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您好，我在分割下面的图片时遇到问题。它是需要识别的彩色字符。我正在使用锐化、维纳去模糊和维纳平滑。之后，我用fuzzy-c 对图片进行分割意味着聚类（3 类）。但是在字母 E 的情况下，我得到的最好的结果是没有锐化、去模糊和平滑，只使用阈值 fcm 分割。然而，我应该得到比这更好的结果，我可以将这两个部分组合为一个整体（不仅仅是上部白色部分和另一半黑色部分）。

我怎样才能解决这个问题，使其更健壮，并与其他图像一起工作，例如图片中的 5？5 的结果是在 fcm 聚类之上进行锐化、去模糊和平滑。我怎样才能让它更连接呢？

我真的很感谢我能得到的任何帮助，哦，我正在 matlab 中做这个......所以很高兴从那里得到任何帮助，谢谢！

这是字母 E，我想把一个元素作为一个整体

第二张图片是5号，应该更流畅和连接，行之间没有任何空格

编辑：

我的以下代码是这样的： function [bw,level]=fcmthresh(IM,sw) if (nargin<1) error('You must provide an image.'); elseif (nargin==1) sw=0; elseif (sw~=0 && sw~=1) error('sw 必须为 0 或 1。'); 结尾

data=reshape(IM,[],1);
[center,member]=fcm(data,3);
[center,cidx]=sort(center);
member=member';
member=member(:,cidx);
[maxmember,label]=max(member,[],2);
if sw==0
    level=(max(data(label==1))+min(data(label==2)))/2;
else
    level=(max(data(label==2))+min(data(label==3)))/2;
end
bw=im2bw(IM,level);

function img=wienerDeblur(im)
ImgNoisyBlurry = im2double(im);
PSF = fspecial('laplacian'); %LEN, THETA add parameters for 'motion'

noise_var = 0.0001; %0.0001
estimated_nsr = noise_var / var(ImgNoisyBlurry(:));
wnr3 = deconvwnr(ImgNoisyBlurry, PSF, estimated_nsr);
img = wnr3;

end

H = fspecial('unsharp');
im = imfilter(im,H,'replicate');
im = wienerDeblur(im);
im = wienerSmoothing(im);

这就是所有的代码，加上我只使用 fcmthres 来表示字母 E，因为它工作得最好。我阅读了有关形态学图像处理（膨胀，腐蚀）的信息，因此也许可以解决问题。

有没有更好的图像对比和去噪技术？

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2 回答 2

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您可以在 h 通道上尝试精明的边缘检测（尝试所有通道并进行比较）（rgb2hsv），然后进行形态学运算以关闭曲线并填充（填充）数字和字母的曲线。我现在无法访问 matlab，但在类似的问题上已经取得了成功。

http://www.mathworks.se/help/techdoc/ref/rgb2hsv.html http://www.mathworks.se/help/toolbox/images/ref/edge.html http://www.mathworks.se/帮助/工具箱/图像/ref/imfill.html

于 2012-07-31T10:01:16.597 回答
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在你拥有黑白之后，你可以使用奇异值分解（http://en.wikipedia.org/wiki/Singular_value_decomposition），你可以比较奇异值。

为了去除噪声，将较小的奇异值设置为 0。

于 2013-01-14T17:00:03.167 回答