專利名稱：一種智能手機的名片提取系統(tǒng)及其實現(xiàn)方法
技術領域：
本發(fā)明涉及智能手機的名片提取與識別領域，尤其涉及的是一種智能手機的名片提取系統(tǒng)及其實現(xiàn)方法。
背景技術：
在商務活動中，人們經常需要交換名片，但隨身攜帶名片是很不方便的。因此人們利用現(xiàn)在的智能手機功能將名片以圖片的方式存儲在智能手機中，使得用戶在查詢名片上的信息，只需要查詢手機上存儲的信息就可以?，F(xiàn)有技術中，提取目標名片的方法有很多，其主要的有閾值法、邊緣提取算法、SUSAN檢測算子、分水嶺分割算法等。其中，閾值法一般可以分為兩類全局閾值和局部閾值。全局閾值法是對整個圖像采用一個閾值進行劃分，根據圖像的直方圖或灰度空間分布來確定一個閾值，全局閾值算法相對簡單，在目標和背景灰度差別明顯時效果比較好。特別對輸入圖像量化噪聲或不均勻光照等情況抵抗能力差，應用受到極大限制。經典全局閾值法算法包括大津閾值法、迭代算法。局部閾值法，是將圖像分成一些子塊，對于每一塊選定一個閾值，或者對圖像中的每個像素點根據其領域的像素點的灰度變化情況來設定一個合理的閾值，然后逐點對圖像進行二值化的處理。對于圖像比較復雜或有噪聲背景來說，用單一的全局閾值是很難正確區(qū)分目標物體和背景的，這時使用局部閾值法是較好。其中典型的局部比較方法有Kamel-zhao 算法、Bernsen 算法和 Niblack 算法等。根據名片中圖像由于拍攝過程中光照不均勻或噪音導致圖像中目標圖像與背景圖像的灰度差不是很明顯的特點，蔣新土提出了 Bernsen算法改進型算法，收到了較好的效果，但當目標與背景相差不大時，因無法確定背景點和前景點，導致該方法失效。在基于邊緣檢測算法中，常見的算法有Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、拉普拉斯算子等，其中前三種基于一階微分的，后一種基于二階微分?？臻g域能夠提取邊緣的主要原因是因為在圖像邊緣處往往有灰度值得急劇變化，通過提取灰度值急劇變化的一些點也就能夠提取出圖像的邊緣，當然不同的邊緣算子在各方向上取值的不同能夠引起提取的圖像邊緣的特征不同。所不同的是二階微分算子能夠更為敏感的感覺到圖像邊緣處灰度值得變化，并且克服了一階微分算子粗邊緣的缺點，但二階微分算子敏感性也使其對噪音等的抗干擾能力大大降低，所以在用拉普拉斯算子處理圖像前都需要對圖像進行平滑處理。因為該類算法是基于微分算子，因此當圖像光照不均，該方法將失效。在實際的基于手機的名片識別過程中，圖像光照不均非常普通，因此該方法不利于名片的分割。在圖像分割算法中閾值法是一種有效簡單的圖像分割算法，但對于復雜背景情況下的圖像處理而言，閾值法很難做到準確的提取目標圖像，特別是當圖像由于光照不均時，該方法將完全失效，嚴重影響名片的提取，此外，當背景與前景亮度值相近時，閾值很難準確確定，此時該方法也將失效。在已有的基于邊緣檢測算法，如Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、拉普拉斯算子等，都存在一個通病，即要求圖像光照均勻，當圖像光照不均勻時會導致一些虛假目標出現(xiàn)，在實際過程中，由于智能手機拍攝的圖像都是近距離拍攝，一般小于5寸，因此手機和手投下來的陰影會導致圖像光照不均。此外，當背景與前景相差不大時，因為閾值難以選定，因此，此時該方法也同樣將失效。因此，現(xiàn)有技術還有 待于改進和發(fā)展。

發(fā)明內容
本發(fā)明要解決的技術問題在于，針對現(xiàn)有技術的上述缺陷，提供一種智能手機的名片提取系統(tǒng)及其實現(xiàn)方法。通過所述系統(tǒng)使得用戶利用智能手機，即使是在名片與其背景相差不大，或者光照不均的情況下，也能夠很準確的提取出名片。本發(fā)明解決技術問題所采用的技術方案如下
一種智能手機的名片提取系統(tǒng)，其中，包括圖像感應與增強模塊、圖像檢測與去噪模塊、直線檢測與修正模塊、圖像顯示模塊，其中；
所述圖像感應與增強模塊與所述圖像檢測與去噪模塊連接，用于通過圖像傳感器獲取名片的圖文信息，將所述名片的圖文信息轉化為圖像，并自動調整所述圖像的對比度，將調整對比度的圖像發(fā)送給所述圖像檢測與去噪模塊；
所述圖像檢測與去噪模塊與所述直線檢測與修正模塊連接，用于接收從所述圖像感應與增強模塊發(fā)來的調整對比度的圖像，通過濾波器對所述調整對比度的圖像進行邊緣檢測，并去除所述濾波器在邊緣檢測過程中產生的噪聲，并將去除噪聲的圖像發(fā)送給所述直線檢測與修正模塊；
所述直線檢測與修正模塊與所述圖像顯示模塊連接，用于接收從所述圖像檢測與去噪模塊發(fā)來的去除噪聲的圖像，對所述去除噪聲的圖像進行直線檢測，并將所述去除噪聲的圖像中小于一定閾值的直線去除，其還用于對經過直線檢測的圖像中的直線進行修正，去除不相交和相交不為90度的直線；
所述圖像顯示模塊分別與所述圖像感應與增強模塊、所述圖像檢測與去噪模塊、所述直線檢測與修正模塊連接，用于顯示圖像處理效果和操作界面。所述圖像感應與增強模塊包括；
圖像感應單元，用于通過圖像傳感器獲取名片的圖文信息，將所述名片的圖文信息轉化為圖像；
圖像增強單元與所述圖像感應單元連接，用于接收從所述圖像感應單元發(fā)來的圖像，并自動調整所述圖像的對比度。所述圖像檢測與去噪模塊包括；
圖像邊緣檢測單元與所述圖像增強單元連接，用于接收從所述圖像增強單元發(fā)來的調整對比度的圖像，并通過濾波器對所述調整對比度的圖像進行邊緣檢測；
圖像去噪單元與所述圖像邊緣檢測單元連接，用于接收從所述圖像邊緣檢測單元發(fā)來的經過邊緣檢測的圖像，并去除所述經過邊緣檢測的圖像在邊緣檢測過程中產生的噪聲。所述直線檢測與修正模塊包括；
直線檢測單元與所述圖像去噪單元連接，用于接收從所述圖像去噪單元發(fā)來的去除噪聲的圖像，并將所述去除噪聲的圖像進行直線檢測，并將去除噪聲的圖像中小于一定閾值的直線去除；
直線修正單元與所述直線檢測單元連接，用于接收從所述直線檢測單元發(fā)來的經過直線檢測的圖像，并將所述經過直線檢測的圖像中的直線進行修正，去除掉不相交和相交不為90度的直線。所述直線檢測單元利用霍夫變換對所述去除噪聲的圖像進行直線檢測。一種如上所述的智能手機的名片提取系統(tǒng)的實現(xiàn)方法，其中，所述實現(xiàn)方法具體包括步驟；
511、智能手機通過圖像感應單元獲取名片的圖文信息，并將所述名片的圖文信息轉化為圖像，并將所述圖像發(fā)送給圖像增強單元；
512、所述圖像增強單元接收所述圖像，并自動調整所述圖像的對比度，并將調整對比·度的圖像發(fā)送給圖像邊緣檢測單元；
513、所述圖像邊緣檢測單元接收從所述圖像增強單元發(fā)來的調整對比度的圖像，并通過濾波器對所述調整對比度的圖像進行邊緣檢測，將經過邊緣檢測的圖像發(fā)送給圖像去噪單元；
514、所述圖像去噪單元接收從所述圖像邊緣檢測單元發(fā)來的經過邊緣檢測的圖像，并去除所述經過邊緣檢測的圖像在邊緣檢測過程中產生的噪聲，并將去除噪聲的圖像發(fā)送給直線檢測單元；
515、所述直線檢測單元接收從所述圖像去噪單元發(fā)來的所述去除噪聲的圖像，并將所述去除噪聲的圖像進行直線檢測，并將所述去除噪聲的圖像中小于一定閾值的直線去除，并將經過直線檢測的圖像發(fā)送給直線修正單元；
516、所述直線修正單元接收從所述直線檢測單元發(fā)來的圖像，并將所述經過直線檢測的圖像中的直線進行修正，去除掉不相交和相交不為90度的直線。所述步驟S15中直線檢測單元利用霍夫變換對所述去除噪聲的圖像進行直線檢測。本發(fā)明所提供的一種智能手機的名片提取系統(tǒng)及其實現(xiàn)方法，所述系統(tǒng)通過圖像傳感器獲取名片的圖文信息，借助圖像增強技術自動調整圖像的對比度，利用濾波器完成調整對比度的圖像邊緣的提取，利用圖像去噪技術去除經過邊緣檢測的圖像濾波過程中產生的噪聲，其還采用霍夫變換完成去除噪聲的圖像的直線檢測，同時去除圖像中不相交和相交不為90度的直線，從而實現(xiàn)即使在復雜的背景和光照不均的情況下，仍能夠準確的提取名片的目的。


圖I是本發(fā)明智能手機的名片提取系統(tǒng)的較佳實施例結構方框示意圖。圖2為本發(fā)明智能手機的名片提取系統(tǒng)的圖像感應與增強模塊的較佳實施例結構示意圖。圖3為本發(fā)明智能手機的名片提取系統(tǒng)的圖像檢測與去噪模塊的較佳實施例結構示意圖。圖4為本發(fā)明智能手機的名片提取系統(tǒng)的直線檢測與修正模塊的較佳實施例結構示意圖。
圖5是本發(fā)明智能手機的名片提取系統(tǒng)的實現(xiàn)方法的較佳實施例步驟流程圖。
具體實施例方式為使本發(fā)明的目的、技術方案及優(yōu)點更加清楚、明確，以下參照附圖并舉實施例對本發(fā)明進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。
請參見圖1，圖I是本發(fā)明一種智能手機的名片提取系統(tǒng)的較佳實施例結構方框示意圖。所述手機系統(tǒng)包括分別與圖像感應與增強模塊102、圖像檢測與去噪模塊103、直線檢測與修正模塊連接104連接的圖像顯示模塊101，其中，所述所述圖像感應與增強模塊102、所述圖像檢測與去噪模塊103、所述直線檢測與修正模塊104依次連接。所述系統(tǒng)包括圖像感應與增強模塊102，其通過智能手機自身安裝的傳感器獲取名片以及名片背景的名片的圖文信息，并將所述名片的圖文信息轉化為能夠被智能手機處理并存儲的圖像，所述圖像感應與增強模塊102還用于自動調整所述圖像的對比度，較佳地的是根據圖像的分辨率自動提高所述圖像的對比度，其中通過自動調整所述圖像的對比度，使得調整對比度的圖像中，名片與名片背景圖像之間的對比度增大，使得所述調整對比度的圖像中的名片清晰醒目，提升視覺效果。所述圖像感應與增強模塊102將調整對比度的圖像發(fā)送給所述圖像檢測與去噪模塊103。所述圖像檢測與去噪模塊103接收從所述圖像感應與增強模塊102發(fā)來的調整對比度的圖像，并利用濾波器對所述調整對比度的圖像進行檢測，尤其是對其調整對比度的圖像的邊緣進行檢測，通過所述濾波器的檢測，使得經過圖像邊緣檢測的圖像能夠準確的分離出名片的邊框，從而使得所述名片與名片背景相分離，而且即便是因為在拍攝過程中由于人手和智能手機自身的遮擋，導致光照不均的存在或所述名片與所述名片背景之間背景相差不大，依舊能夠很好的分離出名片的邊框。所述圖像檢測與去噪模塊103還用于去除所述濾波器在邊緣檢測過程中產生的噪聲，并將所述去除了噪聲的圖像發(fā)送給直線檢測與修正模塊104。其中，所述去除噪聲的方法是；經過邊緣檢測之后，所述圖像檢測與去噪模塊103能夠分離出名片的邊框，通過分離出名片的邊框識別出名片的面積，所述圖像檢測與去噪模塊103將面積小于所述名片面積的噪聲點和像素點去除，從而提高了分離名片的清晰度。所述直線檢測與修正模塊104接收從所述圖像檢測與去噪模塊103發(fā)來的去除噪聲的圖像，并所述去除噪聲的圖像中所包含的直線進行檢測，在直線檢測的過程中，在所述直線檢測與修正模塊104中預設一個直線長度的閾值，所述長度的閾值大致相當與名片的寬；當檢測到直線的長度小于所述預設的閾值時，將所述直線去掉，因長度小于名片寬度的直線，不是構成名片邊框的線段，把長度小于閾值的直線去除，使得經過直線檢測的圖像中的直線的長度均大于所述閾值；這樣做的目的是，通過閾值的設定，能夠準確分離出名片的邊框，在圖像邊緣檢測的基礎上，進一步的提升提取名片的準確性，使得提取的名片更加精確。所述直線檢測與修正模塊104進一步對經過直線檢測的圖像中的直線進行修正，即利用所述名片為長方形的特點，進一步檢測長度滿足要求的直線，把不相交的直線和相交不為90度或者不接近90度的直線去除，從而進一步提高了圖像檢測的準確性和可靠性，通過所述直線檢測與修正模塊104的檢測，準確的提取出了名片的邊框，進而實現(xiàn)了整個名片的準確提取。所述智能手機的名片提取系統(tǒng)還包括圖像顯示模塊101，用戶通過所述圖像顯示模塊101提供的操作界面進行在名片提取的操作，并且能夠看到其顯示的圖像處理效果。以下結合圖2對本發(fā)明所述的智能手機的名片提取系統(tǒng)的圖像感應與增強模塊102作進一步說明，其中，圖2為本發(fā)明智能手機的名片提取系統(tǒng)的圖像感應與增強模塊的較佳實施例結構示意圖。
由圖2可知，所述圖像感應與增強模塊102包括；
圖像感應單元201，其用于通過傳感器獲取名片的圖文信息，所述名片的圖文信息為人眼通過智能手機的攝像頭看到的名片以及放置名片的背景，所述圖像感應單元201將所述名片的圖文信息轉化為能夠被智能手機處理并存儲的圖像。圖像增強單元202與所述圖像感應單元201連接，用于接收從所述圖像感應單元201發(fā)來的圖像，并自動調整所述圖像的對比度，所述調整對比度的方式主要是借助圖像增強技術提高所述圖像的對比度，提高圖像對比度的目的為使得名片和名片背景之間的對比度增大，使得即便名片與名片背景之間差別不大的情況下，也能夠區(qū)分出名片與名片背景，為準確的提取名片打下基礎。以下結合圖3對本發(fā)明所述的智能手機的名片提取系統(tǒng)的圖像檢測與去噪模塊103作進一步說明，其中，圖3為本發(fā)明智能手機的名片提取系統(tǒng)的圖像檢測與去噪模塊的較佳實施例結構示意圖。由圖3可知，圖像檢測與去噪模塊103包括；
圖像邊緣檢測單元301與所述圖像增強單元202連接，用于接收從所述圖像增強單元202發(fā)來的調整對比度的圖像，并通過濾波器對所述調整對比度的圖像進行邊緣檢測，通過所述濾波器的邊緣檢測，使得經過邊緣檢測的圖像中的名片與名片背景能夠很好的區(qū)分出來，即能夠把名片從其背景中提取出來，此種方式能夠適用于名片與名片背景圖像相差不大的情況；其實現(xiàn)方式是通過所述濾波器對所述調整對比度的圖像進行邊緣檢測，通過所述濾波器使得名片的邊緣能夠被提取出來，進而通過所述智能手機的名片提取系統(tǒng)能夠把所述名片提取出來；且采用所述方法能夠提高智能手機的名片提取系統(tǒng)性能的魯棒性，使得用戶在使用所述系統(tǒng)進行名片提取的過程中，提高了智能手機操作系統(tǒng)的安全性；
圖像去噪單元302與所述圖像邊緣檢測單元連接302連接，用于接收從所述圖像邊緣檢測單元301發(fā)來的經過邊緣檢測的圖像，因所述經過邊緣檢測的圖像通過所述圖像邊緣檢測單元301的處理，能夠提取出名片的邊框，所述圖像去噪單元302辨析出圖像中名片所占的面積，并通過將面積小于名片所占面積的噪聲點和像素點去除，進而去除所述經過邊緣檢測的圖像濾波過程中產生的噪聲，從而通過所述圖像去噪單元302提取的名片清晰準確，便于用戶識別；其中所述噪聲是指在所述智能手機的成像系統(tǒng)、傳輸介質和記錄設備等的不完善的情況下，所述名片和名片背景圖像在其形成、傳輸記錄過程中往往會受到多種噪聲的污染。另外，在圖像處理的某些環(huán)節(jié)當輸入的對象并不如預想時也會在結果圖像中引入噪聲。這些噪聲在圖像上常表現(xiàn)為一引起較強視覺效果的孤立像素點或噪聲點，所述噪聲的產生大大的降低了名片成像的清晰度。噪聲與圖像不相關并以無用的信息形式出現(xiàn)，從而擾亂圖像的可觀測信息。對于數(shù)字圖像信號，噪聲表現(xiàn)為或大或小的極值，這些極值通過加減作用于圖像像素的真實灰度值上，給圖像造成亮、暗點干擾，極大降低了圖像質量，影響圖像復原、分割、特征提取、圖識別等后繼工作的進行，從而不利于智能手機針對所述圖像的進一步處理。而通過所述圖像去噪單元302去除所述名片上的噪聲能夠很好地保護名片圖像目標的形狀、大小及特定的幾何和拓撲結構特征，且通過所述圖像去噪單元302的圖像消除了其噪聲存在對所述圖像直線檢測的影響。以下結合圖4對本發(fā)明所述的智能手機的名片提取系統(tǒng)的直線檢測與修正模塊104作進一步說明，其中，圖4為本發(fā)明智能手機的名片提取系統(tǒng)的直線檢測與修正模塊的較佳實施例結構示意圖。由圖4可知，直線檢測與修正模塊104包括；
直線檢測單元401與所述圖像去噪單元302連接，用于接收從所述圖像去噪單元302發(fā)來的去除噪聲的圖像，并將所述去除噪聲的圖像進行直線檢測，其中所述直線檢測的原 理是所述直線檢測單元401采用霍夫變換進行對所述去除噪聲圖像中的直線進行檢測，通過所述霍夫變換使得所述直線檢測單元401檢測所述去除噪聲的圖像中的直線，并預先設定一個直線長度的閾值，一般所述閾值設定為通用名片的寬度；進而將圖像中小于所述閾值的直線去除，從而檢測出符合要求的名片邊框，在圖像邊緣檢測單元301邊緣檢測的基礎上進一步提高提取名片的準確性；所述直線檢測單元401將去除小于一定閾值直線的圖像發(fā)送給直線修正單元402 ；
直線修正單元402與所述直線檢測單元401連接；用于接收從所述直線檢測單元發(fā)來的經過直線檢測的圖像，并將所述經過直線檢測的圖像中的直線進行修正，去除掉不相交和相交不為90度或不接近90度的直線；其原理為，利用名片的設計是長方形的特點，對圖像中的直線進行修正，去除掉不能構成矩形邊框的直線，即不相交和不為90度或不接近90度的直線，從而能夠準確定位名片的位置，通過直線修正單元402對所述經過直線檢測的圖像更進一步的處理，使得名片能夠從名片背景中準確的提取出來，即便名片的背景和名片相差不大，或者在拍攝的過程中光照不均的情況下，依舊能實現(xiàn)精確提取名片的目的，解決了現(xiàn)有技術的缺陷。本發(fā)明還提供一種名片提取的方法，以下結合圖5對所述方法做詳細說明，其中圖5是本發(fā)明智能手機的名片提取系統(tǒng)的實現(xiàn)方法的較佳實施例步驟流程圖。首先進入步驟501、智能手機通過圖像感應單元獲取名片的圖文信息，并將所述名片的圖文信息轉化為圖像，并將所述圖像發(fā)送給圖像增強單元；
步驟502、所述圖像增強單元接收所述圖像，并自動調整所述圖像的對比度，并將調整對比度的圖像發(fā)送給圖像邊緣檢測單元；
其中，步驟501、步驟502實現(xiàn)的具體技術細節(jié)請見圖2的較佳實施例。步驟503、所述圖像邊緣檢測單元接收從所述圖像增強單元發(fā)來的調整對比度的圖像，并通過濾波器對所述調整對比度的圖像進行邊緣檢測，將經過邊緣檢測的圖像發(fā)送給圖像去噪單元；
步驟504、所述圖像去噪單元接收從所述圖像邊緣檢測單元發(fā)來的經過邊緣檢測的圖像，并去除所述經過邊緣檢測的圖像在邊緣檢測過程中產生的噪聲，并將去除噪聲的圖像發(fā)送給直線檢測單元；其中步驟503、步驟504實現(xiàn)的具體技術細節(jié)請詳見圖3的較佳實施例。步驟505、所述直線檢測單元接收從所述圖像去噪單元發(fā)來的所述去除噪聲的圖像，并將所述去除噪聲的圖像進行直線檢測，并將所述去除噪聲的圖像中小于一定閾值的直線去除，并將經過直線檢測的圖像發(fā)送給直線修正單元；
進一步地，直線檢測單元利用霍夫變換對所述圖像進行直線檢測。
步驟506、所述直線修正單元接收從所述直線檢測單元發(fā)來的圖像，并將所述經過直線檢測的圖像中的直線進行修正，去除掉不相交和相交不為90度的直線。其中步驟505、步驟506的實現(xiàn)的具體技術細節(jié)請詳見圖4的較佳實施例。通過所述名片提取的方法，使得用戶通過智能手機，即便在名片背景與名片相差不大不容易區(qū)分以及在拍攝過程中光照不均的情況下也能夠實現(xiàn)準確的提取名片。需明確的是，通過本發(fā)明所述的一種智能手機的名片提取系統(tǒng)及其實現(xiàn)方法不僅僅能夠應用在通過智能手機提取名片的方式，還可應用在掌上電腦、ipad、筆記本等應用平臺上，通過本發(fā)明所述的系統(tǒng)和方法為用戶在復雜背景下提取名片提供了技術上的支持，而且在提取名片的過程中，解決了現(xiàn)有技術中在拍攝過程中光照不均所產生的像素點的弊端。應當理解的是，本發(fā)明的應用不限于上述的舉例，對本領域普通技術人員來說，可以根據上述說明加以改進或變換，所有這些改進和變換都應屬于本發(fā)明所附權利要求的保護范圍。
權利要求
1.一種智能手機的名片提取系統(tǒng)，其特征在于，包括圖像感應與增強模塊、圖像檢測與去噪模塊、直線檢測與修正模塊、圖像顯示模塊，其中；所述圖像感應與增強模塊與所述圖像檢測與去噪模塊連接，用于通過圖像傳感器獲取名片的圖文信息，將所述名片的圖文信息轉化為圖像，并自動調整所述圖像的對比度，將調整對比度的圖像發(fā)送給所述圖像檢測與去噪模塊；所述圖像檢測與去噪模塊與所述直線檢測與修正模塊連接，用于接收從所述圖像感應與增強模塊發(fā)來的調整對比度的圖像，通過濾波器對所述調整對比度的圖像進行邊緣檢測，并去除所述濾波器在邊緣檢測過程中產生的噪聲，并將去除噪聲的圖像發(fā)送給所述直線檢測與修正模塊；所述直線檢測與修正模塊與所述圖像顯示模塊連接，用于接收從所述圖像檢測與去噪模塊發(fā)來的去除噪聲的圖像，對所述去除噪聲的圖像進行直線檢測，并將所述去除噪聲的圖像中小于一定閾值的直線去除，其還用于對經過直線檢測的圖像中的直線進行修正，去除不相交和相交不為90度的直線；所述圖像顯示模塊分別與所述圖像感應與增強模塊、所述圖像檢測與去噪模塊、所述直線檢測與修正模塊連接，用于顯示圖像處理效果和操作界面。
2.根據權利要求I所述的智能手機的名片提取系統(tǒng)，其特征在于，所述圖像感應與增強模塊包括；圖像感應單元，用于通過圖像傳感器獲取名片的圖文信息，將所述名片的圖文信息轉化為圖像；圖像增強單元與所述圖像感應單元連接，用于接收從所述圖像感應單元發(fā)來的圖像，并自動調整所述圖像的對比度。
3.根據權利要求2所述的智能手機的名片提取系統(tǒng)，其特征在于，所述圖像檢測與去噪模塊包括；圖像邊緣檢測單元與所述圖像增強單元連接，用于接收從所述圖像增強單元發(fā)來的調整對比度的圖像，并通過濾波器對所述調整對比度的圖像進行邊緣檢測；圖像去噪單元與所述圖像邊緣檢測單元連接，用于接收從所述圖像邊緣檢測單元發(fā)來的經過邊緣檢測的圖像，并去除所述經過邊緣檢測的圖像在邊緣檢測過程中產生的噪聲。
4.根據權利要求3所述的智能手機的名片提取系統(tǒng)，其特征在于，所述直線檢測與修正模塊包括；直線檢測單元與所述圖像去噪單元連接，用于接收從所述圖像去噪單元發(fā)來的去除噪聲的圖像，并將所述去除噪聲的圖像進行直線檢測，并將去除噪聲的圖像中小于一定閾值的直線去除；直線修正單元與所述直線檢測單元連接，用于接收從所述直線檢測單元發(fā)來的經過直線檢測的圖像，并將所述經過直線檢測的圖像中的直線進行修正，去除掉不相交和相交不為90度的直線。
5.根據權利要求4所述的智能手機的名片提取系統(tǒng)，其特征在于，所述直線檢測單元利用霍夫變換對所述去除噪聲的圖像進行直線檢測。
6.一種如權利要求I至5任意一項所述的智能手機的名片提取系統(tǒng)的實現(xiàn)方法，其特征在于，所述實現(xiàn)方法具體包括步驟；·511、智能手機通過圖像感應單元獲取名片的圖文信息，并將所述名片的圖文信息轉化為圖像，并將所述圖像發(fā)送給圖像增強單元；·512、所述圖像增強單元接收所述圖像，并自動調整所述圖像的對比度，并將調整對比度的圖像發(fā)送給圖像邊緣檢測單元；·513、所述圖像邊緣檢測單元接收從所述圖像增強單元發(fā)來的調整對比度的圖像，并通過濾波器對所述調整對比度的圖像進行邊緣檢測，將經過邊緣檢測的圖像發(fā)送給圖像去噪單元；·514、所述圖像去噪單元接收從所述圖像邊緣檢測單元發(fā)來的經過邊緣檢測的圖像，并去除所述經過邊緣檢測的圖像在邊緣檢測過程中產生的噪聲，并將去除噪聲的圖像發(fā)送給直線檢測單元；·515、所述直線檢測單元接收從所述圖像去噪單元發(fā)來的所述去除噪聲的圖像，并將所述去除噪聲的圖像進行直線檢測，并將所述去除噪聲的圖像中小于一定閾值的直線去除，并將經過直線檢測的圖像發(fā)送給直線修正單元；·516、所述直線修正單元接收從所述直線檢測單元發(fā)來的圖像，并將所述經過直線檢測的圖像中的直線進行修正，去除掉不相交和相交不為90度的直線。
7.根據權利要求6所述的智能手機的名片提取系統(tǒng)的實現(xiàn)方法，其特征在于，所述步驟S15中直線檢測單元利用霍夫變換對所述去除噪聲的圖像進行直線檢測。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種智能手機的名片提取系統(tǒng)及其實現(xiàn)方法。所述系統(tǒng)包括圖像感應與增強模塊用于將名片的圖文信息轉化為圖像，并自動調整所述圖像的對比度；圖像檢測與去噪模塊，用于通過濾波器對調整對比度的圖像進行邊緣檢測，并去除所述濾波器在邊緣檢測過程中產生的噪聲；直線檢測與修正模塊，用于對去除噪聲的圖像進行直線檢測，并將所述去除噪聲的圖像中小于一定閾值的直線去除，其還用于對經過直線檢測的圖像中的直線進行修正，去除不相交和相交不為90度的直線，圖像顯示模塊，用于顯示圖像處理效果和操作界面；通過所述系統(tǒng)使得用戶利用智能手機，即使是在名片與其背景相差不大，或者光照不均的情況下，也能夠很準確的提取出名片。
文檔編號G06T7/00GK102915522SQ201210334468
公開日2013年2月6日 申請日期2012年9月12日 優(yōu)先權日2012年9月12日
發(fā)明者劉遠民 申請人:康佳集團股份有限公司