python - 图像阈值处理无法完全去除图像中的点状噪声

Question

我正在处理一些图像，我必须进行一些预处理操作以删除任何内容并只保留文字。
为此，我使用了不同的阈值方法（自适应平均阈值、自适应高斯阈值……）。我得到的最好结果是自适应平均阈值。然而，使用自适应平均阈值不仅消除了不需要的“噪音”，而且还消除了一部分文字！
这是我使用的代码：

src = cv2.imread('input.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
height, width = src.shape
blockSize = 35
C = 23
amtImage = cv2.adaptiveThreshold(src, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, blockSize, C)
cv2.imwrite('output.jpg', amtImage)

输入图片： 出于保密原因，这些图片均来自互联网！

输出图像：

我尝试使用以下代码消除虚线噪声：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('output.jpg', 0)
_, blackAndWhite = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

nlabels, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(blackAndWhite, None, None, None, 8, cv2.CV_32S)
sizes = stats[1:, -1] #get CC_STAT_AREA component
img2 = np.zeros((labels.shape), np.uint8)

for i in range(0, nlabels - 1):
    if sizes[i] >= 10:   #filter small dotted regions
        img2[labels == i + 1] = 255

res = cv2.bitwise_not(img2)
cv2.imwrite('another_output.jpg, res)

这是我得到的一个例子：

虽然自适应平均阈值做得很好，但最终结果仍然不够好，无法进行 OCR-ed（使用 Tesseract）。
任何人都可以提出一些修改或任何想法，以提高阈值的质量并只保留最终图像中的文字吗？
抱歉太长了，谢谢！

标签： pythonopencvimage-processingocrimage-thresholding