使用python从错误的照明图像中分割文本

我有三种类型的图像，想从中分割文本。因此，我得到了一个干净的二值化img，如下面的第一幅图像。下面是三种类型的图像

我尝试过各种技巧，但总是有失败的案例。我首先尝试使用大津算法对img进行阈值设置，但在下面的图像中效果不佳

我尝试了

Guassian

，

双边

和普通模糊内核，但没有太多地增强效果

任何人都可以提供帮助

代码是我从中获得的最佳结果

import cv2

gray = cv2.imread("/home/shrouk/Pictures/f2.png", 0)
thresholded = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)[1]
cv2.imshow("img", thresholded)

这是我需要的最终结果

这是第一类失败的图像。它失败了，因为文本的灰度在图像的右边变浅了

大津大学的结果就在这里，我只需要一个方法来增强右起第三行中的单词：

第二种类型失败，因为背景较暗

otsu的结果不是很好，因为左边的单词看起来像放大的单词

这是由大津正确设定阈值的类型，因为没有噪音

尝试使用

import cv2

image = cv2.imread("2.png", 0)
adaptive = cv2.adaptiveThreshold(image,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY,11,5)
cv2.imshow("adaptive", adaptive)
cv2.waitKey()