Luận văn Phương pháp phân tích trang văn bản dựa trên Tab-Stop

1 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN & TRUYỀN THÔNG ------------ BÙI PHƢƠNG THẢO PHƢƠNG PHÁP PHÂN TÍCH TRANG VĂN BẢN DỰA TRÊN TAB-STOP Chuyên ngành : Khoa học máy tính Mã số : 60.48.01 Luận văn thạc sĩ khoa học máy tính Ngƣời hƣớng dẫn khoa học: TS. Nguyễn Đức Dũng Thái Nguyên, 2012 2 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên MỞ ĐẦU 1. Đặt vấn đề Hiện nay, hầu hết tài liệu của con người đều đã được số hóa và được lưu trữ trên máy tính, việc số hóa đảm bảo tính an toàn và thuận tiện hơn hẳn so với sử dụng tài liệu giấy. Tuy nhiên việc sử dụng giấy để lưu trữ tài liệu trong một số mục đích là không thể thay thế hoàn toàn được (như sách, báo, tạp chí, công văn,). Hơn nữa, lượng tài liệu được tạo ra từ nhiều năm trước vẫn còn rất nhiều mà không thể bỏ đi được vì tính quan trọng của chúng. Việc chuyển đổi tài liệu điện tử sang tài liệu giấy có thể thực hiện được dễ dàng bằng cách in hay fax, nhưng công việc ngược lại là chuyển từ tài liệu giấy sang tài liệu điện tử lại là một vấn đề không hề đơn giản. Chúng ta mong muốn có thể số hóa tất cả các tài liệu, sách, báo đó và lưu trữ chúng trên máy tính, việc tổ chức và sử dụng chúng sẽ thuận tiện hơn rất nhiều. Vậy nhưng giải pháp sẽ là gì? Công nghệ đang phát triển một cách chóng mặt, các máy scan với tốc độ hàng nghìn trang một giờ, các máy tính với công nghệ xử lí nhanh chóng và chính xác một cách siêu việt. Vậy tại sao chúng ta không quét các trang tài liệu vào và xử lý, chuyển chúng thành các văn bản một cách tự động? Nhưng vấn đề là khi quét chúng ta chỉ thu được các trang tài liệu đó dưới dạng ảnh nên không thể thao tác, sửa chữa, tìm kiếm như trên các bản Office được, khi đó máy tính không phân biệt được đâu là điểm ảnh của chữ và đâu là điểm ảnh của đối tượng đồ họa. Một giải pháp được đưa ra đó là xây dựng các hệ thống nhận dạng chữ trong các tấm ảnh chứa cả chữ và đối tượng đồ họa, sau đó chuyển thành dạng trang văn bản và có thể mở, soạn thảo được trên các trình soạn thảo văn bản. Một cách tổng quát thì cách thức hoạt động của một hệ thống nhận dạng chữ đó như sau [5]: 1. Chụp ảnh hoặc scan các trang tài liệu và lưu lại trên máy tính dưới dạng hình ảnh. 3 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 2. Phân tích hình ảnh sau khi quét, đọc được ký tự trên hình ảnh và ghi lại vào máy tính theo cách mà máy tính quản lý được thông tin dữ liệu đó. - Bước 1: phân tích cấu trúc của ảnh tài liệu, từ đó xác định đâu là phần chứa ký tự, đâu là phần chứa cả ảnh lẫn ký tự và đâu chỉ chứa hình ảnh. Bước này thực sự quan trọng cho bước nhận dạng. Bởi nó định vị chính xác cho việc áp dụng các thuật toán nhận dạng lên vùng đã xác định tính chất, nếu bước này chính xác trước tiên nó hạn chế thời gian cho việc nhận dạng, sau là tăng ngữ nghĩa bổ sung cho việc nhận dạng. - Bước 2: nhận dạng ký tự dựa vào các tính chất của ký tự, ví dụ như sắp xếp theo dòng, khoảng cách giữa 2 từ lớn hơn khoảng cách giữa 2 ký tự, dùng trí tuệ nhân tạo để dự đoán các ký tự kề nhau phải như thế nào, các từ trong câu phải như thế nào để câu có nghĩa. Từ đó có nội dung đúng để lưu trữ, quản lý. Trong thực tế không phải quá trình nhận dạng nào cũng chỉ trải qua hai bước như trên, bởi vì có rất nhiều tham số ảnh hưởng đến kết quả của các chương trình nhận dạng như nhiễu, Font chữ, kích thước chữ, kiểu chữ nghiêng, đậm, gạch dưới. Ngoài ra các dòng chữ cũng có thể trộn lẫn với các đối tượng đồ họa, vì thế trước khi nhận dạng chữ, một số thao tác tiền xử lý sẽ được tác động lên ảnh như, lọc nhiễu, chỉnh góc nghiêng và đặc biệt quan trọng là phân tích trang tài liệu để xác định cấu trúc của trang văn bản đồng thời tách biệt hai thành phần là chữ và các đối tượng đồ họa. 2. Nội dung nghiên cứu 2.1.Mục tiêu nghiên cứu chính của đề tài  Tìm hiểu cấu trúc trang tài liệu (cấu trúc vật lý, logic)  Tìm hiểu một số kỹ thuật phân tích trang tài liệu (phân vùng, phân đoạn, top- down hay bottom-up, )  Trình bày kỹ thuật phân tích trang văn bản Tab-Stop  Cài đặt thử nghiệm một giải pháp phân tích trang văn bản trên kỹ thuật Tab- Stop. 4 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên  Từ kết quả nghiên cứu có một sự chuẩn bị kiến thức đẩy đủ cho bước nghiên cứu tiếp theo là nhận dạng ký tự quang. 2.2.Ý nghĩa khoa học của đề tài  Giải quyết được vấn đề về học thuật: đề tài sẽ mang ý nghĩa cung cấp về mặt lý thuyết để làm rõ về các phương pháp phân tích trang tài liệu.  Đáp ứng được yêu cầu của thực tiễn: từ các lý thuyết đã được nghiên cứu, từ đó liên hệ và gắn vào thực tiễn để có thể áp dụng vào các lĩnh vực như: Số hóa tài liệu, lưu trữ thư viện, điện tử hóa văn phòng, nhận dạng và xử lý ảnh, 2.3.Nhiệm vụ nghiên cứu Mục đích của luận văn đề cập được đến hai phần:  Phần lý thuyết: Nắm rõ và trình bày những cơ sở lý thuyết liên quan đến cấu trúc trang tài liệu, một số kỹ thuật phân tích trang tài liệu, từ đó có để có thể xác định tính quan trọng của bước này trong nhận dạng ký tự, đồng thời hiểu các công việc kế tiếp cần làm trong bước nhận dạng ký tự.  Phần phát triển ứng dụng: Áp dụng các thuật toán đã trình bày ở phần lý thuyết từ đó lựa chọn một giải pháp tối ưu và cài đặt thử nghiệm chương trình phân tích trang tài liệu. 2.4. Phƣơng pháp nghiên cứu  Tìm kiếm, tham khảo, tổng hợp tài liệu từ các nguồn khác nhau để xây dựng phần lý thuyết cho luận văn.  Sử dụng các kỹ thuật được áp dụng phân tích trang tài liệu để làm rõ bản chất của các vấn đề được đưa ra trong phần lý thuyết.  Xây dựng chương trình Demo. 2.5. Phạm vi nghiên cứu Bài toán phân tích trang tài liệu đã được phát triển với nhiều thành tựu trong thực tế, có rất nhiều thuật toán tối ưu đã được các nhà khoa học đề nghị. Tuy nhiên có thể nói chưa có một chương trình nào có thể “đọc” một ảnh văn bản như con người, vì thực tế có rất nhiều kiểu trang văn bản khác nhau, khác nhau về cấu trúc 5 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên trình bày, ngôn ngữ, kiểu font, chữ viết tay, Đây thực sự là một bài toán lớn, chính vì thế trong phạm vi của luận văn chỉ tìm hiểu một số kỹ thuật phân tích trang văn bản tiêu biểu với mục đích để so sánh với một thuật toán mới chưa được đưa ra ở các đề tài trước. Cuối cùng, dựa vào đó để xây dựng Demo cho một ứng dụng. Các kết quả nghiên cứu dự kiến cần đạt được:  Tìm hiểu tài liệu liên quan đến lĩnh vực quan tâm để nắm bắt được bản chất vấn đề đặt ra.  Báo cáo lý thuyết  Chương trình Demo. 3. Bố cục của luận văn Nội dung của luận văn được trình bày trong ba chương với nội dung chính sau: Chƣơng 1: Trình bày nội dung trang văn bản và các phương pháp tiền xử lý trang văn bản, cấu trúc trang tài liệu và quá trình phân tích trang tài liệu Chƣơng 2: Trình bày một số phương pháp phân tích trang tài liệu, từ đó đánh giá ưu nhược điểm để lựa chọn kỹ thuật Tab-Stop cho chương trình thử nghiệm. Chƣơng 3: Cài đặt chương trình Demo và đánh giá kết quả chương trình 6 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên CHƢƠNG 1. NỘI DUNG TRANG VĂN BẢN VÀ CÁC PHƢƠNG PHÁP TIỀN XỬ LÝ Chương này đưa ra các khái niệm về đối tượng làm việc của đề tài là ảnh tài liệu, khái niệm về cấu trúc vật lý và cấu trúc logic. Giới thiệu các khâu trong một hệ thống nhận dạng chữ viết hoàn chỉnh. Đồng thời đưa ra một số phần mềm nhận dạng của Việt Nam và Thế giới cùng với các mẫu kết quả phân tích của nó nhằm mục đích so sánh và xác định phạm vi cho đề tài. 1.1. Ảnh tài liệu và nhận dạng ảnh tài liệu 1.1.1. Tổng quan về ảnh tài liệu Trang ảnh tài liệu được đề cập ở đây là các file ảnh số hoá thu được bằng cách quét các trang tài liệu dùng máy scanner, hoặc chụp từ các máy ảnh số, hay nhận từ một máy fax (Hình 1), file ảnh này được lưu giữ trong máy tính. Ảnh tài liệu có nhiều loại: ảnh đen trắng, ảnh đa cấp xám, ảnh đa cấp xám với các phần mở rộng như TIF, BMP, PCX, (Hình 2) và ảnh tài liệu được đưa ra trong luận văn này là ảnh đa cấp xám. Hình 1: Sơ đồ tổng quan quá trình tạo ảnh tài liệu Tài liệu Thiết bị thu nhận ảnh Ảnh số tài liệu 7 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Hình 2: Ví dụ ảnh tài liệu 1.1.2. Nhận dạng tài liệu và vai trò của phân tích ảnh tài liệu Ngày nay, máy tính đang phát triển mạnh mẽ, tốc độ xử lý không ngừng được nâng lên. Cùng với nó là sự ra đời của các phần mềm thông minh đã khiến máy tính ngày một gần gũi với con người hơn. Một trong các khả năng tuyệt vời của con người mà các nhà khoa học máy tính muốn đạt được đó là khả năng nhận dạng và lĩnh vực nhận dạng thu được nhiều thành công nhất là nhận dạng ký tự quang OCR–Optical Character Recognition. OCR có thể được hiểu là quá trình chuyển đổi tài liệu dưới dạng file ảnh số hoá (là dạng chỉ có người đọc được) thành tài liệu dưới dạng file văn bản (là tài liệu mà cả người và máy đều có thể đọc được). OCR có rất nhiều ứng dụng hữu ích trong cuộc sống như: - Sắp xếp thư tín, dựa vào việc nhận dạng mã bưu chính (Zipcode) hay địa chỉ gửi tới. - Tự động thu thập dữ liệu từ các mẫu đơn/báo biểu hay từ các hồ sơ lao động. - Hệ thống tự động kiểm tra trong ngân hàng (tự động xác nhận chữ ký) - Tự động xử lý các hóa đơn hay các yêu cầu thanh toán - Hệ thống tự động đọc và kiểm tra passport - Tự động phục hồi và copy tài liệu từ các ảnh quét. - Máy đọc cho những người khiếm thính - Các ứng dụng Datamining - 8 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Sơ đồ một hệ thống OCR cơ bản ở Hình 3. Trong đó: - Scanner: Thiết bị quét ảnh - OCR hardware/software: o Document analysis: Phân tích tài liệu o Character recognition: Nhận dạng ký tự o Contexttual processor: Xử lý văn cảnh - Output interface: Đầu ra  Như vậy vai trò chính của khâu phân tích ảnh tài liệu là việc phân đoạn trang, tách vùng văn bản ra khỏi nền và đồ họa tạo mẫu chuẩn cho khâu nhận dạng. Rõ ràng là kết quả của khâu phân tích này ảnh hưởng rất lớn đến hiệu qủa của khâu nhận dạng nếu sử dụng mẫu hay các chuỗi văn bản đầu ra của nó. Hình 3: Sơ đồ OCR cơ bản 1.2. Cấu trúc của ảnh tài liệu Một khái niệm mấu chốt trong xử lý tài liệu đó là cấu trúc của tài liệu. Cấu trúc tài liệu thu được từ việc liên tiếp chia nhỏ nội dung của tài liệu thành các phần nhỏ đơn vị (tức không thể phân chia được nữa) và chúng được gọi là các đối tượng cơ sở (basic objects). Còn tất cả các đối tượng khác được gọi là các đối tượng hỗn hợp. Có hai loại cấu trúc của tài liệu được quan tâm ở đây đó là cấu trúc vật lý 9 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên (hay bố cục vật lý) và cấu trúc logic mô tả mối quan hệ logic giữa các vùng đối tượng trong tài liệu. 1.2.1. Cấu trúc vật lý Bố cục vật lý của một tài liệu mô tả vị trí và các đường danh giới giữa các vùng có nội dung khác nhau trong một trang tài liệu[6]. Quá trình phân tích bố cục tài liệu là thực hiện việc tách từ một trang tài liệu ban đầu thành các vùng có nội dung cơ sở như hình ảnh nền, vùng văn bản, Để mô tả bố cục vật lý của tài liệu người ta sử dụng một cấu trúc hình học với mỗi đối tượng trong cấu trúc là một phần tử chỉ chứa nội dung đồng nhất. Các kiểu đối tượng hình học được định nghĩa như sau[4]:  Block là đối tượng cơ sở tương ứng với một vùng hình chữ nhật chứa một phần nội dụng của tài liệu.  Frame một đối tượng hỗn hợp tương ứng với một hình chữ nhật bao gồm một hoặc nhiều block hoặc bao gồm các frame.  Page là đối tượng hình học hoặc hỗn hợp các thành phần cơ sở tương ứng với một vùng hình chữ nhật, nếu là đối tượng hỗn hợp nó chứa một hoặc nhiều block, một hoặc nhiều frame.  Page set (tập trang) là một tập của một hoặc nhiều page.  Điểm gốc của cấu trúc (hay nút gốc) là một đối tượng ở mức cao nhất trong sơ đồ phân cấp của cấu trúc hình học tài liệu. Hình 4(b) cho ví dụ một cấu trúc hình học mô tả bố cục vật lý của trang tài liệu tương ứng. Các thuật toán phân tích bố cục tài liệu có thể được chia làm ba loại chính dựa theo phương pháp thực hiện của nó. - Bottom-up: Ý tưởng chính của các thuật toán loại này là bắt đầu từ những phần tử nhỏ nhất (như từ các pixel hay các phần tử liên thông) sau đó liên tục nhóm chúng lại thành các vùng lớn hơn. - Top-down: Thuật toán này bắt đầu từ vùng lớn nhất chứa cả trang tài liệu sau đó liên tục phân chia thành các vùng nhỏ hơn. 10 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên - Các thuật toán không theo thứ bậc: như Fractal Signature, Adaptive split- and-merge Hình 4: b-Cấu trúc vật lý: c,d-Cấu trúc logic của một tài liệu[4] 1.2.2. Cấu trúc logic Ngoài bố cục vật lý, các trang tài liệu còn chứa đựng nhiều thông tin về ngữ cảnh và nội dung như các tiêu đề, đoạn văn, đề mục, và mỗi vùng nội dung này lại được gán các nhãn logic hay nhãn theo chức năng tương ứng, khác biệt hoàn toàn với các nhãn trong bố cục vật lý. Hầu hết các tài liệu đều có một quy tắc đọc để có thể hiểu hết nội dung của tài liệu. Với một số ngôn ngữ đặc biệt như tiếng Trung, tiếng Ả rập lại có quy cách đọc khác biệt (như đọc từ phải qua trái, trên xuống). Tập hợp tất cả các yếu tố logic và chức năng trong một tài liệu và mối quan hệ giữa chúng được gọi là cấu trúc logic của tài liệu[6]. Thông thường pha phân tích cấu trúc logic của tài liệu được thực hiện trên kết quả của bước phân tích bố cục vật lý. Tuy nhiên với một số loại tài liệu phức tạp, thì pha phân tích bố cục vật lý lại cần thêm một số thông tin logic liên quan đến các vùng để có thể phân đoạn một cách chính xác. Hình 4(c,d) mô tả một ví dụ cấu trúc logic của tài liệu. 11 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 1.3. Quá trình phân tích tài liệu Ảnh tài liệu chứa rất nhiều loại vùng thông tin khác nhau như các block, lines, words, figures, tables và background. Ta có thể gọi các vùng này theo chức năng của nó trong tài liệu hoặc gán cho nó các nhãn logic như sentences, titles, captions, address, Quá trình phân tích tài liệu là thực hiện việc tách một tài liệu thành các vùng theo một tiêu chuẩn hay mối quan hệ lẫn nhau nào đấy. Công việc này được thực hiện qua nhiều bước như tiền xử lý, tách vùng, lặp cấu trúc tài liệu, Một số loại tài liệu như báo, tạp chí, sách quảng cáo, chúng có cấu trúc và bố cục rất phức tạp và không có một form chung nào cả (Hình 5). Với con người để có thể đọc hiểu được một trang tài liệu còn cần thêm nhiều kiến thức bổ sung như ngôn ngữ, hoàn cảnh, các luật ngầm định, vì thế việc tự động phân tích các trang tài liệu một cách tổng quát là một việc rất khó khăn thậm chí là không khả thi ngay cả với các hệ thống phân tích tài liệu tiên tiến nhất[6]. Hình 5: Ví dụ loại tài liệu có bố cục phức tap 12 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Sơ đồ nguyên lý của một hệ thống tự động phân tích tài liệu như sau: Hình 6: Sơ đồ nguyên lý hệ thống xử lý tài liệu[6] 1.3.1. Tiền xử lý (preprocessing): Hầu hết các ảnh tài liệu đều có nhiễu do quá trình thu nhận ảnh gây ra (môi trường, chất lượng máy quét, máy ảnh), vì thế trong quá trình xây dựng các thuật toán phân tích cần loại bỏ các nhiễu này và công việc này thường được tiến hành trước khi bắt đầu phân tích bố cục hay cấu trúc và gọi là Tiền xử lý. Nhiệm vụ chính của bước này là loại bỏ nhiễu, tách nền ra khỏi nội dung, phát hiện và xoay góc nghiêng,  Lọc nhiễu(noise removal): Nhiễu luôn là một vấn đề trong hầu hết các bài toán đọc hiểu tài liệu. Nhiễu sinh ra không chỉ do quá trình scan ảnh mà còn bao gồm cả các nhiễu trắng gây ra từ chính sensor hay các mạch thu nhận trong các máy thu nhận ảnh số. Nhiễu có thể được loại bớt sử dụng một số các kỹ thuật như lọc trung bình, lọc trung vị, lọc thông thấp,  Tách nền (Background separation): Đây là một vấn đề rất quan trọng ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả của các thuật toán phân tích tài liệu. Nếu đối với các loại tài liệu có nền đồng nhất đa cấp 13 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên xám trắng hoặc đen thì việc tách có thể thực hiện đơn giản bằng phép phân ngưỡng, tuy nhiên trong thực tế rất nhiều ảnh tài liệu có nền rất phức tạp như ảnh hay đồ họa (Hình 7) thì việc xác định các pixel nào thực sự thuộc về “phần nổi” là một công việc khó khăn. Ta có thể tách nền bằng một số kỹ thuật như sau: - Gán mỗi điểm ảnh vào “phần nổi” hay phần nền dựa theo một tiêu chí nào đấy (như ngưỡng mức xám, ) - Dựa theo độ đo xác suất xuất hiện của mỗi điểm ảnh mà phân lớp nó vào nền hay phần nổi - Dựa vào các pixel liên thông kết hợp với mạng noron để phân tách. Hình 7: a - Ảnh gốc b - Ảnh sau khi tách nền  Xác định góc nghiêng: Do quá trình thu nhận ảnh (như đặt lệch tài liệu khi scan,) ảnh tài liệu thu được rất có thể bị nghiêng, tức trục của các dòng văn bản không song song với trục ngang (Hình 8). Việc xác định được góc nghiêng và xoay lại tài liệu là một khâu rất quan trọng ảnh hưởng đến hiệu quả trong một số thuật toán phân tích. Ví dụ như các thuật toán dựa theo biểu đồ sau phép chiếu nghiêng để tiến hành phân tích thì sẽ hoàn toàn thất bại nếu văn bản bị nghiêng. Tuy nhiên việc có thể tự động ước lượng được chính xác góc nghiêng của ảnh tài liệu là một bài toán khó. Có nhiều kỹ thuật để có thể xác định được góc nghiêng của tài liệu, điểm chung trong hầu hết các thuật toán là xác định góc nghiêng bằng việc xác định hướng của các dòng văn bản dựa vào vị trí một số ký tự trong tài liệu. 1.3.2. Phân tích cấu trúc vật lý Phân tích tài liệu được định nghĩa là quá trình xác định cấu trúc vật lý của 14 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên một tài liệu. Trong khâu này thì từ một ảnh tài liệu đầu vào sẽ được chia thành một số khối (block) chứa các nội dung thành phần của tài liệu như các dòng văn bản, tiêu đề, đồ họa,... cùng với có hoặc không các tri thức biết trước về định dạng của nó[6]. Có một số phương pháp phân tích và được phân ra làm hai loại như sau:  Các phương thức có thứ bậc: Trong quá trình chia tài liệu thành các block chúng ta quan tâm đến mối quan hệ về mặt hình học giữa các block. Có ba phương pháp thuộc loại này là: o Phân tích top-down (trên xuống) o Phân tích buttom-up (dưới lên) o Phân tích kiểu Adaptive split-and-merge (tách và nối thích nghi)  Các phương pháp không có thứ bậc: Trong quá trình chia tài liệu thành các khối chúng ta không quan tâm đến mối quan hệ hình học giữa các block. Hình 8: Ví dụ một ảnh tài liệu bị nghiêng một góc 5 độ 15 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 1.3.3. Phân tích cấu trúc logic Từ kết quả của pha phân tích cấu trúc vật lý, phân tích cấu trúc logic sẽ đi xác định mối quan hệ logic giữa các vùng đã được gắn nhãn như tiêu đề, văn bản, đề mục, hearder, Bước này là cơ sở cho việc nhận dạng ký tự. Việc xác định được vị trí chính xác của mỗi vùng trong cấu trúc logic sẽ tăng thêm thông tin cho quá trình nhận dạng như thông tin về ngữ cảnh, đoán nhận được kiểu font và kích thước chữ nếu biết nó thuộc vùng tiêu đề, đề mục hay trong đoạn văn, (Hình 9) Hình 9: Ví dụ một cây mô tả cấu trúc logic của một trang tài liệu[5] 1.4. Một số hệ thống phân tích tài liệu hiện nay 1.4.1. VnDOCR Vndocr phần mềm nhận dạng tiếng Việt là một sản phẩm của Viện công Nghệ thông tin. VnDOCR thu thập thông tin nhờ quá trình quét các loại sách báo thông qua máy quét thành các tệp ảnh và chuyển đổi thành các tệp có định dạng *.doc, *.xls, *.txt, *.rtf,... có thể đọc và chỉnh sửa được trên các phần mềm soạn document(page) article(page) article(page) sub-title paragraphs abstract sub-title paragraphs sub-title paragraphs 16 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên thảo văn bản thông dụng như Office, Wordpad, (Hình 10) Môi trƣờng  PC với hệ điều hành Windows 9x, ME, 2000, XP, NT,