在象形文字中从图像中提取凹陷部分

Question

目前我正在尝试从像这样的图像中提取象形文字符号.

我所做的是使用hough变换来查找线条并将图像分成几部分以使我更容易.但是我尝试了一组算法从图像中提取凹陷的字母,然后我走到了尽头.

我所尝试的是形态学操作和边缘检测以及轮廓发现的混合.那么有没有任何算法设计做这样的事情或任何提示将不胜感激.

Answer 1

您可以对输入图像进行上采样，应用一些平滑，并找到 Otsu 阈值，然后使用此阈值查找具有不同窗口大小的 Canny 边缘。

对于较大的窗口 ( 5 x 5)，您会得到一个嘈杂的图像，其中几乎包含您需要的所有边缘以及噪声。

对于较小的窗口 ( 3 x 3)，您会得到噪声较少的图像，但缺少一些边缘。

如果这个噪声较小的图像不够好，您可以尝试使用噪声图像作为掩模来形态重建它。在这里，我使用形态学命中-未命中变换链接了噪声图像中的一些对角边缘段，然后应用重建。

用一个

Mat k = (Mat_<int>(3, 3) <<
        0, 0, 1,
        0, -1, 0,
        1, 0, 0);

用于连接破损边缘的内核，您会得到更薄的轮廓。

请注意，在c++下面的代码中，我使用了简单的重建。

Mat im = imread("rsSUY.png", 0);
/* up sample and smooth */
pyrUp(im, im);
GaussianBlur(im, im, Size(5, 5), 5);
/* find the Otsu threshold */
Mat bw1, bw2;
double th = threshold(im, bw1, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU);
/* use the found Otsu threshold for Canny */
Canny(im, bw1, th, th/2, 5, true);  /* this result would be noisy */
Canny(im, bw2, th, th/2, 3, true);  /* this result would be less noisy */

/* link broken edges in more noisy image using hit-miss transform */
Mat k = (Mat_<int>(3, 3) <<
    0, 0, 1,
    0, -1, 0,
    0, 0, 0);
Mat hitmiss;
morphologyEx(bw1, hitmiss, MORPH_HITMISS, k);
bw1 |= hitmiss;

/* apply morphological reconstruction to less noisy image using the modified noisy image */
Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_ELLIPSE, Size(3, 3));
double prevMu = 0;
Mat recons = bw2.clone();
for (int i = 0; i < 200; i++)
{
    dilate(recons, recons, kernel);
    recons &= bw1;
    Scalar mu = mean(recons);
    if (abs(mu.val[0] - prevMu) < 0.001)
    {
        break;
    }
    prevMu = mu.val[0];
}

imshow("less noisy", bw2);
imshow("reconstructed", recons);

waitKey();