用 Julia 图像滤波技术识别背景噪声干扰严重的验证码

在真实场景中，我们经常遇到背景极为复杂、包含随机噪点、纹理或小斑块的验证码图像。这类验证码故意混淆图像内容，使 OCR 引擎难以提取字符。本文将使用 Julia 实现一套完整的图像滤波 + 边缘提取 + 轮廓增强流程，有效过滤噪声背景、提亮字符结构，从而提升识别准确度。

一、准备工作：安装依赖
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using Pkg
Pkg.add(["Images", "ImageIO", "ImageFiltering", "ImageContrastAdjustment", "Tesseract"])
二、读取原始图像并转为灰度

using Images, ImageIO

img = load("noisy_captcha.png")
gray = Gray.(img)
三、高斯滤波去除随机噪声
高斯滤波器可以模糊掉散布在图像上的点状干扰，同时尽量保留字符轮廓。

using ImageFiltering

smoothed = imfilter(gray, Kernel.gaussian(3))
save("smoothed.png", smoothed)
四、边缘增强 + 对比度调整
使用拉普拉斯算子增强字符边缘，进一步提升字符与背景的分离度。

lap = imfilter(smoothed, Kernel.laplacian())
enhanced = gray .- lap
提高整体对比度：

using ImageContrastAdjustment

adjusted = imadjust_hist(enhanced)
save("contrast_enhanced.png", adjusted)
五、自适应阈值二值化

thresh = median(adjusted)
binary = map(x -> x < thresh ? 1.0 : 0.0, adjusted)
save("binarized.png", binary)
六、字符识别（使用 Tesseract）

using Tesseract

ocr = TesseractOcr("eng")
set_image(ocr, "binarized.png")
text = strip(get_text(ocr))

println("识别出的验证码：", text)