обнаружение низкоконтрастных линий на шумных фотографиях

Я пытаюсь обнаружить низкоконтрастные линии на фотографиях экрана или зашумленных изображений в целом. Кажется, я столкнулся с двумя проблемами:

1. Я не могу надежно обнаружить линию с помощью алгоритма адаптивного порога или обнаружения краев из-за шумовой/темной сетки экрана. Размытие, кажется, немного помогает, но мне этого недостаточно, чтобы заставить его работать.

2. Когда видны только несколько сегментов одной и той же линии (из-за шума, условий освещения или других причин), я хотел бы соединить обнаруженные сегменты линии с одной прямой линией.

    img = cv2.imread("test.jpg")
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    gray=cv2.GaussianBlur(gray,(9,9),0)
    bin = cv2.adaptiveThreshold(gray2, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 33, 3)
    cv2.namedWindow('Test')
    cv2.imshow("Test", bin)
   

Я также экспериментировал с cv2.Canny и cv2.HoughLinesP, но без хороших результатов, так как темная сетка портит оба. Заранее спасибо!

РЕДАКТИРОВАТЬ: я полагаю, что локальная версия пороговой функции с THRESH_TRUNCATED или THRESH_TOZERO может помочь... отфильтровать сетку. и высококонтрастный

Поскольку у меня нет репутации для размещения фотографий, я добавил ссылки. Изображение с малоконтрастной линией:

Обнаружена линия: