我发现的一种解决方案如下：

1. 灰度值阈值。
2. 根据大小删除对象。
3. 更多的形态学操作。

你能得到多个图像，即目标是静态的吗？如果是这样，那么您可以“堆叠”图像以消除噪音。一个简单的均值或中值函数将从图像堆栈中移除随机噪声，只留下信号（即白线）。

从最初的基于区域的过滤看来，结果可能并不令人满意，因为它去除了线性但面积不大的分量。查看要提取的前景的结构，我们可以看到它们是长事物结构。可以考虑使用线性结构元素。但这里的图像由各种角度和分支组成。我建议阅读以下论文，该论文介绍了道路网络区域照片的路径开口。

看起来“噪音​​”是一种纹理/图案。也许您会尝试删除该模式，以便您可以继续处理流程。在我看来，形态学操作和边缘检测不会那么好（没有证据，只是对该场景的第一印象，因为噪声和特征/想要的信息看起来过于相似）。如果我周末有时间，我会尝试使用一些纹理去除方法并随时通知您。