如何用光照和噪波对灰度图像进行阈值处理

Question

我正在尝试用具有挑战性的噪点对图像进行阈值处理。

。

侧面的数字是尺寸。我尝试了各种标准方法：

ret,thresh1 = cv2.threshold(img,95,255,0) 
#cv2.THRESH_BINARY

thresh2 = cv2.adaptiveThreshold(img,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,cv2.THRESH_BINARY,7,0.5)
thresh3 = cv2.adaptiveThreshold(img,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv2.THRESH_BINARY,3,1.5)


# Otsu's thresholding after Gaussian filtering
blur = cv2.GaussianBlur(img,(3,3),0)
ret3,th3 = cv2.threshold(blur,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)

我想在较暗的灰色区域内分割“较亮”的部分（反之亦然）。我玩过各种内核大小和常数值，但是没有什么能给我带来很好的细分。有什么想法我可以尝试还是如何改善结果？我使用代码得到的一些示例结果是