现今的社会生活中,名片作为一种日常交际交流的信息载体,扮演着重要的角色。随着名片的增多,在大量名片堆中搜寻到目标人物成为一项耗时耗力的工作,人们迫切期待一种信息化的名片日常管理办法。现今很多手机、平板等个人数字终端设备都有名片管理的功能,但是能够进行名片自动识别录入的并不多。　　本课题研究的智能图像识别系统是以名片图像为识别对象,主要研究了名片图像识别过程中的主要算法。本文首先介绍了名片识别的意义、背景及研究现状,然后分析了软件系统的总体框架,主要包括图像预处理、版面分析、字符分割及识别分类等步骤。之后分别针对各步骤的功能模块进行说明,并对各部分涉及到的相关算法进行比较论述,最后给出本文实验的结果。　　课题主要进行软件算法的研究,针对手机拍摄采集的名片图像进行识别。本文首先采用改进的Bersen算法将图像二值化,使用Unger平滑滤波法和快速标记法进行去噪处理,并基于名片图像矩形外框特征对其进行倾斜校正。接着文章采用了一种结合了膨胀处理的连通域法对图像版面进行分析。之后我们利用一种“水滴”算法优化字符分割,并在此基础上进行字符识别。字符识别需要针对多种字符,具有一定难度,是本文研究重点,我们采用一种语言分类器分类字符对象,重点讨论了非中文字符的识别问题,直接采用一种BP神经网络识别器针对英文及其它非中文字符进行识别。最后本文综合版面信息、语法知识,并辅助利用一种启迪式的隶属度法进行名片信息分类。实验表明,上述方法可在一定程度上提高系统的字符识别率。