image - 过滤低对比度的噪声图像

Question

我尝试在一个非常嘈杂的图像中实现 OCR。数字和背景之间的对比度也很低。我尝试使用一些中值滤波器来平滑背景噪声和边缘增强方法，但没有明显的效果。有没有人有类似的任务要做？我应该使用什么过滤器？

带有背景噪音和低对比度的数字：

编辑（添加过度曝光的图片）

Answer 1

实际上，这个共享图像的分辨率非常低（接近 190x160）。如果真实图像的分辨率高于此图像，您可以获得更好的结果。我在图像上尝试了一些代码。我发现数字是“6”和“&”。

屏幕截图在这里： https ://drive.google.com/open?id=1I1s79hwcon8IdxC6peRxMbaB4I2taNFr

代码在这里：

dev_get_window (WindowHandle)
set_display_font (WindowHandle, 18, 'mono', 'true', 'false')

**reading image
read_image (Pnk9h, '/home/emin/Desktop/pNk9h.png')
get_image_size (Pnk9h, Width, Height)

**bluring image but preserve the edges
bilateral_filter (Pnk9h, Pnk9h, ImageBilateral, 9, 10, [], [])

**sharpening image
emphasize (ImageBilateral, ImageEmphasize, 7, 7, 5)

**processes about finding digits
var_threshold (ImageEmphasize, Region, 150, 150, 0.2, 2, 'dark')
var_threshold (ImageEmphasize, Region2, 150, 150, 0.2,5, 'light')
fill_up (Region, RegionFillUp)
difference (RegionFillUp, Region, RegionDifference)
opening_circle (RegionFillUp, RegionOpening, 3.5)
connection (RegionOpening, ConnectedRegions)
sort_region (ConnectedRegions, SortedRegions, 'first_point', 'true', 'column')
select_shape (SortedRegions, SelectedRegions, ['area','row','row1','row2'], 'and', [150,Height/2-20,10,0], [99999,Height/2+20,Height,Height-10])

smallest_rectangle1 (SelectedRegions, Row1, Column1, Row2, Column2)
gen_rectangle1 (Rectangle, Row1, Column1, Row2, Column2)
intersection (Rectangle, Region, RegionIntersection)
opening_circle (RegionIntersection, RegionOpening1, 2)
area_center (RegionOpening1, Area, Row, Column)
union1 (RegionOpening1, RegionUnion)

**painting image for reading robustly
paint_region (RegionUnion, ImageEmphasize, ImageResult, [0,0,0], 'fill')
complement (RegionUnion, RegionComplement)
paint_region (RegionComplement, ImageResult, ImageResult, [255,255,255], 'fill')

**reading digits
read_ocr_class_cnn ('Universal_0-9+_NoRej.occ', OCRHandle3)
do_ocr_multi_class_cnn (SelectedRegions, ImageResult, OCRHandle3, Class3, Confidence3)
dev_disp_text (Class3, 'image', Row2+10, Column2-50, 'blue', [], [])

Answer 2

如果您能够再次进行图像采集，则有几个选项：

1. 尝试过度曝光图像，这可能对从背景中分割数字产生积极影响。我刚刚写了一篇关于它的帖子：https ://www.linkedin.com/pulse/making-overexposure-work-you-part-i-vladimir-perkovic

2. 由于您有 Halcon 标签，我假设您可以访问 Halcon。看一下示例 ocr_embossed_photometric_stereo.hdev，它展示了如何使用来自多个方向的灯光来读取浮雕字母。

如果您必须只使用现有图像，我最好的方法是使用 Halcon 中的最大稳定极值区域（MSER）：

rgb1_to_gray (Image, GrayImage)
segment_image_mser (GrayImage, MSERDark, MSERLight, 'dark', 600, 60000, 1, 'may_touch_border', 'false')