如果在对比度较差的图像上进行直方图均衡化，则其特征变得更加明显。然而，也有大量的颗粒/斑点/噪音。使用OpenCV中已经可用的模糊功能是不可取的-稍后我会对图像进行文本检测，并且字母将无法识别。那么应该应用哪些预处理技术呢?
标准模糊技术将图像与核卷积(例如高斯模糊，框滤波器等)作为低通滤波器并扭曲高频文本。如果您还没有这样做，请尝试cv::bilateralFilter()或cv::medianBlur()。如果这两种算法都不起作用，你应该研究其他的保边平滑算法。
如果将图像想象为一个三维空间，传统滤波将每个像素的值替换为以像素为中心的圆圈内所有滤波器的加权平均值。双边过滤也做同样的事情，但是使用以像素为中心的三维球体。由于一个定义良好的边缘看起来像一个平台，球体只包含一个点，像素值保持不变。您可以在这里获得双边过滤器的更详细说明和一些示例输出。