conversão de imagem monocromática (preto e branco de 1 bit)

Ao converter texto digitalizado em uma imagem em preto e branco de 1 bit, quais são os filtros que podem ser aplicados no processo para melhorar o resultado? No momento, estou enfrentando o problema em que erros de pontilhado fazem a imagem parecer horrível.

Atualização: Eu acho que tentar desfazer o pontilhamento é um problema muito mais difícil. Como converter a primeira imagem em monocromática? A abordagem padrão convert -monochrome img1 img2é mostrada abaixo. Também tentei uma abordagem em duas etapas: 1) diminuir profundidade (paleta de cores) e gama 2) converter em uma imagem de dois níveis (não mostrada). Outras coisas com as quais eu brincava incluíam o pontilhamento ordenado do imagemagick (em várias configurações), mas não era tão bom quanto a abordagem em duas etapas.

Eu sugeriria que, neste caso, você amplie a amostra e aplique um leve desfoque e, depois, uma nitidez, e aplique a operação de limite. Você não obterá mais informações dos dados de pixel, eles simplesmente não estão lá. Mas você obterá um resultado mais suave com a operação de limiar e não precisará se inclinar. O resultado final é como uma degradação da fotocopiadora.

Exemplo:

Além disso, é assim que você se parece quando você usa um algoritmo de pontilhamento de difusão melhor;)

O que você está olhando é chamado e sem hesitação . Teoricamente, os problemas são mal colocados se você deseja reconstruir imagens exatas antes de pontilhar e imprimir. No entanto, alguma filtragem linear sobre uma janela mais ampla (dependendo da quantidade de quantização do pontilhamento) pode ser aplicada. Por exemplo, no seu caso, você pode fazer uma coleção da pontuação total da janela 8x8 e aplicar a soma que daria a intensidade em termos de 0-256.

O documento listado aqui é a solução para o seu problema exato.

EDIT:
Ok, se eu entendi, desde que você está digitalizando a imagem em vez de tirar uma imagem pontilhada digitalmente, seu problema não é muito simples. Eu respondi a primeira parte antes da sua atualização.

Ok, neste caso, eu sugiro que você possa ter um processo em duas etapas.

1. encontre um limite ideal para converter a imagem em uma imagem de dois níveis. É melhor fazer isso ao tentar encontrar o "vale entre as intensidades de branco e preto no histograma. Veja aqui o básico sobre limiarização . Mas pode ser que você tenha tentado isso também.

2. Agora, você pode ver que algumas das bordas podem ser muito finas ou muito grossas, dependendo do tipo de ruído. Portanto, para reconstruir uma imagem mais ideal, você pode aplicar a morfologia com operações como Dilatação e Erosão.

Veja esta apresentação para referência. Isso lhe dará uma direção do que eu estava dizendo. Aqui está uma referência sobre como aplicar vários filtros morfológicos