潘索菲 章宇澄 劉玉立 鮑康勝 王睿
【摘要】提取書法文字的骨架是通過計算機對書法作品進行評價的前提和基礎,骨架是一種重要的圖像目標幾何特征,如何快速地獲得二值圖像的非畸變骨架,是進行圖像目標的形狀分析、信息壓縮、特征提取、模式識別等應用的前提。書法漢字的骨架保留了大部分的字體信息形狀、特征等,而形狀特征的提取作為描述圖像目標高層視覺特性的方法,更是當前研究的熱點,本文采用二值圖像細化算法來進行骨架提取,以期獲得較好的書法漢字評價效果。
【關鍵詞】書法漢字 骨架提取 二值圖像細化算法 輪廓提取
【中圖分類號】G633 【文獻標識碼】A 【文章編號】2095-3089(2018)07-0236-01
漢字書法藝術是中國古老且不斷傳承的漢文化精髓,漢字書法集文學性與藝術性于一體,練習漢字書法既可培養(yǎng)藝術愛好又可陶冶情操,應為現(xiàn)代國人所推崇與重視。漢字書法練習方式相對古老傳統(tǒng)沒有現(xiàn)代科技感,無法引起青少年的興趣也很難使他們堅持練習。本文依托于移動端APP,輔助書法愛好者更好地進行書法練習。該APP可直接調(diào)用移動端攝像頭拍照獲取手寫漢字,或直接調(diào)用圖片庫中圖片進行分析。根據(jù)書法練習的特點,設計單體漢字識別算法,成功拾取整篇作品中每個漢字。進而對每個漢字進行架構分析,計算所選取的關鍵量化數(shù)據(jù)。本文采用二值圖像細化算法來進行書法文字的骨架提取,將字體圖像進行細化處理,在一定程度上簡化了提取難度。
一、書法圖像細化算法
首先對字體圖像進行細化,去除多余的像素點。同時為了保持骨架的連通性,該算法在細化過程中保留了圖像的難點、突出部分以及圖像中絕對不能被刪除的特殊點如交叉點、拐角點等。其次,由于書法作品本身筆畫邊界粗糙,所以得到的字體骨架圖像中必然存在著一些多余的枝杈。為了獲得光滑的圖像骨架,需要將骨架圖像上的毛刺進行刪除。最后,為保證骨架的單像素,再去掉多余的像素點。
二、文字輪廓提取
圖像的輪廓或邊緣是圖像最基本的特征,所謂邊緣是指其周圍像素灰度有階躍變化或屋頂變化的那些像素的集合。提取邊緣的目的是為了突出圖像的邊緣信息,加強圖像的輪廓特征,以便于人眼和機器識別。獲取書法作品中字體的邊緣輪廓信息也是進行筆劃提取和變形的必要前提。
常見的邊緣大概分為三種,第一種是階梯形邊緣,其兩邊的像素灰度值有著明顯的不同。第二種是屋頂型邊緣,其位于灰度值從增加到減少的變化的轉(zhuǎn)折點。還有一種是線性邊緣,其灰度變化有一個明顯的跳躍。
另一種獲取圖像外部輪廓信息的方法是輪廓跟蹤。在對書法作品二值圖像的處理過程中,為了獲取字體輪廓——字體圖像邊界點坐標的集合,輪廓跟蹤的方法被廣泛使用。
三、單字切分
單字圖像的分割是計算機進行書法學習、模擬必不可少的一環(huán)。目前,專門針對碑帖書法作品的單字圖像分割研究不多。各項研究主要集中于手寫數(shù)字、漢字的分割。我們結合漢字字符的分割方法和書法作品的特點做了這方面的嘗試。
(一)基于統(tǒng)計方法的切分
基于統(tǒng)計方法的切分,是根據(jù)字符的總體統(tǒng)計分布特征,來確定字符之間的界線。判別時以字符的平均字寬作輔助判別,統(tǒng)計分布特征的代表性和穩(wěn)定性對切分的正確性及收斂性起很重要的影響。這種方法適用于字符寬度比較大,且相差不大的場合。
(二)基于結構的切分
基于結構的切分,即從字與字之間以及漢字本身的結構入手,綜合分析、尋找切分的規(guī)則。常用的基于結構的切分方法有滴水算法和LDP算法。
(三)基于識別的切分方法
即在實際切分前,對各種可能存在的切分結果進行識別,通過對識別結果的判別來選擇最終的切分點。常用的基于識別的切分方法有遞歸切分算法和基于隱馬爾可夫模型的算法。
四、總結
本文結合書法漢字輪廓結構的特點,描述了一種基于字體輪廓特征的筆劃提取算法。這種算法對書寫工整,結構清晰的書法字顯現(xiàn)出一定的效果。對輪廓特征的提取依賴于輪廓的質(zhì)量,因此輪廓點的離散性質(zhì)和其中的“噪聲”會極大的影響算法的有效性。另外,僅僅根據(jù)輪廓特征也不能完全確定筆劃信息,需要結合骨架的特征一同進行筆畫信息的判斷。因此,將字體骨架特征融合到算法中是下一步研究的重點。
參考文獻:
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[3]趙琪.書法碑帖文字的筆劃提取技術及其實現(xiàn)[D].華東師范大學.
作者簡介:
潘索菲(2002-),女,漢族,安徽合肥人,高中生。
章宇澄(2002-),男,漢族,安徽合肥人,高中生。
劉玉立(2001-),女,漢族,安徽合肥人,高中生。
鮑康勝(1978-),男,漢族,安徽池州人,碩士,中學高級教師,研究方向:青少年科創(chuàng)競賽。
王睿(1994-),男,漢族,安徽合肥人,碩士研究生,研究方向:計算機軟件技術。