问如何通过评估相等邻域像素的百分比来减少图像中的噪声- Java OpenCV

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我正在使用openCV库(v3.4.2)，我计划将RGB图像转换为HSV，然后通过调整色调值来根据颜色过滤它们，以获得黑白图像(调整饱和度和值/亮度不会给我带来更好的效果)，这在理论上已经有效。然而，我的一些图像有很多噪声，你可以在下面的图像部分看到(图1)。

现在，我想要填充密集的黑点(移除其中的几个白色像素)，并移除被白色像素包围的稀疏黑色像素，以获得如下图2所示的效果。

我不会说它是高斯噪声，因为图像上有一些相当“干净”的斑点。我已经考虑过这个帖子了：Remove spurious small islands of noise in an image - Python OpenCV。我借用了几行代码，并根据我的目的进行了修改，如下所示：

// cloV and opV are JSliders so that I can try different values
Mat se1 = Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.MORPH_RECT, new Size(cloV,cloV));
Mat se2 = Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.MORPH_RECT, new Size(opV,opV));

Mat mask = new Mat();

// bwMat is my Mat containing the black&white image
Imgproc.morphologyEx(bwMat, mask, Imgproc.MORPH_CLOSE, se1);
Imgproc.morphologyEx(mask, mask, Imgproc.MORPH_OPEN, se2);
bwMat.setTo(new Scalar(0), mask);

尝试这种方法并尝试参数，我不能得到任何像样的结果(我只能设法将图像中的所有东西都变成黑色)。我假设这是因为每个邻域像素都被考虑在内，并且几乎总是有至少几个像素在很近的地方。现在我想，也许有一种方法，只有当像素的邻域中有一定的百分比(例如，特定的半径)时，才会影响像素，但我真的不知道该找什么。这是正确的方法吗？或者我所想的是现实的吗？

(1)黑白原图：

(2)我想获取的黑白图像：

注意:我使用Paint创建了第二个图像。我只是想表明我正在尝试保留更密集的黑色区域(我甚至可能无意中删除了图像中的一些区域)，这样它看起来就不会完全像这样，但我很感激任何让我更接近这一点的提示。

编辑：有人告诉我要查找椒盐噪声，我偶然发现了medianblur方法，它已经很有效了：

Imgproc.medianBlur(Mat src, Mat dst, int ksize);

我暂时把这个问题放在一边，以防出现其他建议。编辑2:删除图像