用图像处理恢复旧手稿

Question

说我有这个旧手稿。我们要做的是制作手稿，使其中的所有人物都能被完全认出，我应该记住的是什么？ 虽然接近这样的问题的任何方法相同吗？

请帮助谢谢

Answer 1

某些图形应用程序具有宏录制器（例如Paint Shop Pro）。它们可以记录应用于图像的一系列操作，并将它们存储为宏脚本。然后，您可以在批处理中运行宏，以便自动处理文件夹中包含的所有图像。这可能是一个比重新发明轮子更好的选择。

我首先要手动使用不同的功能，以便了解它们对您的图像做了什么。你可以尝试很多东西：使用许多不同的方法和选项来锐化，平滑和消除噪音。您可以通过多种不同的方式处理对比度（拉伸，伽马校正，扩展等）。

此外，如果您的图像背景为黄色，那么单独使用红色或绿色通道可能会产生更好的效果，因为蓝色通道的对比度很差。

Answer 2

你是说你想让人们更容易阅读这些角色，还是你想提高图像质量，以便光学字符识别（OCR）软件可以阅读它们？

我建议您为可读性选择特定目标。例如，如果图像处理完毕，您可能希望读者能够以20％的速度阅读文本。如果您使用OCR软件阅读文本，请设置您想要达到的读取速率。拥有一个具体的目标可以更容易地跟踪您的进度。

Gonzalez和Woods（第3版）的图像处理书数字图像处理有一个很好的例子，展示了如何将这样的图像转换为黑白表示。在白色背景上有黑色文本后，您可以执行一些额外的图像处理步骤来“清理”图像并使其更具可读性。

示例步骤：

1. 将图像转换为黑白（灰度）
2. 将移动平均值阈值应用于图像。如果图像中的字符大小通常大小相同，那么为移动平均阈值算法的两个参数选择值应该不会有太多麻烦。
3. 在白色背景上将图像转换为黑色字符后，尝试使用形状“关闭”等简单操作填充小间隙。
4. 将原始图像和清洁后的图像呈现给成年读者，并记录他们阅读每个样本所需的时间。这将为您提供图像质量改善的一些指示。

之前已经在SO上讨论了技术调用Stroke Width Transform。它可用于从甚至非常复杂的背景中提取字符笔划。 SWT将更难实现，但可以适用于各种各样的图像： Stroke Width Transform (SWT) implementation (Java, C#...)

纸张中的纹理可能会给许多算法带来问题。然而，存在基于快速傅里叶变换（FFT）对图像进行去噪的技术，该算法可用于在图像中找到1D或2D正弦图案（例如，网格图案）。在下一页的大约一半处，您可以看到基于FFT的技术示例，用于消除周期性噪声： http://www.fmwconcepts.com/misc_tests/FFT_tests/index.html

如果您发现一种适用于您正在测试的图像的技术，我相信很多人会对查看未处理和处理过的图像感兴趣。