公开(公告)号：CN116978023A

公开(公告)日：2023-10-31

申请号：CN202310886565.3

申请日：2023-07-19

Applicant: 南开大学

Inventor： 李旭东 ,  赵彩云

IPC: G06V30/18 ,  G06V30/168 ,  G06T5/00 ,  G06T7/13

Abstract: 一种基于关键骨架点和笔画宽度提取汉字关键轮廓点的方法，属计算机及汉字矢量化领域。包括：输入单个汉字图片，进行预处理生成二值图；采用骨架提取算法提取汉字的骨架；进一步提取汉字的关键骨架点；获取汉字每个关键骨架点处的笔画宽度；采用轮廓提取算法获取汉字的轮廓点；依次遍历汉字所有轮廓点，计算当前轮廓点到最近关键骨架点的距离，计算当前最近关键骨架点的距离阈值，通过比较当前轮廓点到最近关键骨架点的距离与距离阈值的大小来判断当前轮廓点是否为关键轮廓点，若小于距离阈值则记录为关键轮廓点。本发明有效提高汉字矢量化质量效果，既保持了所有细节特征又有效去除了噪声轮廓点和冗余轮廓点，并减少矢量化汉字存储空间大小。

公开(公告)号：CN116778496A

公开(公告)日：2023-09-19

申请号：CN202310833921.5

申请日：2023-07-10

Applicant: 南开大学

Inventor： 李旭东 ,  赵彩云

IPC: G06V30/18

Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度提取汉字关键骨架点的方法，属于计算机及汉字矢量化领域。基于多尺度提取汉字关键骨架点的方法包括：输入单个汉字图片，进行预处理生成二值图；采用骨架提取算法提取汉字的骨架；基于聚集度提取骨架的所有端点和所有交叉点；采用小尺度过滤法提取骨架的所有折点；采用大尺度过滤法提取骨架的所有弯点；进一步提取平均笔画宽度变化的所有变宽点；将上述所有端点、交叉点、折点、弯点、以及变宽点记录下来作为该汉字的所有关键骨架点。本发明能够有效的提取汉字所有变化之处的关键骨架点、有效减少非关键的骨架点数目，从而在确保汉字矢量化高质量的前提下有效减少矢量化汉字的存储空间大小。