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Journal articles on the topic 'Classification d'image'

Author: Grafiati

Published: 4 June 2021

Last updated: 10 February 2022

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1

Zaaboub, Wala, and Zouhour Ben Dhiaf. "Approche de détermination de signature de texture - application à la classification de couverts forestiers d'image satellitaire à haute résolution." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, no. 207 (September 24, 2014): 45–58. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2014.209.

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Abstract:

Cet article présente une approche d'identification de signature de texture pour la classification d'image satellite à haute résolution de scènes forestières. Nous cherchons la combinaison la plus adéquate d'attributs issus de mesures de texture. Cette combinaison d'attributs, qui forme notre signature, doit permettre la discrimination entre les différents types de textures présents dans l'image à classer. Nous améliorons notre signature par une étape de pondération des attributs. Le poids de chaque attribut traduit son degré de confiance. Nous terminons par une étape d'expérimentation consista

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2

Harris, Jeff R., Juan X. He, Robert Rainbird, and Pouran Behnia. "A Comparison of Different Remotely Sensed Data for Classifying Bedrock Types in Canada’s Arctic: Application of the Robust Classification Method and Random Forests." Geoscience Canada 41, no. 4 (2014): 557. http://dx.doi.org/10.12789/geocanj.2014.41.062.

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Abstract:

The Geological Survey of Canada, under the Remote Predictive Mapping project of the Geo-mapping for Energy and Minerals program, Natural Resources Canada, has the mandate to produce up-to-date geoscience maps of Canada’s territory north of latitude 60°. Over the past three decades, the increased availability of space-borne sensors imaging the Earth’s surface using increasingly higher spatial and spectral resolutions has allowed geologic remote sensing to evolve from being primarily a qualitative discipline to a quantitative discipline based on the computer analysis of digital images. Classific

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3

Le Bris, Arnaud, Cyril Wendl, Nesrine Chehata, Anne Puissant, and Tristan Postadjian. "Fusion tardive d'images SPOT-6/7 et de données multi-temporelles Sentinel-2 pour la détection de la tâche urbaine." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, no. 217-218 (September 21, 2018): 87–97. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2018.415.

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Abstract:

  La fusion d'images multispectrales à très haute résolution spatiale (THR) avec des séries temporelles d'images moins résolues spatialement mais comportant plus de bandes spectrales permet d'améliorer la classification de l'occupation du sol. Elle tire en effet le meilleur parti des points forts géométriques et sémantiques de ces deux sources. Ce travail s'intéresse à un processus d'extraction automatique de la tache urbaine fondé sur la fusion tardive de classifications calculées respectivement à partir d'images satellitaires Sentinel-2 et SPOT-6/7. Ces deux sources sont d'abord

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4

Postadjian, Tristan, Arnaud Le Bris, Hichem Sahbi, and Clément Mallet. "Classification à très large échelle d'images satellites à très haute résolution spatiale par réseaux de neurones convolutifs." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, no. 217-218 (September 21, 2018): 73–86. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2018.418.

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Abstract:

Les algorithmes de classification constituent un outil essentiel pour le calcul de cartes d'occupation des sols. Les récents progrès en apprentissage automatique ont montré les très grandes performances des réseaux de neurones convolutifs pour de nombreuses applications, y compris la classification d'images aériennes et satellites. Ce travail établit une stratégie quant à l'utilisation d'un réseau de neurone convolutif pour la classification d'images satellites à très haute résolution spatiale, couvrant de très larges régions géographiques, avec pour perspective future le calcul de cartes d'oc

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5

ANYS, H., D. C. HE, L. WANG, and Q. H. J. GWYN. "Classification d'images radar aéroporté multipolarisations en milieu agricole." International Journal of Remote Sensing 15, no. 18 (1994): 3831–38. http://dx.doi.org/10.1080/01431169408954361.

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6

Caloz, R., A. Pointet, and C. Collet. "Approche comparée de méthodes de classification d'images aériennes : une étude de cas." Geographica Helvetica 58, no. 2 (2003): 141–53. http://dx.doi.org/10.5194/gh-58-141-2003.

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Abstract:

Abstract. L'exploitation d'images aériennes ou satellitales à très haute résolution (< 5 m) remet en cause des procédures de Classification qui pourtant avaient fait leur preuve pour l'exploitation d'images à plus faible résolution. Par une étude de cas portant sur les dégâts forestiers provoqués par le passage de l'ouragan Lothar en fin décembre 1999, nous mettons en évidence le comportement de deux approches, l'une conventionnelle basée sur une Classification non-dirigée, l'autre exploitant la notion de croissance de région. Ces méthodes numériques sont mises en relation avec une cartogra

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7

Katlane, Faten, and Mohamed Saber Naceur. "La combinaison d'indicateurs de changement pour le suivi de l'évolution de l'occupation du sol à partir d'imagerie satellitales." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, no. 203 (April 8, 2014): 43–48. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2013.29.

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Abstract:

L'apparition de capteurs d'observation de la terre ayant une haute résolution spatiale a permis la réalisation de beaucoup d'applications liées à l'analyse de la surface terrestre ou de l'environnement comme le suivi de la végétation, la mise à jour de la cartographie et aussi la gestion des risques.Il existe plusieurs approches pour la détection de changement en imagerie : des méthodes qui se sont fondées sur l'analyse par vecteurs de changement, les détecteurs simples et la régression, des méthodes d'analyse de texture, d'analyse en composantes principales, d'analyse de formes, de différence

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8

HE, D. C., L. WANG, T. BAULU, D. MORIN, and A. BANNARI. "Classification Spectrale et texturale des données d'images SPOT en milieu urbain." International Journal of Remote Sensing 15, no. 10 (1994): 2145–52. http://dx.doi.org/10.1080/01431169408954233.

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9

Moine, Monique, Henri Giraud, and Anne Puissant. "Mise en place d'une méthode semi-automatique de cartographie de l'occupation des sols à partir d'images SAR polarimétriques." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, no. 215 (August 16, 2017): 13–23. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2017.319.

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Abstract:

Les cartes d'occupation du sol produites à des résolutions spatiales et temporelles élevées constituent actuellement une ressource très importante pour beaucoup d'organismes privés ou publics. Le développement de méthodes de cartographie automatique, fiables et robustes basées sur la classification d'images satellites constitue ainsi un enjeu majeur. Dans ce cadre, l'imagerie radar apporte l'avantage de fournir des images de jour comme de nuit, et quelles que soient les conditions météorologiques. Plus récemment, l'exploitation des informations de rétrodiffusion fournies par les images SAR (Sy

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10

Benmostefa, Soumia, and Hadria Fizazi. "Classification automatique des images satellitaires optimisée par l'algorithme des chauves-souris." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, no. 203 (April 8, 2014): 11–17. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2013.25.

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Abstract:

Cet article propose une nouvelle approche de classification automatique non supervisée des images. La classification est l'une des opérations les plus importantes dans plusieurs domaines d'analyse d'images telles que la médecine et la télédétection. Elle consiste à rechercher les différents thèmes constituant une scène représentée. Cependant, en raison de sa complexité plusieurs méthodes ont été proposées, spécifiquement des méthodes d'optimisation. Nous nous intéressons à la technique des chauves-souris, une métaheuristique d'optimisation biologique très récente, visant à modéliser le comport

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Bernier, Monique, Hosni Ghedira, Yves Gauthier, et al. "Détection et classification de tourbières ombrotrophes du Québec à partir d'images RADARSAT-1." Canadian Journal of Remote Sensing 29, no. 1 (2003): 88–98. http://dx.doi.org/10.5589/m02-083.

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12

Campedel, Marine, and Eric Moulines. "Classification et sélection de caractéristiques de textures. Utilisation d'algorithmes automatiques supervisés de sélection d'attributs pour la classification d'images." Revue d'intelligence artificielle 19, no. 4-5 (2005): 633–59. http://dx.doi.org/10.3166/ria.19.633-659.

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13

Aouragh, Mbark, Bernard Lacaze, Micheline Hotyat, Rachid Ragala, and Ahmed El Aboudi. "Cartographie et suivi de la densité des arbres de l'arganeraie (sud-ouest du Maroc) à partir d'images de télédétection à haute résolution spatiale." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, no. 203 (April 8, 2014): 3–9. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2013.24.

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Abstract:

L'étude porte sur la cartographie du couvert arboré de la forêt claire d'arganiers du sud-ouest du Maroc. Les données utilisées sont une image IKONOS de 2003 et une image GeoEye de 2011, extraite de Google Earth ; cette dernière est corrigée géométriquement pour être superposable à l'image IKONOS (résolution spatiale 1m). L'approche de classification orientée objet permet de cartographier de façon assez satisfaisante les couronnes des arbres sur les deux images. Cependant la comparaison des résultats des deux classifications laisse apparaître des artefacts et ne peut servir à une analyse diach

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Matsaguim Nguimdo, Cédric Aurélien, and Emmanuel D. Tiomo. "FORET D'ARBRES ALEATOIRES ET CLASSIFICATION D'IMAGES SATELLITES : RELATION ENTRE LA PRECISION DU MODELE D'ENTRAINEMENT ET LA PRECISION GLOBALE DE LA CLASSIFICATION." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, no. 222 (November 26, 2020): 3–14. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2020.477.

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Abstract:

Résumé: En télédétection, il existe un grand nombre d'algorithmes permettant de classifier une image satellite. Parmi ces algorithmes de classification, la Forêt d'Arbres Aléatoires apparait comme particulièrement performant. Cette étude a pour objectifs d'évaluer (1) l'importance de la sélection des images pour le niveau de précision du modèle d'entrainement et (2) la nature de la relation qui existe entre le niveau de précision du modèle et celui de la précision globale de la carte thématique résultant de la classification de l'image satellite avec cet algorithme de classification. A partir

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Cheriguene, Rabia Sarah, and Habib Mahi. "Comparaison entre les méthodes J-SEG et MEANSHIFT : application sur des données THRS." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, no. 203 (April 8, 2014): 27–32. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2013.27.

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Abstract:

L'avènement des données à Très Haute Résolution Spatiale (THRS) rend les méthodes de classification basées pixels inadéquates. En effet, la résolution spatiale fine offerte par ces capteurs engendre une forte variabilité intra-classes. Afin de pallier cette carence, les méthodes de classification actuelles visent à traiter non pas le pixel individuellement mais à opérer sur les objets (ensemble de pixels) qui composent l'image, on parle alors de classification orientée objets. Généralement, elles sont composées de trois étapes : (1) Segmentation; (2) Caractérisation des objets; et enfin (3) La

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Hedhli, Ihsen, Gabriele Moser, and Josiane Zerubia. "Nouvelle méthode en cascade pour la classification hiérarchique multi-temporelle ou multi-capteur d'images satellitaires haute résolution." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, no. 216 (April 19, 2018): 3–17. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2018.301.

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Abstract:

Ce papier présente un modèle de classification multi-résolution, multi-date et éventuellement multi-capteur fondé sur une modélisation statistique explicite au travers d'un modéle hiérarchique de champs de Markov construit sur une structure quad-arbre. L'approche proposée consiste en un classifieur bayésien supervisé qui combine un modèle statistique conditionnel par classe intégrant des informations pixel par pixel à la même résolution et un champ de Markov hiérarchique fusionnant l'information spatio-temporelle et multi-résolutions, en se basant sur le critère des Modes Marginales a Posterio

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Dubreuil, Vincent. "Typologie des paysages ruraux de l'ouest de la France à partir de classifications d'images du satellite NOAA." Norois 155, no. 1 (1992): 283–96. http://dx.doi.org/10.3406/noroi.1992.6434.

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18

Ettinger, Susanne, Marie Zeghdoudi, Nélida Manrique Llerena, Anne-Françoise Yao-Lafourcade, and Jean-Claude Thouret. "L'apport de l'imagerie à haute résolution spatiale à la cartographie du risque de crue torrentielle." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, no. 209 (September 5, 2014): 73–79. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2015.129.

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Abstract:

Depuis les années 1980, la qualité croissante d'images satellites destinées à l'observation de la terre ouvre de nouvelles possibilités en photo-interprétation dans l'analyse des risques naturels, à la fois pour la prévision, la surveillance et l'analyse d'endommagement (Kerle et Oppenheimer, 2002 ; Domenikiotis et al., 2003). Suite à une crue torrentielle de février 2013 qui a affecté 93 bâtiments le long du chenal Avenida Venezuela dans la ville d'Arequipa, Pérou et endommagé 23 des 53 ponts, une étude a été menée en utilisant l'imagerie Pléiades. Des relevés de terrain ont servi de contrôle

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Cornet, Yves, Marc Binard, and Jean-Paul Donnay. "Intérêt de la fusion d'images à haute résolution spatiale pour la classification de l'occupation du sol en milieu urbain." Revue internationale de géomatique 14, no. 3-4 (2004): 417–39. http://dx.doi.org/10.3166/rig.14.417-439.

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Tegno Nguekam, Eric Wilson, Salomon C. Nguemhe Fils, Joachim Etouna, and Simon Njeudeng Tenku. "ANALYSE DE LA DEFORESTATION DANS LA PERIPHERIE OUEST DE LA RESERVE DE BIOSPHERE DU DJA AU CAMEROUN, A PARTIR D'UNE SERIE MULTI-ANNUELLE D'IMAGES LANDSAT." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, no. 222 (November 26, 2020): 31–41. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2020.434.

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Abstract:

Résumé : Dans cet article, il est question d’évaluer la déforestation dans la périphérie Ouest de la réserve de Biosphère du Dja à travers les techniques de Télédétection et de Système d’Information Géographique. Pour cela, 08 images Landsat de date différentes (2011 à 2018) ont été utilisées pour produire les cartes d’occupation du sol, à travers la méthode de classification supervisée et l’algorithme « maximum likelihood ». Les classes d’occupation de sol retenues pour cette classification sont : forêt dense, forêt dégradée, zone de culture, zone marécageuse, zone d’habitation, sol nu et eau

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Dupaquier, Claire, Annie Desbrosse, Pierre Maurel, Laure-Elise Ruoso, Roelof Plant, and Jean-Philippe Roussillon. "Apports de l'imagerie Pléiades à la Gestion Intégrée des Zones Côtières - Application au territoire de Thau -." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, no. 208 (September 5, 2014): 45–50. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2014.125.

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Abstract:

Dans le contexte actuel de gestion intégrée du littoral, la croissance démographique et l'augmentation de la pression foncière sur le bassin de Thau font de ce territoire un enjeu important, se répercutant sur l'occupation du sol. Pour faire face à ces enjeux, les collectivités territoriales du territoire de Thau ont confié au SMBT à partir de 2006 l'élaboration conjointe de plusieurs instruments de planification afin de mener une approche intégrée du développement territorial au travers du SCoT, du SAGE et d'une procédure Natura 2000. L'objectif de cette contribution est de présenter la métho

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Révillion, Christophe, Erwan Lagadec, Gildas Le Minter, et al. "Utilisation de la très haute résolution spatiale pour la caractérisation des habitats de rongeurs, vecteurs de zoonoses à la Réunion." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, no. 209 (January 29, 2015): 65–71. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2015.212.

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Abstract:

Connaître la distribution des espèces vectrices de zoonoses est fondamentale pour comprendre les dynamiques épidémiologiques et caractériser les zones à risque. Cette distribution peut être appréhendée à différentes échelles : régionalement, l'aire de répartition de ces espèces définit les limites d'occurrence de la transmission d'agents pathogènes et, localement, leurs niches déterminent l'aléa. Cette dernière échelle requiert une connaissance très précise des milieux qui peut être acquise par l'analyse d'images satellite à très haute résolution spatiale. Dans le cadre d'un projet de recherch

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Haouas, Fatma, and Zouhour Ben Dhiaf. "Stratégie de choix d'un formalisme de fusion mult-sources et apports au niveau du modèle de fusion par la DSmT: application à la classification d'images satellitaires haute résolution." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, no. 207 (June 19, 2014): 19–32. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2014.93.

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Abstract:

Nous présentons dans cet article, en premier lieu, une étude comparative de trois théories mathématique permettant deréaliser la fusion des sources d'information. Cette étude vise à dégager les caractéristiques inhérentes aux théories despossibilités, des fonctions de croyance (TFC) et du raisonnement plausible et paradoxal (DSmT) afin d'établir une stratégiede choix qui nous permet d'adopter la théorie la plus adéquate pour résoudre un problème de fusion en tenant comptedes informations acquises et des imperfections qui les accompagnent. En deuxième lieu, nous présentons également unenouvelle

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Ajagbe, S. O., O. O. Oyewole, T. A. Adebisi-Fagbohungbe, M. T. Ojubolamo, O. O. Ajayi, and C. F. Agbor. "Impacts of loss of vegetation cover on biodiversity of Ikere-gorge, Oyo State Nigeria." Nigerian Journal of Animal Production 48, no. 4 (2021): 14–23. http://dx.doi.org/10.51791/njap.v48i4.2996.

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Abstract:

Climate change is inevitable as it is caused by natural phenomenon but most often by human induced activities; the impacts of which can be devastating. Ikere-gorge is a freshwater ecosystem. The impact of climate change on Ikere-gorge is examined in this study. Remote sensing technique is employed and land use/cover classification was adopted. The processing of satellite data involved the manipulation and interpretation of images. The results showed that there was loss of vegetation cover around Ikere-groge. But, flow modification was governed by management decision, vegetation cover and clima

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Afidégnon, D., T. Edorh, KA Guelly, et al. "Le contrôle de terrain par la méthode des transects en classification d'image HRV." Journal de la Recherche Scientifique de l'Universite de Lome 4, no. 1 (2000). http://dx.doi.org/10.4314/jrsul.v4i1.17004.

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Assogba, Kokou, Yasmina Bouaoune, and Philippe Bunel. "Classification by split and merge technique for the detection of vascular retinopathies." Revue Africaine de la Recherche en Informatique et Mathématiques Appliquées Volume 1, 2002 (January 1, 2002). http://dx.doi.org/10.46298/arima.1502.

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Abstract:

International audience Dans cet article, nous proposons une nouvelle approche d'analyse de forme pour la détection des rétinopathies vasculaires. La méthode procède à la classification des vaisseaux et quantifie la modification de leur tortuosité sur les images d'angiographie rétinienne en fluorescence. La classification est basée sur une technique de division/fusion. Deux classes sont définies: artère/veine et artériole/veinule. Dans une séquence d'images, les vaisseaux classifiés sont mis en correspondance. La quantification consiste à comparer la tortuosité des vaisseaux classifiés correspo

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Lin, Ming-Wei, Jules-Raymond Tapamo, and Baird Ndovie. "A Texture-based Method for Document Segmentation and Classification." Revue Africaine de la Recherche en Informatique et Mathématiques Appliquées Volume 6, april 2007, joint... (October 15, 2007). http://dx.doi.org/10.46298/arima.1878.

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Abstract:

International audience 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 scan

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