• 1 School of Computer Science

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In this paper we present a hybrid approach to segment and classify contents of document images. A Document Image is segmented into three types of regions: Graphics, Text and Space. The image of a document is subdivided into blocks and for each block five GLCM (Grey Level Co-occurrence Matrix) features are extracted. Based on these features, blocks are then clustered into three groups using K-Means algorithm; connected blocks that belong to the same group are merged. The classification of groups is done using pre-learned heuristic rules. Experiments were conducted on scanned newspapers and images from MediaTeam Document Database

[fr]
Dans cet article nous présentons un modèle hybride de segmentation et classification du contenu d'images de documents. Chaque image est segmentée en trois types de régions: graphiques, textes et espaces. L'image de chaque document est subdivisée en blocs; pour chacun de ces blocs, cinq caractéristiques sont extraites de leur Matrice de Co-occurrence de leur niveaux de gris. Les blocs sont ensuite regroupés en trois classes en utilisant l'algorithme du K-means. Les blocs connectés sont fusionnés pour former un ensemble de régions homogènes. Des règles heuristiques sont ensuite utilisées pour donner un label à chacune des trois classes. Des expérimentations ont été effectuées avec des images scannées de journaux et des images de la base de données documentaire MediaTeam