Métodos de pré-processamento sugeridos para OCR em imagens circulares

Olá, esta é minha imagem de amostra. Vou fazer a detecção de caracteres em tempo real em imagens como essa.

Eu tentei SURF, SIFT, MSER e correspondência de modelo na imagem original sem qualquer pré-processamento. Posso detectar caracteres, mas quando a imagem muda, esse método de detecção de recursos não funciona porque não há muitos pontos de interesse nos caracteres da imagem. Não sei exatamente que tipo de pré-processamento devo fazer para obter maior precisão.

então minha pergunta é quais métodos vocês podem sugerir para a detecção de caracteres com maior precisão.

desde já, obrigado.

Aqui está o que eu fiz para um cliente (o que você está perguntando é o mesmo).

Supondo que você tenha acesso a determinado tipo de padrão na imagem (ou no centro do furo), você sempre pode detectar o modelo para obter a localização de um possível desmanche:

Observe que na imagem transformada, duas regiões de interesse são definidas e a região na qual gostaríamos de ler os personagens é o toro situado entre dois círculos. Usando essas informações, podemos distorcer esta imagem usando uma transformação polar inversa para obter:

Também forneço o código MATLAB para essa transformação nesta postagem de troca de arquivos .

Na próxima etapa, graças à correspondência do modelo, os caracteres a serem lidos sempre ficam na região local definida na imagem acima. Agora, se você possui iluminação apropriada, a segmentação de caracteres não passa de um conjunto trivial de operações de processamento de imagem:

Os componentes conectados obtidos eventualmente são alimentados em uma rede neural ou em um SVM, primeiro para treinar e depois classificar. Esta parte é composta apenas por uma tarefa básica de aprendizado de máquina, que não vou entrar em detalhes aqui.

Não se esqueça de cuidar bem da iluminação, pois ela está quase resolvendo o problema pela metade.