验证码设计中常见的防护手段之一就是加入随机噪点，让字符边缘不清晰，从而干扰自动识别。本文介绍一种基于图像滤波与形态学操作的处理流程，帮助提取出清晰的字符区域。
一、问题分析
噪点验证码的典型特征是：
图像背景上随机分布黑白小点；
字符与噪点像素强度接近，容易被混淆；
简单二值化后会得到“满天星”的结果。
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因此我们需要：
先平滑图像，减少孤立噪点；
再进行二值化；
结合形态学开运算去除小块干扰；
最后只保留字符的主要结构。
二、实现步骤（Julia 示例）
-
加载依赖
using Pkg
Pkg.add(["Images", "ImageIO", "ImageFiltering", "ImageMorphology", "Tesseract"]) -
读取与灰度化
using Images, ImageIO
img = load("captcha_noise.png")
gray = Gray.(img)
save("step1_gray.png", gray)
- 平滑滤波去除噪点
using ImageFiltering
均值滤波
smoothed = imfilter(gray, Kernel.gaussian(1.0))
save("step2_smooth.png", smoothed)
-
二值化处理
binary = smoothed .< 0.7
save("step3_binary.png", binary) -
形态学操作去除孤立小块
using ImageMorphology
先腐蚀再膨胀，去掉小噪点
cleaned = opening(binary, ones(3,3))
save("step4_cleaned.png", cleaned)
- OCR 识别
using Tesseract
result = Tesseract.ocr(convert(Matrix{UInt8}, cleaned))
println("识别结果: ", result)
)
