opencv - Sobel 滤波图像上的 Otsu 阈值处理给出不同的结果

Question

我正在 Android 平台上创建数独解决应用程序，但在处理图像时遇到了问题。我正在尝试使用 Sobel 过滤器使用 OpenCV 找到拼图的水平线，然后使用 Otsu 算法进行阈值处理:

Mat kernaly = Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.MORPH_RECT, new Size(10,2));
Mat dy = new Mat();
Mat close = new Mat();
Imgproc.Sobel(img, dy, CvType.CV_16S, 0, 2);
Core.convertScaleAbs(dy, dy);
Core.normalize(dy,dy,0,255,Core.NORM_MINMAX);
Imgproc.threshold(dy, close, 0, 255, Imgproc.THRESH_BINARY|Imgproc.THRESH_OTSU);
Imgproc.morphologyEx(close, close, Imgproc.MORPH_DILATE, kernaly);

这个方法其实对大多数图片都适用，例如:

但是，对于下面的图片，它失败了:

有人可以解释为什么结果差异如此之大，而上面的第二张图片只返回一行吗？另外，我是否应该改用其他方法，例如 Canny 或 Hough 线？

提前致谢!

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编辑:根据 marol 的建议，我尝试在不扭曲图像的情况下尽可能多地移除黑色边框。这是将上述相同过程应用于这些重新处理的图像时的结果。

图 1:

图 2:

如您所见，结果更好，因为已检测到大多数线条。然而，它仍然不够好。可以通过添加固定阈值来改进，但每个图像的阈值必须不同。

我可能会使用一种新方法，因为这种方法似乎不够稳健。任何提示将不胜感激。

Answer 1

问题可能是由于强度分布引起的。如果您查看 sobel 运算符后的直方图:

将其与成功检测到 otsu 的图像直方图进行比较:

您可以很容易地在第一个直方图中看到失败，因为计算的阈值向右移动而不是向左移动(即使左侧的主峰突出所有黑色像素)。在第二种情况下，分布并没有那么分为峰值和平坦其余部分，而不是我们有更多的白色像素“携带”计算阈值到右边的情况。

换句话说，你必须摆脱黑色像素的支配。换句话说，尝试缩放数独，使周围的黑色像素边框尽可能小。这将使分发更像第二种情况。

恕我直言，根据这些直方图，您可以说该方法非常敏感，因为图像中“黑色”和“白色”部分之间的差异，因此计算的阈值水平对图像非常敏感。我不会依赖这种方法。一些固定的阈值水平呢？这在一般情况下可能听起来不太好，但在这里它可能更确定并且仍然正确。