2023.4电脑编程技巧与维护1图像文字降噪预处理图像文字降噪预处理主要是降低图像文字中随机噪声对检测和识别的影响，为检测和识别扫清障碍。可以采用图像二值化、图像增强、图像灰度化、畸变校正、几何变换等方法，对图像文字进行图像预处理，包括：灰度化、滤波降噪、图像锐化、边缘检测、轮廓查找。经过灰度化将原图像转化为灰度图像。经过灰度化的图像可以保留原有图像的色度和高亮等级的分布特征。图像二值化是一种基于灰度直方图的图像分割算法，而求取最优二值化的值是该算法的关键。如果采用大津法（OTSU）进行图像二值化，则不会得到较好的二值化结果。因为全局阈值作为二值化的值，使图像上灰度值差别较大。因此，采用局部阈值。局部自适应二值化方法要求首先确定像素点的邻域范围，然后根据邻域内像素值的整体分布情况来计算该像素点的阈值，依据阈值进行二值化。该方法有较强的自适应能力，能有效地划分亮度或对比度差异相对较大的区域，其二值化的效果较好。Bernsen方法是其中的一种动态选择阈值的自适应方法，具体步骤如下。privatevoidBernsen(byte[,]_grayDa,intk,intTlo-cal,intTglobal){inthk=k/2;int[]kDa=newint[k*k];for(inti=0;i<_w;i++){for(intj=0;j<_h;j++){if(i_w-hk-1||j_h-hk-1){_outBitmap.SetPixel(i,j,Color.Black);}else{intk=0;for(intx=i-hk;xTglobal)_outBitmap.SetPixel(i,j,Color.Black);else_outBitmap.SetPixel(i,j,Color.White);}else{if(_grayDa[i,j]>Tk)_outBitmap.SetPixel(i,j,Color.Black);else_outBitmap.SetPixel(i,j,Color.White);}}}}}形态学转换主要针对二值图像（0或1）。腐蚀和膨胀都是对图像的高亮部分进行处理。通过对图像进行膨胀与腐蚀操作，消除随机图像噪声，将其分割形成不相关联的图像元素，并连接相邻的元素，寻找图像中明显的极值区域，求解图像梯度。2文字信息的提取文字识别流程，如图1所示。2.1Canny边缘检测查找到图像轮廓并裁剪，以确定文本区域，通过Canny边缘检测找出并截取图像中的文字区域。2.2DB文本检测可微分二值化处理（DB）文本检测算法是一种基于分割的文本检测算法，采用动态的阈值区分文本区域与背景。在各种文本检测算法中，分割的文本检测算法相比其他算法，可以处理不规则形状的文本...
