tek renkli (1 bit siyah beyaz) görüntü dönüştürme

Taranan metni 1 bit siyah beyaz bir görüntüye dönüştürürken, sonucu iyileştirmek için uygulanabilecek bazı filtreler nelerdir? Şu anda renk taklidi hatalarının görüntünün korkunç görünmesi sorununa giriyorum.

Güncelleme: Bence taklidi geri almaya çalışmak çok daha zor bir problem. İlk görüntüyü tek renkli bir görüntüye nasıl dönüştürebilirim? Varsayılan yaklaşım convert -monochrome img1 img2aşağıda gösterilmiştir. Ayrıca iki aşamalı bir yaklaşım denedim: 1) derinliği azaltmak (renk paleti) ve gama 2) çift seviyeli bir görüntüye dönüştürmek (gösterilmemiştir). Oynadığım diğer şeyler arasında imagemagick'in sipariş edilen renk taklidi (çeşitli ortamlarda) vardı, ancak iki aşamalı yaklaşım kadar iyi değildi.

Bu örnek için hafif bir bulanıklık ve daha sonra bir keskinleştirme örnekleyip uygulamanızı ve ardından eşik işlemini uygulamanızı öneririm. Piksel verilerinden daha fazla bilgi almayacaksınız, sadece orada değil. Ancak eşikleme işleminden daha yumuşak bir sonuç elde edersiniz ve titreme yapmanız gerekmez. Sonuç, fotokopi makinesinin bozulması gibidir.

Misal:

Ayrıca, bu sadece daha iyi bir difüzyon renk taklidi algoritması kullandığınızda göründüğü gibidir;)

Baktığınız şeye denir ve titreme . Teorik olarak, taklit ve baskıdan önce tam görüntüleri yeniden yapılandırmak istiyorsanız sorunlar kötü durumdadır. Bununla birlikte, daha geniş bir pencerede (titreme miktarının miktarına bağlı olarak) bir miktar doğrusal filtreleme uygulanabilir. Örneğin, sizin durumunuzda, toplam 8x8 puan puanı toplayabilir ve size 0-256 cinsinden yoğunluk verecek toplamı uygulayabilirsiniz.

Burada listelenen kağıt , kesin probleminizin çözümüdür.

EDIT:
Tamam, eğer anladıysam, dijital olarak taklidi bir görüntü almak yerine görüntüyü taradığınız için, sorun çok takıntılı değil. Güncellemeden önce ilk kısmı cevapladım.

Tamam, bu durumda, iki adımlı bir işlem yapabileceğinizi öneririm.

1. görüntüyü iki düzeyli bir görüntüye dönüştürmek için en uygun eşiği bulun. Bu en iyi şekilde, histogramdaki beyaz ve siyah yoğunluklar arasındaki vadi bulmaya çalışılarak yapılır. Eşikleme ile ilgili temel bilgiler için buraya bakın . Ama bunu da denemiş olabilirsiniz.

2. Şimdi, bazı kenarların gürültünün türüne bağlı olarak çok ince veya çok kalın olabileceğini görebilirsiniz. Böylece daha optimum görüntüyü yeniden oluşturmak için Dilatasyon ve Erozyon gibi işlemlerle morfoloji uygulayabilirsiniz.

Referans için bu sunuma bakınız . Bu size söylediklerimin bir yönünü verecektir. İşte çeşitli morfoloji filtrelerinin nasıl uygulanacağına dair bir referans