Algoritmo basado en el análisis local de la Transformada Radon para corregir la inclinación en imágenes de documentos complejos.

Abstract

Una imagen de documento complejo es aquella en la que el texto puede ser manuscrito o escrito a máquina, mostrar distintos tipos de letra, tamaños de letra e interlineados, y estar dispuesto en una o varias columnas. Además puede contener figuras, gráficos, tablas, ecuaciones, decoraciones, bordes de página y bordes laterales mezclados junto al texto. La corrección de la inclinación es un hito relevante durante el análisis de imágenes de documentos y los algoritmos existentes para corregir la inclinación brindan malos resultados al procesar imágenes de documentos complejos, lo cual impacta negativamente en varios sectores. En esta tesis se propone un nuevo algoritmo que evoluciona del modo que sigue: 1) mejorar la imagen mediante un ajuste del contraste; 2) segmentar la imagen mediante el método de Otsu; 3) eliminar las componentes conectadas con mayor área; 4) estimar la inclinación analizando localmente la Transformada Radon de las regiones más significativas; 5) rotar la imagen original. Además se propone una metodología que sirve como guía al diseñar nuevos algoritmos que corrijan la inclinación. El algoritmo se probó en 11600 imágenes de documentos complejos con texto manuscrito y escrito a máquina. En las imágenes con texto manuscrito el por ciento extendido de aciertos fue del 100% y en las imágenes con texto escrito a máquina fue del 99,71%. Estos resultados demostraron que el algoritmo es capaz de arrojar buenos resultados al corregir la inclinación en imágenes de documentos complejos y que es apto para ser utilizado en las aplicaciones que lo requieran.