图像阈值法无法完全去除图像中的点噪声

Question

我正在处理一些图像，在这些图像中，我必须执行一些预处理操作以删除任何内容并只保留文字。
为此，我使用了不同的阈值方法（自适应平均阈值、自适应高斯阈值…）。我得到的最好结果是自适应平均阈值。然而，使用自适应平均阈值不仅消除了不必要的“噪音”，而且还去除了部分文字！
这是我使用的代码：

src = cv2.imread('input.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
height, width = src.shape
blockSize = 35
C = 23
amtImage = cv2.adaptiveThreshold(src, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, blockSize, C)
cv2.imwrite('output.jpg', amtImage)

输入图像：出于保密原因，这些图像是从互联网上拍摄的！

输出图像：

我尝试使用以下代码消除虚线噪音：

^{pr2}$

这是我得到的一个例子：

虽然自适应平均阈值效果良好，但最终结果仍不足以进行OCR-ed（使用Tesseract）。
有谁能建议一些修改或想法，以提高门槛的质量，并只保留文字在最后的图像？
对不起，太久了，谢谢你！在