Résumé

La numérisation de documents à l’aide des smartphones introduit un nombre impor- tant de dégradations qui doivent être corrigées ou détectées sur le mobile, avant l’envoi de données sur un réseau payant ou la perte de disponibilité du document. Dans cet article, nous proposons un système permettant de corriger les problèmes de perspective et d’illumination avant d’estimer la netteté de l’image pour un traitement OCR. L’étape corrective repose sur une détection des contours, suivie d’une normalisation de l’illumination. Son évaluation sur un jeu de données privé montre une amélioration franche des résultats OCR. L’étape de contrôle repose sur une combinaison de mesures de focus. Son évaluation sur un jeu de données public montre que cette approche simple donne des performances comparables à celles des meilleures méthodes basées sur des traitements lourds, et surpasse les méthodes basées sur des métriques.

Abstract

Mobile document image acquisition integrates many distortions which must be cor- rected or detected on the device, before the document becomes unavailable or paying data transmission fees. In this paper, we propose a system to correct perspective and illumination issues, and estimate the sharpness of the image for OCR recognition. The correction step relies on fast and accurate border detection followed by illumination normalization. Its evaluation on a private dataset shows a clear improvement on OCR accuracy. The quality assessment step relies on a combination of focus measures. Its evaluation on a public dataset shows that this simple method compares well to state of the art, learning-based methods which cannot be embedded on a mobile, and outperforms metric-based methods.