형태소 연산 만 사용하여 이미지의 텍스트를 어떻게 재구성합니까?

다음 이미지의 텍스트를 최대한 재구성하고 싶습니다. 까다로운 부분은 이미지에 대해 형태 론적 조작 만 사용하고 싶다는 것입니다.

침식, 팽창, 개폐를 사용해 보았지만 결과는 그리 좋지 않습니다.

이것이 가능합니까?

형태 적으로 변환 된 이미지 등을 추가 / 빼기하려는 경우 각 픽셀 근처에 몇 개의 신호 픽셀이 있는지, 그 수에 따라 임계 값을 계산할 수 있습니다.

img = imread('http://i.stack.imgur.com/wicpc.png');

n = false(3);n(4) = 1;
s = false(3);s(6) = 1;
w = false(3);w(2) = 1;
e = false(3);e(8) = 1;

%# note that you could convolve with a cross instead
fourNeighbourCount = imerode(img,n) + imerode(img,s) + imerode(img,w) + imerode(img,3) + img;

%# require at least two neighbours
img = fourNeighbourCount > 1;

그런 다음 가운데에 구멍이있는 3x3 마스크로 얽히면 다음과 같은 것을 얻을 수 있습니다.

이것은 해결해야 할 매우 흥미로운 문제입니다! 중앙값 필터를 사용해보십시오 . 자세한 내용은 여기 및 여기 를 참조하십시오.

문제를 시뮬레이트하기 위해 손을 넣지 않았지만 이것은 제안입니다. 내 직감은 그것이 소금-후추-유형의 소음을 막는 것으로 알려져 있기 때문에 큰 이점을 줄 수 있다고 말합니다. 귀하의 경우 이미지에는 테두리 주위에 여분의 흰색 점이있어 알파벳의 어느쪽에 따라 흰색 또는 검정색으로 변환됩니다. 중간 필터링 후의 모습은 다음과 같습니다.

어떤 이유로 당신이 형태소 연산을 사용하는 것으로 제한된다면, 지향적 닫기 연산의 "투표 방식"을 사용하는 것을 고려할 수 있습니다.

형태학 연산의 한 가지 문제점은 실제로 방향성을 고려하지 않는다는 것입니다. 중앙 픽셀의 경우 이와 같은 이웃

1 0 0
1 1 0
0 1 1

정말 이런 동네와 다르지 않습니다

0 1 0
1 1 0
1 1 0

팽창과 침식이 원하는 방향으로 편향되지 않기 때문에 문제가 발생할 수 있습니다. 따라서 당신이 할 수있는 한 가지는 커널을 사용하여 다음과 같은 가장 적합한 방향 편향 형태 연산을 찾는 것입니다

1 1 0   1 0 0   1 0 0
0 1 0   1 1 0   1 1 0
0 1 1   0 1 1   0 1 1 . . .

이것은 5 x 5 커널에서 더 나을 것이지만 아이디어는 분명하다고 생각합니다. 기본적으로 코너 감지 커널의 개념은 약간 씩 늘어나서 라인 세그먼트 감지 커널이됩니다. 이를 사용하여 가장 적합한 곡선을 찾을 수 있습니다.

0 0 0 1 1
0 0 1 1 0
0 1 1 0 0 
0 0 1 1 0
0 0 0 1 1

분명히 이것은 많은 수의 커널로 이어지지 만 기본 아이디어가 효과가 있다고 생각되면 가장 적합한 커널을 단일 패스에서 찾을 수 있도록 기술을 최적화하는 방법이 있습니다.

어쨌든 여러 커널과 일부 논리를 사용하는 경우 (x, y)에서의 각 작업에는 기존의 형태 학적 단계보다 더 많은 계산이 필요합니다.

1. 각 픽셀 (x, y)에서 여러 형태소 연산자를 적용하십시오. 각 연산자에 대해 형태 학적 연산 결과와 입력이 커널과 일치하는 정도를 모두 계산하십시오. ( "도"= 일치하는 픽셀 수)
2. 실제 켜기 / 끄기 픽셀 구성과 가장 일치하는 커널의 형태 학적 결과를 선택하십시오.

커널 크기는 입력 크기와 일치해야합니다. 더 큰 커널을 사용하는 대신 "확산"커널을 사용하여 작업 수를 줄일 수 있습니다. 다음 커널은 반경이 1보다 큰 3 x 3 커널입니다.

1 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0
1 0 0 1 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0
1 0 0 0 0 0 1