL146485A/xx not_active IP Right Cessation
- 2000-06-14 CN CNB008089698A patent/CN1158625C/zh not_active Expired - Fee Related
- 2000-06-14 EP EP00936883A patent/EP1190371B1/fr not_active Expired - Lifetime
- 2000-06-14 CA CA2376757A patent/CA2376757C/fr not_active Expired - Fee Related
- 2000-06-14 JP JP2001503120A patent/JP4447194B2/ja not_active Expired - Fee Related
- 2000-06-14 DE DE60005189T patent/DE60005189T2/de not_active Expired - Lifetime
- 2000-06-14 PT PT00936883T patent/PT1190371E/pt unknown
- 2000-06-14 US US10/018,041 patent/US7057595B1/en not_active Expired - Fee Related
- 2000-06-14 BR BR0011652-1A patent/BR0011652A/pt not_active IP Right Cessation
- 2000-06-14 ES ES00936883T patent/ES2204616T3/es not_active Expired - Lifetime
- 2000-06-14 AU AU52210/00A patent/AU5221000A/en not_active Abandoned
- 2000-06-14 WO PCT/EP2000/005468 patent/WO2000077718A1/fr active IP Right Grant
-
2001
- 2001-12-14 NO NO20016133A patent/NO20016133L/no not_active Application Discontinuation
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP0467577A2 (fr) * | 1990-07-16 | 1992-01-22 | Sony Corporation | Dispositif de traitement d'images vidéo |
JPH07271907A (ja) * | 1994-03-31 | 1995-10-20 | Suzuki Motor Corp | アナログ画像の二値化装置 |
JPH0830728A (ja) * | 1994-07-12 | 1996-02-02 | Suzuki Motor Corp | 画像の二値化装置 |
EP0750272A2 (fr) * | 1995-06-23 | 1996-12-27 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Appareil et procédé de binarisation d'images |
US5815606A (en) * | 1996-12-23 | 1998-09-29 | Pitney Bowes Inc. | Method for thresholding a gray scale matrix |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
PATENT ABSTRACTS OF JAPAN vol. 1996, no. 02 29 February 1996 (1996-02-29) * |
PATENT ABSTRACTS OF JAPAN vol. 1996, no. 06 28 June 1996 (1996-06-28) * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
FR2851357A1 (fr) * | 2003-02-19 | 2004-08-20 | Solystic | Procede pour la reconnaissance optique d'envois postaux utilisant plusieurs images |
EP1450295A1 (fr) * | 2003-02-19 | 2004-08-25 | Solystic | Procédé pour la reconnaissance optique d'envois postaux utilisant plusieurs binarisations |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
DK1190371T3 (da) | 2003-12-01 |
CN1365483A (zh) | 2002-08-21 |
ATE249653T1 (de) | 2003-09-15 |
US7057595B1 (en) | 2006-06-06 |
CA2376757C (fr) | 2010-08-10 |
ES2204616T3 (es) | 2004-05-01 |
IL146485A0 (en) | 2002-07-25 |
DE60005189D1 (de) | 2003-10-16 |
PT1190371E (pt) | 2004-01-30 |
EP1190371A1 (fr) | 2002-03-27 |
NO20016133L (no) | 2002-02-15 |
FR2795205B1 (fr) | 2001-07-27 |
JP2003502739A (ja) | 2003-01-21 |
EP1190371B1 (fr) | 2003-09-10 |
IL146485A (en) | 2005-07-25 |
BR0011652A (pt) | 2002-03-26 |
NO20016133D0 (no) | 2001-12-14 |
DE60005189T2 (de) | 2004-07-15 |
JP4447194B2 (ja) | 2010-04-07 |
WO2000077718A1 (fr) | 2000-12-21 |
CN1158625C (zh) | 2004-07-21 |
AU5221000A (en) | 2001-01-02 |
CA2376757A1 (fr) | 2000-12-21 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
FR2795205A1 (fr) | Procede pour binariser des images numeriques a plusieurs niveaux de gris | |
FR3058543B1 (fr) | Procede pour l'authentification d'une illustration. | |
CA3043090C (fr) | Procede de reconnaissance de caracteres | |
EP0266241A1 (fr) | Procédé pour transformer une image initiale de type vidéo à multiples niveaux de gris en une image binaire | |
FR3103938A1 (fr) | Procédé de détection d’au moins un élément d’intérêt visible dans une image d’entrée au moyen d’un réseau de neurones à convolution | |
FR3081244A1 (fr) | Procede de reconnaissance de caracteres | |
FR3088467A1 (fr) | Procede de classification d'une image d'entree representative d'un trait biometrique au moyen d'un reseau de neurones a convolution | |
FR2905188A1 (fr) | Procede et dispositif de conversion de densites d'image | |
EP3608835B1 (fr) | Procede de traitement d'images d'empreintes | |
FR3085775A1 (fr) | Procede d'extraction de caracteristiques d'une empreinte digitale representee par une image d'entree | |
CA2457271A1 (fr) | Procede pour la reconnaissance optique d'envois postaux utilisant plusieurs images | |
EP0910035A1 (fr) | Procédé d'extraction automatique d'inscriptions imprimées ou manuscrites sur un fond, dans une image numérique multiniveaux | |
EP1840799A1 (fr) | Procédé utilisant la multi-résolution des images pour la reconnaissance optique d'envois postaux | |
CA3161385A1 (fr) | Procede de segmentation d'une image d'entree representant un document comportant des informations structurees | |
WO2008087316A2 (fr) | Procede et systeme de binarisation d'une image comprenant un texte | |
Agarwal et al. | Image Compression Techniques Comparative Analysis using SVD-WDR and SVD-WDR with Principal Component Analysis | |
EP1768049B1 (fr) | Procédé et système de reproduction de documents par segmentation et amélioration sélective des images et des textes | |
EP2062196A1 (fr) | Procede de cadrage d'un objet dans une image et dispositif correspondant | |
EP3577635B1 (fr) | Procédé de vérification de l'authenticité d'un produit sensible | |
Tang et al. | DB-GAN: a low contrast image enhancer based on nir-rgb fusion | |
FR3112228A1 (fr) | Dispositif et procédé pour générer un masque de la silhouette du profil d’une structure | |
FR2986641A1 (fr) | Procede de detection d'un objet et systeme correspondant | |
EP1355259A2 (fr) | Determination de l'orientation des sillons d'une empreinte digitale | |
EP3905209A1 (fr) | Dispositif de sécurité à base d'une image en niveau de gris | |
FR2744586A1 (fr) | Analyse d'images animees |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
CD | Change of name or company name | ||
ST | Notification of lapse |
Effective date: 20060228 |