写真にはノイズが含まれているため、写真のテキストの視認性を向上させるフィルターが必要です。この目的のために知っているフィルター (アルゴリズム) はどれですか?
今、モノクロフィルターを使っていますが、画質は良くなりません。小さな領域の中程度の背景を判断し、中程度の背景に応じて画像をモノクロにすることができるフィルタリングが必要です。
たとえば、ほとんどの画像の背景は白とグレーの文字ですが、一部の領域ではより暗い色 (グレー) と黒の文字が使用されています。画像の一部の領域がより暗くなり、黒の受け入れレベルが低くなることをアルゴリズムが理解できる必要があります。
例: ソース画像:
および処理された写真 (メディアン、モノクロ フィルター)
残念ながら、コードで画像処理パッケージを使用して正確かつ迅速な回答を提供することはできませんが、Photoshop で行われた非常に簡単なテストに基づいていくつかのヒントを提供できます (申し訳ありませんが、ビジュアルシンカー、遅いタイピスト)。最悪のシナリオでは、Matlab から Photoshop フィルターを実行できますが、使用するフィルターは利用可能であるか、実装が難しくないはずです。
簡単に言えば、最初に暗いグラデーションから明るいグラデーションを読み取ることをお勧めします。より均一な画像でコントラスト/しきい値を操作する方が簡単です。Photoshop で曲線を適用しました (他の人がコードでの実装について疑問に思っていました) 。
完璧ではありませんが、その強い勾配を少しキャンセルするというアイデアを示しています。
結果の画像にレベルを適用しました：
その後、ハイパス：
ハイパスの結果を使用して、詳細を強調する前のステップとブレンド (オーバーレイ) できます。
次に、スタンプ フィルター (小さなガウスぼかし + しきい値の混合) を適用します。
またはさらに簡単に、ハイパスの結果で、カーブまたはしきい値を再度適用します。
アイデアは、しきい値が最後の段階でセグメンテーションを処理する必要があり、テキスト自体に関係のない要素 (グラデーションのようなフラッシュ ライトなど) をキャンセルして、できるだけ簡単にする必要があるということです。後で小さなドットをクリーンアップする必要がある場合は、モルフォロジカル フィルター (浸食、膨張など) が役立ちます。勾配の検出に関する情報も見つけることができます。
サンプル画像を提供できます。
画像を白黒にしたい場合は、テキストが最も暗い背景値よりも暗い限り、しきい値操作を使用できます。
すべてのピクセルとグローバルしきい値を比較します。高い場合は新しい値 a に設定し、低い場合は新しい値 b に設定します。等しい場合は、1 つのオプションを選択する必要があります。
そうでない場合は、いわゆるローカルしきい値を使用できます。ここでは、周囲からすべてのピクセルのしきい値を計算します。そのローカルしきい値を計算するアルゴリズムは多数あります。
いくつかのローカルしきい値アルゴリズムを挙げると: Bernsen Sauvola Mean Median MidGrey Niblack
それらはすべて、ピクセル周辺の限られた領域に基づいてしきい値を計算します。