Java OpenCV去除图像中的噪声

我正在开发一个java图像处理程序（基于

OpenCV库

）

我需要去除第一幅图像中的噪声，以获得一幅干净的图像，如下面的第二幅图像

在这种情况下，消除噪音的最佳方法是什么？ 最重要的部分是如何去除图像周围的黑色部分

第一张图片：

第二张图片：

去除灰色：使图像中的任何灰色变为白色

去除边框：在位置（0.0）处使用白色

这将只剩下几个剩下的问题需要清理：检测图像中的每个黑色斑点，如果斑点的面积小于一定量，则用白色填充斑点。实现这一点的一种方法如下。 请注意，floodfill返回其填充的像素数。这允许您在发现一个填充为灰色时扫描黑色像素。如果填充的区域太小，请再次填充白色以擦除斑点，然后继续扫描，否则将斑点保留为灰色并继续扫描黑色。在最后，你想要的一切都是灰色的，所以再次扫描图像，每当你发现灰色洪水填充黑色

---

以下程序可能有助于解决您的问题， 该程序对输入图像设置阈值，并仅选择“已连接” 特殊尺寸的部件

#include <iostream>
#include<cv.h>
#include<highgui.h>

using namespace std;
using namespace cv;
int main(int argc, char *argv[])
{
  IplImage *img1 = cvLoadImage(argv[1] , 0);
  IplImage *img3 = cvLoadImage(argv[1]);
  IplImage *img2 = cvCloneImage(img1);

  cvNamedWindow("Orig"); 
  cvShowImage("Orig",img1);
  cvWaitKey(0);

  cvAdaptiveThreshold(img1, img1, 255, CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,
                                 CV_THRESH_BINARY_INV, 15);
  cvNamedWindow("Thre"); 
  cvShowImage("Thre",img1);
  cvWaitKey(0);

  IplImage *tempImg = cvCloneImage(img1);
  CvMemStorage *storage = cvCreateMemStorage(0);
  CvSeq *contour = NULL;
  cvFindContours(tempImg, storage, &contour, sizeof(CvContour),
      CV_RETR_CCOMP, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);

  for (; contour != 0; contour = contour->h_next)
  {
    CvRect r = cvBoundingRect(contour);

    int area = r.width * r.height;
    if (area < 50 || area > 500) continue;

    cvRectangle(img3, cvPoint(r.x, r.y), cvPoint(r.x + r.width, r.y + r.height),
                  CV_RGB(255, 0, 0), 1);
  }
  cvNamedWindow("D");
  cvShowImage("D",img3);
  cvWaitKey(0);
}

#包括
#包括
#包括
使用名称空间std；
使用名称空间cv；
int main（int argc，char*argv[]）
{
IplImage*img1=cvLoadImage（argv[1]，0）；
IplImage*img3=cvLoadImage（argv[1]）；
IplImage*img2=cvCloneImage（img1）；
cvNamedWindow（“原”）；
cvShowImage（“原始”，img1）；
cvWaitKey（0）；
cvAdaptiveThreshold（img1、img1、255、CVU自适应阈值、高斯阈值、，
CV_阈值_二进制_INV，15）；
CVD公司（“Thre”）；
cvShowImage（“Thre”，img1）；
cvWaitKey（0）；
IplImage*tempImg=cvCloneImage（img1）；
CvMemStorage*storage=cvCreateMemStorage（0）；
CvSeq*轮廓=空；
cvFindContours（温度、存储和轮廓、尺寸）（CvContour），
CV_RETR_CCOMP，CV_CHAIN_近似_简单）；
对于（；轮廓！=0；轮廓=轮廓->h_下一步）
{
CvRect r=cvBoundingRect（轮廓）；
内部面积=r.宽度*r.高度；
如果（面积<50 | |面积>500）继续；
cv矩形（img3，cvPoint（r.x，r.y），cvPoint（r.x+r.width，r.y+r.height），
CV_RGB（255,0,0,1）；
}
CVD；
cvShowImage（“D”，img3）；
cvWaitKey（0）；
}

---

请不要使用不推荐使用的旧API，但效果不错。