如何从保留点的图像中去除点状噪声？

Question

我有一张图片，背景中有很多点状噪声。 我尝试了很多过滤器（中值，高斯），但没有任何效果。 由于这些噪音，Tesseract 丢失了很多文本然后我尝试找到所有连接组件，然后以小于 50 的区域通过。但它也删除了有效的小数位数。

_, blackAndWhite = cv2.threshold(img, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
nlabels, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(blackAndWhite, None, None, None, 8, cv2.CV_32S)
sizes = stats[1:, -1] #get CC_STAT_AREA component
img2 = np.zeros((labels.shape), np.uint8)

for i in range(0, nlabels - 1):
    if sizes[i] >= 50:   #filter small dotted regions
        img2[labels == i + 1] = 255
res = cv2.bitwise_not(img2)

这是图片的一部分

Answer 1

检查关于去噪的scikit-image文档：

• https://scikit-image.org/docs/dev/auto_examples/filters/plot_denoise.html
• https://scikit-image.org/docs/0.12.x/​​auto_examples/filters/plot_denoise.html
• https://scikit-image.org/docs/dev/auto_examples/filters/plot_nonlocal_means.html
• https://scikit-image.org/docs/0.12.x/​​auto_examples/xx_applications/plot_rank_filters.html

我也会尝试使用形态运算符。

局部阈值处理也可能是预处理的更好选择。

Answer 2

你可以试试这个：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('path_image', 0)
blackAndWhite = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

nlabels, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(blackAndWhite, None, None, None, 8, cv2.CV_32S)
sizes = stats[1:, -1] 
img2 = np.zeros((labels.shape), np.uint8)

for i in range(0, nlabels - 1):
    if sizes[i] >= 50:   #filter small dotted regions
        img2[labels == i + 1] = 255

res = cv2.bitwise_not(img2)

cv2.imwrite('res.png', res)