基于主曲线的书法字动态重现算法

发布时间：2021-08-20 04:30

　　如何高效逼真地动态重现书法作品的创作过程日益成为亟需解决的问题,因此文中提出基于主曲线的书法字动态重现方法,解决当前细化算法在提取骨架时存在的无效分支较多、不能保证笔画的连续性和准确性的问题.结合书法字自身结构对主曲线算法进行改进和优化.对书法图像进行骨架提取、骨架追踪、笔顺获取等处理,结合骨架信息和二值图像实现笔画宽度复原,针对笔画宽度存在的"肿瘤"问题,提出"角点剔除法"进行修正,结合HTML5的Canvas绘图技术进行书法字动态书写过程.在模拟数据集上的实验表明,文中算法的书法动态重现取得较好效果. 

【文章来源】：模式识别与人工智能. 2019,32(09)北大核心CSCD

【文章页数】：9 页

【部分图文】：

种方法生成字体对比

种В?枰??徊酱?恚?饫锸褂肎VS表示初始书法骨架图，由端点V和线段S构成，其中V={v1，v2，…，vm}，S={si1j1，si2j2，…，sikjk}，sikjk=(vik，vjk)，1≤i1≤m，1≤i2≤m，…，1≤ik≤m，1≤j1≤m，1≤j2≤m，…，1≤jk≤m．2)数据粒化．使用KNN聚类方法进行数据粒化，使用粒数据替代原始数据．这里初始骨架图中原有数据点Xn={x1，x2，…，xm}，聚类后的粒数据点Xn'={x1'，x2'，…，xc'}，具体聚类过程如图1所示．图1数据粒化过程Fig．1Processofdatagranulation3)拟合－光滑．通过对所有数据点的投影和端点的优化反复增强书法骨架光滑性和自相合性，同时近似保持它与轮廓线等距离，直至收敛．主要包括投638模式识别与人工智能(PＲ＆AI)第32卷

?咚惴ǖ哪夂虾凸饣?枷敫慕?交?顶点位置，通过迭代构建主图．本文根据书法字骨架点8邻域的邻居点情况对骨架点中的特征点进行分类，包括端点、普通点、交叉点［17］．同一书法字中的笔画段往往存在相交的情况，书法字笔画段通常可以划分为独立笔画和非独立笔画［18］．独立笔画段通过遍历骨架点的方式可获取骨架笔画信息，非独立笔画存在笔画交叉处路径选择的问题．本文采用文献［19］中的爬虫法，初步提取书法字的骨架笔画信息．爬虫法基于骨架点的8邻域方向编码(如图3)表征两个骨架点的位置坐标关系．图3P点的8邻域方向编码Fig．3Eight-neighbordirectioncodingofpointP第9期杨晨旭等:基于主曲线的书法字动态重现算法738

【参考文献】：
期刊论文
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[2]基于书写规则的书法字笔画及笔顺提取[J]. 刘佳岩,章夏芬.  微型机与应用. 2015(15)
[3]书法临摹过程的交互式动画建模方法[J]. 张俊松,张悠苗,周昌乐.  计算机辅助设计与图形学学报. 2014(06)
[4]基于复杂形态数据的主曲线提取算法及其在图像骨架提取中的应用[J]. 吴德,张红云,苗夺谦,高迎.  小型微型计算机系统. 2010(04)
[5]一种新的改进OPTA细化算法[J]. 赵磊,陈琼,陈中.  计算机应用. 2008(10)
[6]基于改进的GPL主曲线算法的指纹特征分析与提取[J]. 张红云,苗夺谦,傅文杰.  模式识别与人工智能. 2007(06)
[7]一种对文字图像细化的改进Hilditch算法研究[J]. 贾瑜,饶建辉.  武汉工业学院学报. 2006(03)
[8]一个计算机书法系统CCCS[J]. 王钲旋,庞云阶.  计算机辅助设计与图形学学报. 1991(01)

博士论文
[1]书法重现及其在数字化图书馆中的应用[D]. 吴英飞.浙江大学 2008



本文编号：3352817