问OpenCV -去除图像中的噪声

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据我所知，中值滤波是降低噪声的最佳解决方案。我建议使用3x3窗口的中值滤波器。请参见函数cv::medianBlur()。

但是，当同时使用任何噪声过滤和OCR时要小心。它会导致识别准确率的下降。

另外，我建议尝试使用两个函数(cv::erode()和cv::dilate())。但我不确定它会不会比使用Windows3x3的cv::medianBlur()解决方案更好。

如果您非常担心删除像素，这可能会损害您的OCR检测。在不添加人工制品的情况下，尽可能地保持原始图像的纯净。然后，您应该创建一个blob过滤器。并删除小于n个像素左右的任何斑点。

我不打算写代码，但我知道这很好用，因为我自己也使用它，尽管我不使用openCV (出于速度的原因，我编写了自己的多线程blobfilter )。很抱歉，我不能在这里分享我的代码。只是描述如何做到这一点。

如果处理时间不是问题，在这种情况下一个非常有效的方法是计算所有黑色连接分量，并删除那些小于几个像素的分量。它将删除所有噪点(除了那些接触有效组件的点)，但保留所有字符和文档结构(线条等)。

要使用的函数将是connectedComponentWithStats (在您可能需要生成负片图像之前，带有THRESH_BINARY_INV的threshold函数在本例中将起作用)，在找到小的连通组件的位置绘制白色矩形。

事实上，这种方法可以用来查找字符，定义为给定最小和最大大小的连通分量，以及给定范围内的纵横比。