Made available in DSpace on 2014-06-12T17:39:40Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo6931_1.pdf: 2770678 bytes, checksum: 56abc1e9ebe7d0b4bfc3fa9b7bd71858 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2006 / Em projetos de digitalização de alto volume de documentos, a imagem dos documentos digitalizados pode ser gerada com vários defeitos acarretando dificuldades desde a sua leitura até sua transcrição automática. Além disso, o alto volume de documentos a serem processados gera a necessidade de automatização do processo de digitalização e à procura por melhores soluções para esses problemas. Esta dissertação aborda os seguintes problemas encontrados nos documentos digitalizados monocromáticos: detecção e remoção de borda preta e; detecção e correção da orientação e enviesamento. Um novo filtro para remoção de borda preta foi desenvolvido, testado em 21 mil documentos e comparado com várias ferramentas comerciais. Um novo algoritmo de detecção de orientação e enviesamento com capacidade de estimar a rotação em qualquer ângulo com uma precisão de 0,1º foi desenvolvido e comparado com outro método da literatura. Um segundo algoritmo de detecção de enviesamento foi proposto com o objetivo de aumentar o desempenho do processamento. Observaram-se três problemas na correção de rotação do algoritmo clássico: pontos brancos, contorno acidentado e desconexão de parte dos objetos. Um algoritmo de correção de rotação foi proposto com capacidade de corrigir os três problemas. Um método quantitativo para medir a degradaçãodos algoritmos de correção de rotação foi introduzido e utilizado para comparar o novo algoritmo com outros da literatura. Além dos filtros, duas arquiteturas para processamento de documentos digitalizados monocromáticos foram estudadas: seqüencial e cluster. Um ambiente visual, intitulado BigBatch, foi construído com ambas as arquiteturas. A arquitetura em grid foi apenas especulada

Submitted by Eduarda Figueiredo (eduarda.ffigueiredo@ufpe.br) on 2015-03-06T13:53:56Z No. of bitstreams: 2 Dissertação Ednardo Jerônimo Mariano.pdf: 6874063 bytes, checksum: 791258ac65e7483a77dc6e6d559019f6 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-06T13:53:56Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação Ednardo Jerônimo Mariano.pdf: 6874063 bytes, checksum: 791258ac65e7483a77dc6e6d559019f6 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2012-01-31 / A digitalização de grandes quantidades de documentos através de scanners de linha de produção geralmente incorpora na imagem defeitos que acarretam dificuldades desde a sua leitura até sua transcrição automática. Tais defeitos devem ser removidos, obtendo imagens de documentos com melhor qualidade, através de técnicas de processamento de imagens digitais. Devido à grande quantidade de documentos, essas técnicas devem ser rápidas e capazes de abranger a maior parte das falhas nessas imagens. Esta dissertação apresenta um novo algoritmo para remoção de bordas ruidosas cujo tempo de processamento chegou a ser reduzido em até 62% em relação ao algoritmo de Ávila-Lins, com qualidade semelhante, quando testado num conjunto de cinco mil imagens.