흑백 (1 비트 흑백) 이미지 변환

스캔 한 텍스트를 1 비트 흑백 이미지로 변환 할 때 결과를 개선하기 위해 프로세스에 적용 할 수있는 일부 필터는 무엇입니까? 디더링 오류로 인해 이미지가 끔찍하게 보이는 문제가 발생했습니다.

업데이트 : 디더링을 취소하는 것이 훨씬 어려운 문제라고 생각합니다. 첫 번째 이미지를 흑백 이미지로 변환하려면 어떻게해야합니까? 기본 접근 방식 convert -monochrome img1 img2은 아래와 같습니다. 또한 2 단계 접근법을 시도했습니다 : 1) 깊이 감소 (컬러 팔레트) 및 감마 2) 2 단계 이미지 (표시되지 않음)로 변환하십시오. 내가 가지고 노는 다른 것은 imagemagick의 order-dither (다양한 설정)를 포함했지만 2 단계 접근법만큼 좋지 않았습니다.

이 경우 업 샘플링하고 약간의 흐림 효과를 적용한 다음 선명하게 한 다음 임계 값 작업을 적용하는 것이 좋습니다. 픽셀 데이터에서 더 이상 정보를 얻지 못합니다. 단순히 거기에 없습니다. 그러나 임계 값 작업에서 더 부드러운 결과를 얻을 수 있으므로 디더링 할 필요가 없습니다. 최종 결과는 복사기 성능 저하와 같습니다.

예:

또한 이것은 더 나은 확산 디더 알고리즘을 사용할 때의 모습입니다.)

당신이보고있는 것을 디더링 이라고 합니다. 이론적으로 디더링 및 인쇄 전에 정확한 이미지를 재구성하려는 경우 문제가 발생하지 않습니다. 그러나 (더 더링의 양자화 양에 따라) 더 넓은 창에 대한 일부 선형 필터링이 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 총 점수 8x8 창을 수집하고 0-256의 관점에서 강도를 제공하는 합계를 적용 할 수 있습니다.

여기 에 나열된 용지 는 정확한 문제에 대한 해결책입니다.

편집 :
좋아, 내가 이해했다면, 디지털 디더링 된 이미지를 찍기보다는 이미지를 스캔하기 때문에 문제가 디 디더링이 아닙니다. 업데이트 전에 첫 번째 부분에 답변했습니다.

좋아,이 경우에는 두 단계 프로세스를 수행 할 수 있다고 제안합니다.

1. 이미지를 이중 레벨 이미지로 변환하기위한 최적의 임계 값을 찾습니다. 히스토그램 내에서 "백색과 검은 색 강도 사이의 밸리"를 찾아서 사용하는 것이 가장 좋습니다. 임계 값에 대한 기본 사항은 여기를 참조하십시오 .

2. 이제 노이즈 유형에 따라 일부 가장자리가 너무 얇거나 두꺼울 수 있습니다. 따라서보다 최적의 이미지를 재구성하기 위해 팽창 및 침식과 같은 작업으로 형태를 적용 할 수 있습니다.

참조 이 프레젠테이션 참조하십시오. 이것은 내가 말한 방향을 알려줄 것입니다. 다음은 다양한 형태 필터를 적용하는 방법에 대한 참조 입니다.