Submitted by Bárbara Carmo (barbara.queirozcarmo@ufpe.br) on 2018-11-23T21:24:08Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) DISSERTAÇÃO Leandro Henrique Espindola V de Almeida.pdf: 12354898 bytes, checksum: e501e3b7bee62acb68e2235e19c27bf8 (MD5) / Rejected by Alice Araujo (alice.caraujo@ufpe.br), reason: on 2018-11-23T21:48:10Z (GMT) / Submitted by Bárbara Carmo (barbara.queirozcarmo@ufpe.br) on 2018-11-23T21:51:06Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) DISSERTAÇÃO Leandro Henrique Espindola V de Almeida.pdf: 12354898 bytes, checksum: e501e3b7bee62acb68e2235e19c27bf8 (MD5) / Approved for entry into archive by Alice Araujo (alice.caraujo@ufpe.br) on 2018-11-23T21:57:45Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) DISSERTAÇÃO Leandro Henrique Espindola V de Almeida.pdf: 12354898 bytes, checksum: e501e3b7bee62acb68e2235e19c27bf8 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-11-23T21:57:45Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) DISSERTAÇÃO Leandro Henrique Espindola V de Almeida.pdf: 12354898 bytes, checksum: e501e3b7bee62acb68e2235e19c27bf8 (MD5) Previous issue date: 2015-08-03 / Este trabalho apresenta um novo método de binarização para imagens de documentos. O algoritmo proposto utiliza operações morfológicas, estimativas de background, estimativas de largura de traço e imagens de contraste para realizar a classificação dos pixels. A estratégia de estimativa da largura de traço também é uma novidade proposta por este trabalho, desenvolvida a partir de análises de outras estratégias utilizadas na literatura e disposta a suprir deficiências identificadas nessas outras metodologias. O algoritmo foi avaliado a partir dos critérios utilizados em competições internacionais de binarização de imagens de documentos, e seu desempenho foi comparado com outras técnicas clássicas e recentes, escolhidas de acordo com a semelhança de suas estratégias em relação à técnica aqui proposta. Todas as imagens utilizadas no trabalho possuem um padrão ouro – ground truth – associado, para aferição dos resultados. A qualidade da estimativa da largura de traço também foi analisada junto a outras formas de estimativa encontradas nos algoritmos utilizados nos experimentos. A análise geral dos resultados demonstra que o algoritmo apresentou melhor desempenho em imagens de documentos manuscritos, e um desempenho compatível com os demais quando atuando sobre imagens de documentos tipografados. A estimativa da largura de traço apresentou desempenho superior às demais estratégias utilizadas na comparação. A partir dos resultados, foi feita uma análise de caso, identificando pontos fortes e deficiências do algoritmo proposto, e possíveis aprimoramentos são sugeridos, no intuito de dar continuidade aos estudos nessa área, seguindo com o desenvolvimento da técnica para obtenção de melhores resultados. / This paper proposes a new binarization method for document images. The proposed algorithm uses morphological operations, background estimation, stroke width estimation and contrast images to perform pixel classification. The strategy for estimating the stroke width is also a new proposal of this work, developed from studies of other strategies used in the literature and willing to meet shortcomings identified in these other methodologies. The algorithm was evaluated based on criteria used in international competitions of document images binarization, and its performance was compared to other classic and recent techniques, chosen according to the similarity of their strategies regarding the technique described. All images used in this study have a ground truth image associated, for measuring the results. The quality of the estimated stroke width was also evaluated alongside with other forms of estimations found in the literature. Overall results show that the algorithm performed better with the handwritten document images, and it has a compatible performance compared to others, acting on typewritten document images. The stroke width estimation method has superior performance to other strategies used in the comparison. From the results, a case study was made, identifying strengths and weaknesses of the proposed algorithm, and possible solutions are proposed in order to continue their studies in this area, following the development of the technique for better results.