使用OpenCV和Python從圖像中去除黑點

Question

我正在嘗試比較兩個圖像，並且需要在與數字副本進行比較之前對它們進行預處理/清理，這是掃描副本。 掃描副本 / 數碼副本

我在掃描的圖像上運行此代碼，並獲得了包含許多黑點的輸出。 不確定如何清理這些內容，以便可以與數字副本進行比較

img = cv2.multiply(img, 1.2)
kernel = np.ones((1, 1), np.uint8)
img = cv2.erode(img, kernel, iterations=1)
kernel1 = np.zeros( (9,9), np.float32)
kernel1[4,4] = 2.0
boxFilter = np.ones( (9,9), np.float32) / 81.0
kernel1 = kernel1 - boxFilter
img = cv2.filter2D(img, -1, kernel1)

以下是我得到的輸出

Answer 1

嘗試在頻域中應用濾波器，由於圖像噪聲，FFT后的圖像將具有規則的亮點。 如果要刪除這些點並進行逆FFT變換，則將從圖像中刪除點。 請檢查以下示例： example1 ， example2和example3 。

Answer 2

是。 @Andrey方法是解決問題的正確方法。 我嘗試過去除頻域中的高頻點，這是一個示例，說明正確完成后的效果

灰度原始圖像。

在圖像上運行FFT之后

消除所有高頻噪聲。 當然，這可以通過在噪聲源周圍繪制一個黑圈來手動完成。 您可以設計程序來檢測局部亮點並將其干凈地去除。

這是上述頻率圖像的逆FFT之后的最終結果。 一些由於我去除噪音的粗略方法而導致的性能下降，但是它應該使您大致了解如何實現。

此過程僅影響點周圍的區域，而所有其他圖案均保持其原始形式。