基于主曲線(xiàn)的低質(zhì)漢字骨架提取研究.pdf

1、骨架是穿過(guò)數(shù)據(jù)分布中心的像素點(diǎn)集合，是一種重要的形狀特征。該特征在保持形狀的拓?fù)浜蛶缀涡再|(zhì)的同時(shí)還能有效的降低計(jì)算復(fù)雜度。雖然，骨架提取領(lǐng)域已經(jīng)取得了諸多的研究成果，但是，現(xiàn)有的骨架提取算法仍然存在一些挑戰(zhàn)。例如大部分算法所提取的骨架與人類(lèi)視覺(jué)差距較大；特別是當(dāng)形狀存在模糊、扭曲以及稀疏、間斷等復(fù)雜情況時(shí)骨架提取效果較差；現(xiàn)有的骨架提取算法難以向高維擴(kuò)展。 主曲線(xiàn)(principalcurves)是滿(mǎn)足“自相合”并且穿過(guò)數(shù)據(jù)分布

2、“中間”的光滑曲線(xiàn)，即該曲線(xiàn)可以理解為能夠反映數(shù)據(jù)集合拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的“骨架”?；诖?，本論文提出了一種基于主曲線(xiàn)的骨架提取算法，用于提取低質(zhì)手寫(xiě)體漢字骨架。該算法采用類(lèi)似于自動(dòng)聚類(lèi)算法的思路，增量的尋找每個(gè)voronoi區(qū)域中的第一主成份線(xiàn)段，通過(guò)代價(jià)函數(shù)連接所得的K段主成分線(xiàn)段從而構(gòu)造初始哈密爾頓路徑。當(dāng)然這里所得的是局部意義上的一條次優(yōu)哈密爾頓路徑，因此，我們提出了一種簡(jiǎn)單方法用于優(yōu)化初始哈密爾頓路徑，得到更具有全局最優(yōu)性的漢字骨架。另

3、外，由于這里是用一條哈密爾頓路徑去逼近漢字骨架，因此我們還提出了一種基于全局的平均稀疏度來(lái)設(shè)定閾值的簡(jiǎn)單后處理策略，從而刪除冗余邊集，得到符合人類(lèi)視覺(jué)的漢字骨架。 經(jīng)過(guò)了大量Matlab實(shí)驗(yàn)證明，該方法對(duì)帶模糊、扭曲、斷裂、稀疏的低質(zhì)手寫(xiě)體漢字均取得了很好效果。另外通過(guò)對(duì)圖像背景中添加噪音，也能夠得到連續(xù)的、完整的漢字骨架。我們還嘗試進(jìn)行了將2-3個(gè)自由手寫(xiě)體漢字作為一個(gè)整體進(jìn)行骨架提取，也取得了較為理想的效果。 無(wú)疑，