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ATR étape 3 : prétraitement et optimisation d’images

De Hippolyte Souvay et Larissa Will


Diesen Artikel auf Deutsch lesen: https://harmoniseatr.hypotheses.org/3742
Read this article in English: https://harmoniseatr.hypotheses.org/1243


Ce billet de blog est consacré au traitement d’image comme étape du prétraitement. Il trait de ce qui doit être pris en compte lorsqu’on numérise des documents. Il aborde les différentes étapes possibles de prétraitement envisageables, tels le rognage ou la correction de la distorsion, ainsi que les potentielles difficultés pouvant se manifester au cours du prétraitement.

1. Le concept de numérisation

Prétraitement des images – ce n’est pas si difficile ! Larissa Will en train d’optimiser ses images. Hippolyte Souvay, CC-BY 4.0

À l’aide de systèmes optiques tels que des scanners, des caméras ou des outils similaires, une image numérique on peut créer une image à partir d’un document physique. Certaines propriété de ces images, telles la résolution, la colorimétrie et le format des données, doivent être bien prises en considération pour assurer ultérieurement des résultats optimaux de reconnaissance de texte. Dans de nombreux cas, les documents seront déjà numérisés, mais si ce n’est pas le cas, quelques points méritent d’être pris en considération.

1.1. La résolution

En ce qui concerne les images numériques, tout commence par de minuscules points appelés pixels. Le degré de détail rendu par l’image dépend du nombre de pixels que celle-ci contient. Il est possible de mesurer cela en comptant le nombre de pixels de l’image en longueur et en largeur. On peut ensuite mesurer le degré de détail de l’image en calculant combien de pixels contient l’image. En bref, plus ces pixels sont nombreux, meilleure est la résolution de l’image. Le décompte de ces pixels donne une idée de toutes les petites parties qui constituent l’ensemble d’une image. La résolution est mesurée en ppp (points par pouce). Les images destinées à l’ATR doivent dans l’idéal avoir une résolution de 300 à 400 ppp pour une page A4.

Espace de couleur, Alix Chagué, CC-BY-SA 2.0

1.2. L’espace de couleur

En principe, il est possible d’effectuer une reconnaissance automatique de texte quel que soit l’espace colorimétrique de vos images. Néanmoins, les résultats seront meilleurs sur des images en couleur que sur des images en noir et blanc ou en niveaux de gris. Si vous numérisez vous-même vos images, veillez à le faire en couleur. Il était par le passé fréquent de numériser des documents en noir et blanc par soucis d’économie d’espace de stockage sur l’ordinateur. De nos jours la capacité de mémorisation des ordinateurs ne constitue plus une réelle contrainte: on peut donc se concentrer sur d’autres considérations.

Si vous numérisez vous-même vos images, assurez-vous de le faire en couleur: c’est la méthode la plus efficace pour reconnaître des éléments dans les images, tels des tampons ou des effets de transparence. La couleur peut également contribuer à rendre les choses plus claires. En augmentant les contrastes ou même en inversant les couleurs, il est possible de faire ressortir des détails. En règle générale, ce que l’œil humain lit plus facilement l’est également par l’IA. Il demeure important de considérer l’impact environnemental de ces calculs. Traiter des données de moindre dimensionnalité consomme moins d’énergie.

1.3. Les formats de fichier

Pour l’archivage à long terme, des formats comme TIFF ou JPEG2000 sont souvent recommandés. Ce sont des formats de fichiers très riches et volumineux. Pour le traitement des fichiers images par l’ATR, des formats tels que JPG, PNG ou PDF conviennent parfaitement. Si vous devez convertir un format d’image vers un autre, utilisez des convertisseurs. Nous recommandons ImageMagick: un logiciel libre et gratuit.

2. Le prétraitement

Nous souhaitons tout d’abord souligner que le prétraitement est optionnel et dans certains cas complètement inutile. Avec un peu de chance, vous pouvez directement vous lancer dans le traitement automatique de vos images. C’est généralement le cas si vous les recevez d’une institution patrimoniale. Toutefois, si vous avez affaire à des copies recto-verso ou à des images mal cadrées, vous devrez passer par ce que l’on appelle le prétraitement. Il peut s’agir, selon les besoins, d’ajuster la luminosité et le contraste, de recadrer, de scinder, de faire pivoter et de déformer les images. Ces étapes sont optionnelles et ne sont pas toujours nécessaires. Imaginez le prétraitement comme un processus modulable: on applique les différents prétraitements seulement lorsqu’ils sont nécessaires.

2.1. Recadrer et scinder

Recadrer une image est très important car cela permet de gagner du temps par la suite. Vous pouvez utiliser n’importe quel éditeur graphique pour ces tâches. Dans notre exemple, nous utilisons GIMP, un logiciel gratuit facile à utiliser. Choisissez l’outil de recadrage et cliquez avec le bouton gauche de la souris sur un coin de l’image. Faites glisser la zone de recadrage vers le coin opposé afin de recadrer la zone souhaitée. Appuyez sur Entrée. Pour la division des pages, il suffit d’effectuer cette étape deux fois et d’enregistrer chaque page individuellement.

Recadrer et scinder avec GIMP, Hippolyte Souvay, CC-BY-SA 2.0 Le manuscrit traité dans l’image : Bibliothèque nationale de France. Département des Manuscrits, Français 30786 (Carrés de d’Hozier 557).

2.2. Réorienter

On peut réorienter une image en utilisant l’outil de rotation de GIMP (maintenez les touches Maj et R enfoncées). Vous pouvez alors entrer une valeur en degrés en fonction de la façon dont vous souhaitez faire pivoter votre image. Appuyez sur la touche Entrée. Et n’oubliez pas de sauvegarder !

Réorienter avec GIMP, Hippolyte Souvay, CC-BY-SA 2.0 Le manuscrit traité dans l’image : Bibliothèque nationale de France. Département des Manuscrits, Français 30786 (Carrés de d’Hozier 557).

2.3. Corriger la distorsion

La correction de la distorsion d’une image est peut-être la tâche de prétraitement la plus exigeante d’un point de vue technique. Vous ne devriez y avoir recours qu’en cas d’absolue nécessité. Pour faciliter la correction, vous pouvez utiliser GIMP, qui dispose d’une brosse de redressement (W). Vous devrez réaligner manuellement les lignes de votre document, ce qui représente un travail conséquent. Vous pouvez également travailler avec des lentilles. Allez dans Filtres > Distorsions > Distorsion de la lentille et expérimentez avec les paramètres pour obtenir une page redressée. Naturellement il existe d’autres solutions pour corriger la distorsion d’une image disposant de leurs propres tutoriels.

Corriger la distorsion avec GIMP, Hippolyte Souvay, CC-BY-SA 2.0 Le manuscrit traité dans l’image : Archives de la Ville et de l’Eurométropole de Strasbourg, VII 1434.

3. Le pour et le contre du prétraitement

Le prétraitement de vos images peut augmenter vos chances d’obtenir de meilleurs résultats de transcription. Il peut permettre à l’ordinateur d’effectuer des analyses de mise en page plus rapidement.

Cependant, le prétraitement peut prendre beaucoup de temps. S’il est mal fait, il peut même avoir un impact négatif sur les résultats de la transcription. Il est parfois plus efficace d’entraîner votre modèle de mise en page ou de reconnaissance de texte que de traiter certaines imperfections des images, comme les faibles contrastes ou les pages diaphanes.

Conclusion

En fin de compte, il s’agit de bien considérer vos objectifs et vos moyens. Avez-vous besoin d’une transcription parfaite pour une édition numérique ou un texte brut est-il suffisant? Autre point important: combien de temps pouvez-vous consacrer au prétraitement? Il s’agit d’une tâche chronophage, mais qui peut vous faire gagner du temps par la suite. Il est particulièrement ardu d’estimer le temps nécessaire lorsqu’on débute avec l’ATR. Nous vous conseillons de vous adresser à des expert·es.

Si vous ne pouvez pas vous passer du prétraitement, testez vos résultats sur un petit échantillon avant d’appliquer le prétraitement à grande échelle. Si vous numérisez vous-même vos documents, appliquez nos conseils pour vous éviter les difficultés liées au prétraitement.

Et maintenant, passez à l’étape 4 : analyse de mise en page.


Citer cet article : Hippolyte Souvay, Larissa Will, “ATR étape 3 – Pretraitement et optimisation d’images”. In: Anne Baillot, Mareike König (s.l.d.d.): Automatic Text Recognition. Harmonising ATR Workflows, 15/05/2024, https://harmoniseatr.hypotheses.org/3271.


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Hippolyte Souvay (May 15, 2024). ATR étape 3 : prétraitement et optimisation d’images. Automatic Text Recognition. Retrieved May 19, 2025 from https://doi.org/10.58079/11oci


Hippolyte Souvay

Hippolyte Souvay ist Doktorand und Diplomassistent an der Universität Fribourg (CH).

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