Result Details

Metodika scelování po částech skenovaných předloh

Created: 2025
English title
Methodology for Stitching Partially Scanned Originals
Type
approved methodologies
Language
Czech
Authors
Žabička Petr, Ing.
Hradiš Michal, Ing., Ph.D., UAMT (FEEC), DCGM (FIT)
Šolony Marek, Ing., Ph.D., DCGM (FIT)
Pukanec Dávid, Ing., DCGM (FIT)
Description

Metodika řeší digitalizaci a scelování velkoformátových dokumentů (mapy, plány) v paměťových institucích. Klíčovým přínosem je zavedení nově vyvinutých open-source aplikací MapStitcher a Exposea. MapStitcher slouží ke spojování skenů a Exposea ke skládání fotografií. Obě aplikace využívají pokročilé techniky strojového učení pro přesné zarovnání na úrovni pixelů a odstranění viditelných švů. Metodika podrobně popisuje celé digitalizační workflow, včetně doporučení pro přípravu dokumentů a zajištění minimálního překryvu snímků pro spolehlivé spojení. Zavedením těchto standardizovaných postupů a open-source nástrojů se scelování stává rutinní, transparentní a udržitelnou součástí digitalizačních pracovních postupů paměťových institucí.

English description

The methodology addresses the digitization and stitching of large-format documents (maps, plans) in memory institutions. A key benefit is the introduction of newly developed open-source applications MapStitcher and Exposea. MapStitcher is used to stitch scans and Exposea to stitch photos. Both applications use advanced machine learning techniques for precise pixel-level alignment and removal of visible seams. The methodology describes in detail the entire digitization workflow, including recommendations for document preparation and ensuring minimal image overlap for reliable joining. By introducing these standardized procedures and open-source tools, merging becomes a routine, transparent and sustainable part of the digitization workflows of memory institutions.

Keywords

Digitalizace velkoformátových dokumentů
Scelování skenovaných předloh
MapStitcher
Exposea
Strojové učení

English keywords

Large Format Document Digitization
Scanned Document Stitching
MapStitcher
Exposea
Machine Learning

URL
Projects
Machine learning for printed heritage digitisation, MK, NAKI III – program na podporu aplikovaného výzkumu v oblasti národní a kulturní identity na léta 2023 až 2030, DH23P03OVV066, start: 2023-03-01, end: 2027-12-31, running
Departments
Department of Computer Graphics and Multimedia (DCGM)
Moravská zemská knihovna v Brně (MZK)
Back to top