Resimli doküman görüntülerinde doku özelliğine göre metin alanlarının bulunmasını sağlayan bir sistem
A system to find text areas according to textural features in digital document images
Yazar: İLKTAN AR
Danışman: YRD. DOÇ. DR. M. ELİF KARSLIGİL
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2007
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Görüntü analizi = Image analysis

Özet:
Sayısal ortama aktarılan yazılı ve basılı dokümanlar;, bilgiye erişim, depolama, güncelleme veen önemlisi de bilgi paylaşımında kolaylık sağlamıştır. Ancak bu sayısal dokümanlarındüzenlenmesi için sunulan sayfa planını çıkartma, resim ve metin bölgelerini ayırt etmekonusunda yapılan çalışmaların artmasına neden olmuştur.Bu çalışmada, yazı karakterlerinden oluşan metin bölgelerindeki dokusal özelliğin, resimbölgelerindeki dokusal özellikten farklı olduğu değerlendirilerek doküman görüntüsü üzerindemetin alanlarını tespit eden bir sistem geliştirilmiştir. Yazı karakterlerinin duyarlı olduğu açıdeğerlerine göre hazırlanan tek değer oranlı Gabor filtresinin görüntü üzerine uygulanmasıylayüksek frekanslı bileşenler ve düşük frekanslı bileşenler elde edilmiştir. Yüksek frekanslıbileşenlerin olası yazı karakteri olduğu kabul edilmiş , buna uymayan çizgi, çerçeve v.b.yüksek frekanslı bileşenler, bağlı-parçacıklar yöntemiyle elenmiştir. Mevcut yöntemlerdenfarklı olarak, kelime ve cümleleri oluşturan karakterlerin devamlılık ve komşuluk özellikleride değerlendirilerek olası yazı karakterleri üzerinde eleme yapılmıştır. Yazı karakteri,karakter takibi olarak adlandırılan bu eleme yöntemiyle bulunmuştur. Oluşturulan dokümanmodeli optik karakter tanıma işlemi için hazır hale getirilmiştir.Önerilen yöntem doğrultusunda tasarlanılan sistemin Gabor filtreleme basamağında, tek değeroranlı Gabor filtresi kullanılarak metin alanlarının bulunması hızlandırılmıştır. Yeni biryaklaşım olarak sunulan karakter takip yöntemiyle yazı karakterlerinin tespitinde sisteminbaşarı oranı arttırılmıştır. Bu sistemle, karmaşık sayfa planına sahip Latince ve Kirilce gibifarklı alfabelerin harflerinden oluşan değişik dillerdeki dokümanlarda metin alanlarınınbulunmasında başarılı sonuçlar elde edilmiştir.Anahtar Kelimeler: Metin alanlarının çıkarılması, Gabor filtreleme, çok kanallı filtreleme,sayfa plan analizi, karakter takibi.

Abstract:
Written and printed documents that are transferred to digital platform, provided an easy wayfor gathering, storing, updating and sharing of information but increased research in pagelayout analysis and text area extraction.In this work, a system that finds text areas in digital document images, was developed withevaluation of the textural feature difference between image region and text region that iscomposed of text characters. In document images high frequency and low frequencycomponents were extracted by applying single value proportional Gabor filter that is createddue to angle values which text characters are sensitive to. With the idea of high frequencycomponents are probable text characters, some high frequency components such as lines,windows etc. were eliminated by connected-component analysis. Different from existingmethods, an elimination named character tracing was done on probable text characters withevaluation of text character?s continuity and neighborhood. Document model were created foroptical character recognition process after finding text characters with character tracingmethod.In the designed system which was developed due to suggested approach, the process of textarea extraction was speed up by using of one value rationed Gabor filter in Gabor filteringstep. Character tracing method which is a new approach, increased the success rate of systemin process of text characters determination. With this system, successful results are obtainedin documents which have complex page layouts and text areas which are composed ofdifferent alphabet?s characters such as Latin and Cyrillic.Keywords: Text area extraction, Gabor filtering, Multi-channel filtering, Page layoutanalysis, Character tracing.