低对比度图像的对象提取

Question

我有一张对比度很低的图像，我想从中提取一个文本对象。由于对比度低，我尝试了几种方法，但没有一种方法给我满意的结果。我使用 watershed 提取文本对象，但由于对比度太差，提取不成功。

我的 watershed 计划是：

I_cropped=imread(strcat('C:\Id\',currentfilename));
I_cropped = rgb2gray(I_cropped);
I_eq = histeq(I_cropped);  
figure,imshow(I_eq);
bw = im2bw(I_eq, graythresh(I_eq));
bw2 = imfill(bw,'holes');
bw3 = imopen(bw2, ones(5,5));
bw4 = bwareaopen(bw3, 40);
bw = im2bw(I_eq, graythresh(I_eq));
figure,imshow(bw);
mask_em = imextendedmax(I_eq, 30);
mask_em = imclose(mask_em, ones(5,5));
mask_em = imfill(mask_em, 'holes');
mask_em = bwareaopen(mask_em, 40);
figure,imshow(mask_em);
I_eq_c = imcomplement(I_eq);
figure,imshow(I_eq_c);
I_mod = imimposemin(I_eq_c, ~bw4 | mask_em);
figure,imshow(I_mod);
L = watershed(I_mod);
figure,imshow(label2rgb(L));

我应用了 laplacian 滤镜来增强边缘，但效果不佳。

我的objective是提取文本对象。对于这样低对比度的图像，我应该尝试什么方法？

附上图片：

Answer 1

这是一种方法。

首先在图像上应用具有大内核的中值滤波器以去除异常值，然后应用阈值转换为二值图像。请注意，使用过滤器的内核大小会改变您需要使用的阈值级别。试用它以查看输出变化。

然后反转图像并应用regionprops检测图像中的物体。之后用一点数学推导出 x 和 y 原点（定义左上角）以及包含图像中所有字母的大边界框的宽度和长度。

代码如下：

clear
clc

close all

Im = rgb2gray(imread('Imtext.png'));

%// Apply median filter to remove outliers
Im = medfilt2(Im,[9 9]);

%// Clear borders and apply threshold, then invert image
ImBW = imclearborder(~(im2bw(Im,.55)));

%// Find bounding boxes to delineate text regions.
S = regionprops(ImBW,'BoundingBox');

%// Concatenate all bounding boxes and obtain x,y, width and length of big
%// bounding box enclosing everything
bb = cat(1,S.BoundingBox);

LargeBB_x = min(bb(:,1));
LargeBB_y = min(bb(:,2));

LargeBB_height = max(bb(:,4));

%// Find last column in which pixel value is 1; that's the end 
%// of the bounding box.
[~,ic] = find(ImBW==1);
MaxCol = max(ic(:));

LargeBB_width = MaxCol-LargeBB_x;

%// Display boxes
imshow(ImBW)
hold on
    rectangle('Position',[LargeBB_x LargeBB_y LargeBB_width LargeBB_height],'EdgeColor','r','LineWidth',2) 

hold off

并且输出：

或用原图：

低对比度图像的对象提取

Object extraction for a low contrast image

matlab

text-extraction

image-processing