Les utilisateurs possédant les droits d’accès spécifiques ont la possi-bilités d’introduire dans notre base de données de nouvelles images. Pour
Figure 4.31: Page html décrivant la classe “Figures mythiques” selon la termino-logie définie par l’IPH.
<HTML>
<BODY LINK="#800000" VLINK="#800000" ALINK="#800000"><BODY
</TITLE>Figures mythiques</TITLE>
<H1>
<A HREF="$WEB_HOME?MIval=iph_french">F</A> Figures mythiques
</H1>
<PRE>
<DL>
<DT> F1 Dragon
<DT><A HREF="$WEB_HOME?MIval=iph_code_fra_F2">F2</A> Griffon
<DT><A HREF="$WEB_HOME?MIval=iph_code_fra_F3">F3</A> Sirène
<DT><A HREF="$WEB_HOME?MIval=iph_code_fra_F4">F4</A> Licorne
<DT>
</DL>
</PRE>
<BR><HR>
<CENTER><A HREF="/NSAPI/rauber/ignore?MIval=iph_french">
<IMG BORDER=0 ALT="Wood button: Return" SRC="/NSAPI/rauber/
ignore?LO=I01000610233142&filename=rauim_bb_re-turn&type=image/gif"></A>
</CENTER>
</BODY></HTML>
effectuer ceci, ils doivent sélectionner le bouton "Database" situé dans la page principale de l’application [150], puis le menu "Add a watermark".
L’opération d’ajout de nouvelles données se déroule en six étapes principales (figure 4.34). La première étape nécessite la spécification du nom du fichier qui contient l’image du filigrane ainsi qu’un nom qui iden-tifie ce filigrane, ce nom doit être unique (figure 4.34.a). Une fois que ces données ont été introduites, la seconde page est affichée (figure 4.34.b).
Celle-ci contient un utilitaire de traitement d’images qui permet d’effec-tuer des opérations simples sur les images (voir ci-dessous). Différentes opérations peuvent être appliquées sur l’image du filigrane afin que celle-ci respecte les critères suivant:
• l’image doit être dans le format GIF et binaire [68];
• si l’image à été digitalisée en 150 dpi, il faut que la taille de l’image soit réduite d’un facteur deux;
• les fils vergeures ne doivent pas être présents;
• les chaînettes doivent être éliminées;
• le contour du filigrane doit avoir une épaisseur de 1 pixel;
• les différentes taches (bruits) n’appartenant pas au filigrane doivent être enlevées;
• l’index des filigranes provenant d’encyclopédies doit être enlevé;
• le contour du filigrane doit être si possible continu et refléter le
Figure 4.32: Pages d’accès aux codes IPH. (a) Page principale en français. (b) Page secondaire K pour la rubrique "Bâtiments, partie de bâtiments".
(c) Sous classe K2, "Colonnes".
(a) (b) (c)
Une fois que la nouvelle image est correcte, le bouton "Get Data" doit être sélectionné. A ce moment, les différentes caractéristiques du filigrane sont calculées (histogramme HC et HD (paragraphe 5-6.1 et 5-6.2), hau-teur et largeur du filigrane, espacement des fils de chaînettes) et inscrites automatiquement dans les champs de la page de documentation complète du filigrane (figure 4.34.c).
L’utilisateur a la possibilité de modifier ces valeurs ainsi que de para-chever les informations relatives au filigrane permettant de le décrire complètement (date, lieu, moulin à papier, etc.). Le bouton "Save" est la dernière étape et termine l’opération de rajout d’un filigrane en sauvegar-dant les données dans notre base de données.
Il est toujours possible de modifier les données introduites ("Edit a watermark") ou d’en supprimer ("Remove a watermark") en sélectionnant le menu adéquat. Toutes ces opérations de modification de la base ne sont accessibles qu’avec un mot de passe spécifique.
L’interface Java qui à été développée permet d’effectuer des traite-ments d’images (figure 4.39). A partir de l’image digitalisée provenant du scanner, l’image peut être introduite directement dans la base de données si elle correspond aux normes énumérées ci-dessus. Sinon, des traite-ments préalables doivent être appliqués par l’intermédiaire de l’interface mise à disposition sous le Web. Les opérations présentes dans cette appli-cation sont énumérées ci-dessous.
Figure 4.33: Etapes nécessaires pour l’introduction d’une nouvelle image.
Etape 1:Lecture de l’image du filigrane et introduction de l’identification du filigrane.
Etape 2:Affiche de l’image du filigrane dans une applet Java. Modifications éventuelles de l’image.
Etape 3:Extraction automatique des caractéristiques de l’image.
Etape 4:Introduction des informations textuelles relatives au filigrane.
Le bouton Erase/Draw permet de changer la fonctionnalité du poin-teur de souris. Il passe du mode écriture au mode d’effacement.
Un algorithmes de dilatations et d’érosions est proposé en connecti-vité 4 ou 8. L’algorithme général est le suivant:
Soit I(x,y) l’image que l’on désire éroder (resp. dilater). Alors pour tous les points de l’image, si on n’a pas exactement la configuration de la figure 4.35.a (resp. 4.35.c) alors le pixel central est mis à 0 (1 pour la di-latation). On procède de manière identique pour une connectivité 8 en uti-lisant les filtres 4.35.b et 4.35.d.
L’opération d’érosion permet de supprimer les petites taches pré-sentes dans l’image tandis que l’opération de dilatation permet générale-ment de fermer des contours non connectés. L’opération d’érosion doit être utilisée avant l’opération de squelettisation.
Figure 4.34: Ajout d’un filigrane dans la base de données. (a) Introduction du fi-chier et du nom. (b) Page de modifications. (c) Ajout des données tex-tuelles.
(a) (b) (c)
Figure 4.35: Filtres utilisés pour l’érosion et la dilatation. (a) Erosion en connec-tivité 4. (b) Erosion en connecconnec-tivité 8. (c) Dilatation en connecconnec-tivité 4.
(d) Dilatation en connectivité 8.
1 1 1 11 1 1
1 1
1 1
1 11 0
0 0
0 0 0
0 0 0 0 0 0
0 0
(a) (b) (c) (d)
L’opération de squelettisation consiste à amincir les contours. Le principe est le suivant: on parcourt toute l’image avec les filtres de la fi-gure 4.16. Partout où une des configurations est présente, le point central où est positionné le filtre est mis à zéro. Une case vide d’un filtre signifie que la valeur 0 ou 1 est possible. Cette opération n’est effectuée qu’une seule fois. Si le contour du filigrane est plus épais, il suffit d’exécuter cette opération plusieurs fois de suite.
Il est possible d’effectuer un renversement nord-sud et est-ouest des images. La figure 4.36 affiche le résultat de ces deux opérations effec-tuées sur la première image des figures. Cette opération est surtout utilisée lorsque la feuille contenant le filigrane a été placée de manière incorrecte dans le scanner.
L’inversion permet de changer tous les pixels 1 en 0 et réciproque-ment (figure 4.37.a).
Figure 4.36: Transformations géométriques. (a) Image originelle. (b) Inversion droite-gauche. (c) Inversion haut-bas de l’image (a).
(a) (b) (c)
Figure 4.37: Transformations géométriques. (a) Inversion de la couleur des pixels:
I(x,y) = 1-I(x,y). (b) Rotation de l’image dans le sens horaire de 90 de-grés. (c) Réduction de la taille de l’image d’un facteur deux.
(a) (b) (c)
L’opération de rotation effectue une rotation d’un angle de 90 degrés de l’image dans le sens horaire (figure 4.37.b).
L’opération de réduction permet de changer la taille de l’image d’un facteur 2 (figure 4.37.c).
L’opération Reset permet d’effacer entièrement le dessin et de recom-mencer un tracé.
Le bouton "Remove 1 pixel" permet de supprimer de l’image tous les pixels isolés, c’est-à-dire ceux dont les huit voisins sont à zéro.
Le bouton "Remove end-line" permet de supprimer de l’image toutes les fins de segments. Cette opération est utile après avoir effectué l’opé-ration de squelettisation qui, dans certaines situations, peut laisser des pe-tits segments. Les fins de segment se produisent lorsque l’une des situations de la figure 4.38 est rencontrée. Dans ce cas, le pixel central est supprimé.
Il est possible de fermer les contours. Cette opération est très utile lorsque le contour du filigrane possède de petites coupures. Dans ce cas, le contour est complété par un segment de droite. La distance à compléter peut être choisie entre 5, 8 ou 10 pixels.
L’espacement des fils de chaînettes peut être calculé automatique-ment. L’algorithme utilisé est celui décrit dans le paragraphe 4-4.4. Lors de l’introduction d’un nouveau filigrane dans la base de données, le fait de sélectionner les fils de chaînettes avant leurs suppressions permet de compléter les champs de saisie relatifs aux espacements de ces chaînettes automatiquement (paragraphe 4-5).
Figure 4.38: Conditions pour la détection de la fin d’un segment.
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4-8 Conclusion
Dans ce chapitre, deux techniques d’acquisition des filigranes ont été présentées. La première méthode utilise directement des anciens docu-ments. La deuxième méthode utilise une encyclopédie qui contient la re-transcription de milliers de filigranes. La description complète de ces deux méthodes d’acquisition a été indiquée, chacune présentant des avan-tages et des inconvénients; ces méthodes ont également été comparées.
Une méthodologie complète pour extraire l’image des filigranes à par-tir de feuilles de papier a été développée en collaboration avec le Musée Suisse du Papier à Bâle. Cette méthode d’acquisition est en constante évo-lution suivant les nouveaux outils et le développement de nouvelles tech-nologies mis à disposition. Par exemple, un nouveau scanner plus perfectionné est actuellement à l’étude ainsi qu’une nouvelle méthode d’acquisition des anciens papiers est en cours d’analyse.
Diverses méthodes de traitement informatique s’appliquant sur les images ont été détaillées dans les paragraphes suivants. Ces opérations permettent d’améliorer l’image du filigrane: augmentation du contraste, rehaussement du contour, suppression du bruit, etc.
Figure 4.39: (a) Interface développée en Java permettant la manipulation et le trai-tement des images de filigranes provenant directrai-tement de la digitali-sation. (b) Page d’aide expliquant le fonctionnement de l’interface.
(a) (b)
Finalement, la construction de la base de données ainsi que la manière d’y stocker les différentes informations a été présentée suivie par une des-cription complète des différentes informations accessibles à travers le ré-seau par l’intermédiaire de pages HTML. Une interface, écrite en Java, permet à l’utilisateur de manipuler et transformer les images qu’il désire inclure dans notre base de données.
Pour conclure ce chapitre, nous pouvons citer les points importants suivant qui ont été développés:
• méthode nouvelle de digitalisation des anciens papiers;
• développement d’une méthodologie pour l’acquisition de filigranes à partir d’encyclopédies;
• algorithmes de traitement d’images pour améliorer le contenu des images (essentiellement pour améliorer la forme du filigrane);
• création d’une base de données multimédia pour la sauvegarde des données;
• accessibilité des données par Internet;
• logiciel de traitement d’images (applet Java), accessible avec Netscape.