如何摆脱图像中的不均匀照明，这些图像包含通常打印但可能是手写的文本数据？它可以有一些光点，因为在制作图片时会反射光线。我已经看到 Halcon 程序的 segment_characters 函数完美地完成了这项工作，但它不是开源的。我希望将图像转换为在背景和更深色文本区域具有恒定照明的图像。这样二值化将很容易且没有噪音。假定文本比它的背景颜色深。有任何想法吗？
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严格来说，假设您可以访问图像的像素（您可以在线搜索如何在您的编程语言中完成此操作，因为该主题非常可用），该练习涉及检查像素一次以确定“暗度阈值”。为此，您将每个像素从RGB 转换为 HSL，以获得每个像素的亮度级别分量。在此过程中，您可以计算整个图像的平均亮度，您可以将其用作“暗度阈值”
获得图像平均亮度级别后，您可以再次检查图像像素，如果像素小于暗度阈值，则将其颜色设置为全白 RGB（255,255,255），否则，将其颜色设置为全黑 RGB（ 0,0,0)。这会给你一个二进制图像，其中文本应该是黑色的 - 其余的应该是白色的。
当然，关键是找到合适的暗度阈值——所以如果平均方法不能给你很好的结果，你可能不得不想出一种不同的方法来增加这个步骤。这种方法可能涉及分离主要通道红色、绿色、蓝色中的图像，并分别计算每个通道的暗度阈值，然后使用三个通道的激进阈值。
最后，一个更好的方法可能是计算光照水平分布——而不是简单的平均值——然后据此，最大值附近的范围就是你想要保持的。再一次，检查每个像素，如果它的亮度适合波段，则将其设为黑色，否则，将其设为白色。
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对于 HSL 的进一步阅读，我建议从HSL 和 HSV 颜色空间的维基条目开始。
于 2010-03-19T13:31:27.860 回答
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使用局部阈值而不是全局阈值算法。将您的图像（灰度）划分为较小图像的网格（例如 50x50 像素），并对每个图像应用阈值算法。
于 2012-01-29T15:51:07.817 回答
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您是否尝试过使用形态学技术？Closure-by-reconstruction（如Gonzalez、Woods 和 Eddins中所述）可用于创建背景照明级别的灰度表示。您可以通过以下方式或多或少标准化有效照明：
1）计算图像中所有像素的平均强度
2) 使用重构关闭来估计背景光照水平
3）从原始图像中减去（2）的输出
4) 将 (1) 的平均强度添加到 (3) 的输出中的每个像素。
基本上，通过重建关闭的作用是删除所有小于特定尺寸的图像特征，擦除“前景”（您要捕获的文本）并只留下“背景”（照明级别）。从原始图像中减去结果只会留下小尺度偏差（文本）。将原始平均强度添加到这些偏差中只是为了使文本可读，从而使生成的图片看起来像原始图像的光归一化版本。
于 2010-05-23T12:19:52.757 回答
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如果背景特征一般比字母大，可以尝试估计，随后去除背景。
有很多方法可以做到这一点，一种非常简单的方法是在图像上运行中值滤波器。您希望过滤器窗口足够大，以使窗口内的文本很少占像素的三分之一以上，但又足够小，以便有几个窗口适合亮点。此过滤器应生成没有文本但只有背景的图像。从原始图像中减去它，你应该有一个可以用全局阈值分割的图像。
请注意，如果亮点远小于文本，则相反：选择过滤器窗口，使其仅去除光线。
于 2010-03-23T14:17:34.690 回答
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看起来您正在尝试做的是提高局部对比度，同时减弱更大规模的照明变化。我同意其他海报的观点，即通过更好的照明优化图像应该始终是第一步。
之后，这里有两个技巧。
1) 使用 smooth_image() 运算符对原始图像进行高斯卷积。使用相对较大的内核，例如 20-50 像素。然后从原始图像中减去这个模糊的图像。在 sub_image() 运算符中应用比例和偏移量，或使用 equ_histo() 来均衡直方图。
这基本上从原始信息中减去了低空间频率信息，而保留了较高频率信息。
2）您可以尝试使用 highpass_image() 运算符或拉普拉斯运算符之一来提取渐变图像。
于 2019-10-26T20:03:15.097 回答