Java OCR图像预处理：局部Otsu阈值还是使用OpenCV的另一种二值化算法？

我正在使用Otsu，这是一种全局阈值技术，使用java中的OpenCV。 但我了解到，局部阈值技术（例如局部Otsu、Sauvola、Niblack等）在从图像中剔除文本方面更有效（我正在为OCR预处理图像）。 这就是我正在做的：

 Mat src = Imgcodecs.imread(imageFilePath, Imgcodecs.IMREAD_GRAYSCALE);
            //Creating an empty matrices to store the destination image.
            Mat dst = new Mat(src.rows(), src.cols(), src.type());
            //Applying simple threshold
            Imgproc.threshold(src, dst, 50, 255, Imgproc.THRESH_OTSU);
            Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeFile(imageFilePath);
            Utils.matToBitmap(dst, bitmap);

我应该用大津吗？如果是，如何在本地应用？

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或者我应该使用另一种二值化算法吗？

如果照明不均匀，或者如果背景颜色发生变化，则全局方法无法在图像上的任何位置工作

局部方法可以解决这一问题，但需要一个比例参数，该参数取决于要检测的特征的大小。（这是一个通用解决方案的问题，其大小未知。）

在滑动窗口中应用过滤器是最好的，因为它会产生连续的阈值函数，但比平铺窗口更耗时