一种噪声污染下的名片区域图像分割提取方法
【专利摘要】本发明公开了一种噪声污染下的名片区域图像分割提取方法，包括如下步骤：（1）色彩通道转换：彩色图转换到灰度图；（2）多循环双边滤波抑制噪声；（3）种子生长实现背景去除；（4）形态学修正去除瑕疵毛刺。本发明方法针对名片图像，结合相关参数的设计，考虑灰度转化、双边滤波抑制噪声、种子生长、形态学修正等，实现名片区域的快速分割提取。在本发明方法中，只要一幅输入手机拍摄的名片图像，即可迅速获取较好的分割结果，从分割结果可直接获取名片区域。本发明方法可应用于手机图像、相机拍摄图像等名片提取处理，为名片最后的识别提供辅助。
【专利说明】一种噪声污染下的名片区域图像分割提取方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及图像处理技术，尤其涉及一种噪声污染下的名片区域图像分割提取方 法。
【背景技术】
[0002] 当代社会中，个人的名片作为有效信息的载体，使用越发频繁。因此，名片虽小，却 和商机和效益有着密切的关系。这就表明，名片信息的采集和整理工作非常的重要。然而， 名片越来越多，信息管理的要求也越来越高，人工携带纸片的方式已经不适用了；另外，以 人工方式录入到手机与其他电子设备的方式又非常地耗时耗力。这就导致现阶段，手机程 序识别名片的工作得到了极大发展：只要一个摄像头，一个程序，拍照即可识别，自动录入。 在手机拍摄名片后到自动识别的过程中，第一步是名片区域的分割，如果能够实现很好的 名片区域分割，将极大地提升后期识别的概率。
[0003] 在目前的名片区域分割技术中，采用的技术较为简单，主要包含图像的灰度化、图 像二值化、图像去噪、分割等步骤。图像灰度化采用的手段一般是映射方式，二值化技术一 般是阈值或者自适应阈值的方式，而后运用形态学的方法去噪，比如膨胀腐蚀算法，最后实 现分割。现有的思路与方法，可以很快的实现分割。
[0004] 在现有技术中，存在的较多的缺陷。首先，手机拍摄的图像有随机性，主要指的是 照度与反射率等关系导致拍摄的图像噪声大、照度不均等等，在这基础上获取的灰度图像 也是含有很多噪声的，而在此基础上的二值化将会遇到极大地挑战，哪怕后面用了形态学 去噪也无法解决二值化中丢失较多信息的问题；其次，通常拍摄的图像，包含了名片，也会 包含一部分背景，可能是桌面，可能是笔记本子表面等等，将会干扰名片区域的分割，我们 必须考虑这个问题。
【发明内容】
[0005] 本发明提出一种噪声污染下的名片区域图像分割提取方法，可从单幅图直接通过 灰度转化、双边滤波、种子生长、形态学修正等策略，实现名片区域的快速分割提取。
[0006] 本发明的主要思路是：
[0007] 1、彩色图转换到灰度图
[0008] 对于图像区域提取，其实只需要一个通道即可，而彩色图的三个通道分别操作将 会导致运行时间的损耗。因此，将三通道综合到一个通道，是种常规的思路。在这里，我们 运用NTSC彩色空间思路，将RGB三通道的彩色图像转换到灰度信息与彩色信息分离的境 界：对于0中的任意一个像素P,其变换到该空间的灰度图I,色调图Se，饱和度图Bao的对 应像素的公式为：
[0009]
【权利要求】
1. 一种噪声污染下的名片区域图像分割提取方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一：彩色图转换到灰度图 对于原始图像〇,为红绿蓝三通道图像，首先将其转换到灰度、色调、饱和度三通道；对 于〇中的任意一个像素 P，其变换到该空间的灰度图I，色调图Se，饱和度图Bao的对应像素 的公式为：
则最后获取了灰度图I ; 步骤二：多循环双边滤波抑制噪声 根据步骤（1)获取的I，本发明提出自适应双边滤波方法来进一步处理而抑制噪声； 双边滤波器的模型如下式所示，对I中任意一个像素点P都满足下面方程：
上面式子中，P表示整幅图中任意像素点的坐标；q表示滤波窗口中某像素点的坐标； Ω为滤波窗口像素坐标的集合，其可以认为是滤波窗口大小；Ip表示原图像在p点的灰度 值；Iq表不待滤波的图像在q点的灰度值；J p表不滤波后的图像P点的灰度值；G。代表标 准差为σ的高斯滤波函数；〇。表示空间滤波窗中空间临近权重的标准差； 〇 s表示强度相 似权重的标准差；wp表示归一化项；11 · 11表示求绝对值； 多循环的方式尽可能地抑制噪声，也就是选用不同的〇。与〇s，对图像进行多次滤波， 实现噪声的抑制；滤波的程度从轻到重； 最后获取了实现最佳滤波的图像J ; 步骤三：种子生长实现背景去除 从步骤二中获取的滤波图像J，需要进行背景去除；选取四个角落附近上的点作为种 子点，对于种子矩阵S，其尺寸为MXN与图像J等同，距离边界k个像素的位置： S (k, k) = 1 ； S (k, N-k) = 1 ； S (M-k, k) = 1 ； S (M-k, N-k) = 1 ； 而S的其他点都是0 ; 种子生长的准则定义为灰度差，可设计为Λ v，也就是说，生长必须满足像素点与当前 种子点的灰度差不大于Λν ;其生长结束的条件也就是灰度差大于Λν ; 通过在J图上的种子生长操作，最后获取了去除背景后的图像f ; 步骤四：形态学修正 从步骤三中得到图f后，分割的区域可能会有些瑕疵毛刺，因此需要进行修正；本发明 中，提出利用形态学方法进行修正； 结构元素的不同，可以实现不同程度与不同方向的修正； 那么最终的修正结果U由下式决定： C/ = /〇Jg = (/05)十 β 式子中，/?5和/Θ3表示腐蚀和膨胀操作，具体的计算方式为： f ? B = max(/(χ-/?,ν-//) + Β(^ιη.η)) f&B = min ( /'(χ + m,v + /2) - Β(?η,η)^ 于是，获取了分割结果U。
【文档编号】G06T5/00GK104299194SQ201410521303
【公开日】2015年1月21日 申请日期:2014年9月30日 优先权日:2014年9月30日
【发明者】赵巨峰, 高秀敏, 逯鑫淼 申请人:杭州电子科技大学