Submitted by Eduarda Figueiredo (eduarda.ffigueiredo@ufpe.br) on 2015-03-06T13:49:13Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Tese_DanielOliveira_Artigos.pdf: 26777891 bytes, checksum: 6a7ff23fd87b3041a5cd0bcb653849b1 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-06T13:49:13Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Tese_DanielOliveira_Artigos.pdf: 26777891 bytes, checksum: 6a7ff23fd87b3041a5cd0bcb653849b1 (MD5) Previous issue date: 2012-02-17 / Câmeras digitais portáteis e scanners são equipamentos amplamente utilizados para digitalizar documentos. A imagem obtida pela digitalização pode conter diversos problemas tais como iluminação irregular, embaçamento (blur) ou distorções geométricas. A iluminação irregular ocorre quando a luz refletida pelo papel não é uniforme, gerando uma variação na distribuição de iluminação da imagem digitalizada. O defeito de embaçamento tem como uma de suas causas mais frequentes a incorreta calibração focal entre a câmera e o objeto fotografado ou o distanciamento do objeto da plataforma do scanner. Nesse último caso também surge uma distorção geométrica. Esta tese propõe novos algoritmos para minimizar tais problemas em imagens de documentos fotografados ou escaneados.