Le tecnologie di image enhancement servono a migliorare le immagini digitali di documenti, sia a livello globale (intero documento) che a a livello locale (area specifica).

Il miglioramento globale può consistere nel rimuovere sporco e rumore, nell’eliminare i bordi frastagliati e ritagliare il solo contenuto rispetto ad uno sfondo estraneo, nel correggere l’orientamento, la pendenza o la distorsione prospettica, nel modificare contrasto e luminosità: in sintesi, nel rendere più leggibile e più fedele all’originale un’immagine digitalizzata.

Oltre che globalmente sull’intera immagine, le tecnologie di image enhancement sono applicabili anche localmente, ossia su piccole porzioni dell’immagine, magari anche solo temporaneamente prima che le singole regioni dell’immagine vengano elaborate da motori di riconoscimento specifici. In questo caso il miglioramento può consistere nell’eliminazione delle intrusioni, nell’eliminazione di linee o caselle, nell’eliminazione di filamenti, nell’assottigliamento, nell’inspessimento, nel thresholding dinamico: tutte operazioni utili a rendere più agevole il riconoscimento, da parte del sistema di lettura ottica, dei dati contenuti in un’area specifica.

Nel valutare una soluzione di data-capture è quindi fondamentale assicurarsi la possibilità di definire opportuni parametri di pre-elaborazione per singolo campo, in modo da riuscire a gestire in maniera ottimale anche immagini – o porzioni di immagini – aventi una qualità non ottimale.