模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2019, Vol. 32 Issue (9): 835-843    DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201909008
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基于主曲线的书法字动态重现算法
杨晨旭1,2, 张红云1,2, 苗夺谦1,2
1.同济大学 计算机科学与技术系 上海 201804
2.同济大学 嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室 上海 201804
Calligraphy Characters Dynamic Reproduction Algorithm Based on Principal Curve
YANG Chenxu1,2, ZHANG Hongyun1,2, MIAO Duoqian1,2
1.Department of Computer Science and Technology, Tongji University, Shanghai 201804
2.Key Laboratory of Embedded Systems and Service Computing, Ministry of Education, Tongji University, Shanghai 201804

全文: PDF (1561 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 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.
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作者相关文章
杨晨旭
张红云
苗夺谦
关键词 主曲线书法字动态重现骨架提取笔顺获取    
Abstract:Reproducing dynamic writing process of calligraphy works in an effective way is an urgent problem to be solved. Therefore, a calligraphy characters dynamic reproduction algorithm based on principal curve is proposed to guarantee the continuity and accuracy of strokes and solve the problem of many invalid branches caused by the thinning algorithm during skeleton extraction process. Based on the structure of calligraphy characters, the principal curve algorithm is improved and optimized. Firstly, skeleton extraction, skeleton tracking, stroke order acquisition, etc., are conducted. Then, the skeleton information and binary image are combined to realize stroke width restoration. Aiming at the tumor problem in the stroke width, the corner elimination method is proposed. Finally, the Canvas drawing technology of HTML5 is introduced into the dynamic writing process of calligraphy characters. Experiments on simulated datasets show that the proposed algorithm produces good results.
Key wordsPrincipal Curve    Dynamic Reproduction of Calligraphy Characters    Skeleton Extraction    Stroke Order Acquisition   
收稿日期: 2019-05-12     
ZTFLH: TP 391  
基金资助:国家重点研发计划(No.213)、国家自然科学基金项目(No.61573255)、安徽省高校优秀青年人才基金项目(No.gxyq2017056)资助
通讯作者: 张红云,博士,副教授,主要研究方向为主曲线、粒计算、模糊集.E-mail:zhanghongyun@tongji.edu.cn.   
作者简介: 杨晨旭,硕士研究生,主要研究方向为图像检索、主曲线、粒计算.E-mail:1830844@tongji.edu.cn;苗夺谦,博士,教授,主要研究方向为人工智能、机器学习、大数据分析、粒计算.E-mail:dqmiao@tongji.edu.cn.
引用本文:   
杨晨旭, 张红云, 苗夺谦. 基于主曲线的书法字动态重现算法[J]. 模式识别与人工智能, 2019, 32(9): 835-843. YANG Chenxu, ZHANG Hongyun, MIAO Duoqian. Calligraphy Characters Dynamic Reproduction Algorithm Based on Principal Curve. , 2019, 32(9): 835-843.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201909008      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2019/V32/I9/835
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