一種漢字圖片匹配與變形方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種漢字圖片匹配與變形方法。首先對(duì)給定字體的漢字部件圖片進(jìn)行預(yù)處理，用半自動(dòng)的方式進(jìn)行結(jié)構(gòu)拆分成對(duì)應(yīng)的部件，然后根據(jù)部件的骨架和特征點(diǎn)將其分解為筆段并建立模型，用筆畫(huà)路徑的相似度進(jìn)行圖模型的匹配來(lái)產(chǎn)生對(duì)應(yīng)關(guān)系。最后為源漢字和目標(biāo)漢字中對(duì)應(yīng)的筆段建立同構(gòu)三角形，并產(chǎn)生插值動(dòng)畫(huà)。本發(fā)明引入筆畫(huà)路徑的相似度，并采取圖模型匹配方法獲得對(duì)應(yīng)筆畫(huà)，最后采用三角化網(wǎng)格的方法進(jìn)行插值計(jì)算形成一套完整的針對(duì)漢字圖片匹配和變形方法，能夠有效處理小篆、隸書(shū)、楷書(shū)等形成平滑自然的漸變動(dòng)畫(huà)。
【專(zhuān)利說(shuō)明】-種漢字圖片匹配與變形方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)虛擬現(xiàn)實(shí)【技術(shù)領(lǐng)域】，特別是漢字骨架匹配的模式識(shí)別領(lǐng)域以及 漢字變形技術(shù)的多媒體領(lǐng)域。

【背景技術(shù)】
[0002] 漢字是一種典型的表意語(yǔ)言，每一個(gè)字符都由一個(gè)象征性書(shū)寫(xiě)符號(hào)來(lái)表示。在它 漫長(zhǎng)的發(fā)展歷史當(dāng)中，漢字共經(jīng)歷主要五個(gè)階段：甲骨文，金文，小篆，隸書(shū)，楷書(shū)。雖然形狀 和拓?fù)浒l(fā)生了極大的改變，但是這些階段之間是相互關(guān)聯(lián)的。其中前三種統(tǒng)一稱(chēng)作古文字， 而后兩種稱(chēng)作今文字。對(duì)語(yǔ)言文字研究可以分為共時(shí)與歷時(shí)兩個(gè)方向。共時(shí)是指研究語(yǔ)言 在特定事件的情況，而歷時(shí)是指研究語(yǔ)言在較長(zhǎng)歷史時(shí)期所經(jīng)歷的變化。如果能夠理解演 化的過(guò)程，將對(duì)漢字歷時(shí)研究起到重要的作用。漢字演化過(guò)程中的變化主要包括：1)筆畫(huà) 形狀的改變；2)漢字拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的改變；3)部分增加或減少。在本文中我們主要工作在于利 用漢字過(guò)程中保持不變的特征進(jìn)行漢字的匹配對(duì)應(yīng)，并用于生成盡可能平滑的變形結(jié)果， 為漢字歷時(shí)研究提供技術(shù)基礎(chǔ)。
[0003] 形狀變形是指在源形狀與目標(biāo)形狀之間建立平滑的變化過(guò)程。他是計(jì)算機(jī)圖形學(xué) 中的重要技術(shù)，并廣泛應(yīng)用于電視、電影特效，卡通動(dòng)畫(huà)和表面重構(gòu)等工作。它主要包括兩 個(gè)步驟：1)對(duì)應(yīng)：建立源形狀與目標(biāo)形狀之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。2)路徑插值：計(jì)算中間形狀的 位置。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的技術(shù)解決問(wèn)題：克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種漢字圖片匹配與變形方 法，能夠有效的提高匹配與變形效果。
[0005] 本發(fā)明技術(shù)解決方案：一種漢字匹配與變形方法，該方法步驟如下：
[0006] 步驟（1)、對(duì)源漢字和目標(biāo)漢字進(jìn)行結(jié)構(gòu)拆分與匹配，獲得對(duì)應(yīng)的部件；
[0007] 步驟（2)、根據(jù)步驟（1)的漢字對(duì)應(yīng)部件，對(duì)其進(jìn)行骨架細(xì)化，提取特征點(diǎn)拆分筆 段，然后構(gòu)造圖模型，利用模型中的筆畫(huà)相似度進(jìn)行模型匹配產(chǎn)生對(duì)應(yīng)的筆段；
[0008] 步驟（3)、根據(jù)步驟（2)中得到對(duì)應(yīng)筆段，對(duì)筆段進(jìn)行三角化，然后對(duì)三角面片進(jìn) 行插值形成漸變動(dòng)畫(huà)。
[0009] 所述步驟（1)中對(duì)漢字部件的拆分匹配描述的具體內(nèi)容如下：
[0010] 步驟（A1)、對(duì)已有的TTF字體文件中選取的文字進(jìn)行處理，將其轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一大小 的漢字圖片；用包圍盒確定連通區(qū)域的相對(duì)位置，判定歸屬于哪一種漢字結(jié)構(gòu)；
[0011] 步驟（A2)、對(duì)于無(wú)法匹配的結(jié)構(gòu)，將連通區(qū)域較多的漢字作為標(biāo)準(zhǔn)，根據(jù)堅(jiān)直或水 平方向像素點(diǎn)直方圖判斷分割位置，將目標(biāo)漢字的相應(yīng)位置作為初始位置，然后用變形模 版尋找源漢字邊界和交叉位置作為分割邊界；
[0012] 步驟（A3)、添加人工交互確認(rèn)上一步中的結(jié)果，并糾正錯(cuò)誤結(jié)果；在需要拆分文 字上標(biāo)注多個(gè)多邊形表示各個(gè)部件的位置，作為拆分結(jié)果；判斷漢字類(lèi)型后，兩個(gè)漢字的相 應(yīng)部位即為匹配部件。
[0013] 所述步驟（2)筆畫(huà)匹配的步驟具體如下：
[0014] 步驟（B1)、將輸入漢字圖片進(jìn)行圖像細(xì)化和骨架提取，檢測(cè)角點(diǎn)，角點(diǎn)是漢字筆畫(huà) 中筆段與筆段間的轉(zhuǎn)折點(diǎn)；
[0015] 步驟（B2)、將所有筆段分類(lèi)為橫、堅(jiān)、撇、捺四種類(lèi)型，并且每種類(lèi)型規(guī)定一個(gè)方向 (0°，90°，135°和45° )，使用線性回歸計(jì)算筆段方向，判斷每個(gè)筆畫(huà)的類(lèi)型與方向；
[0016] 步驟（B3)、利用角點(diǎn)與筆段性質(zhì)，將角點(diǎn)分為起始點(diǎn)、連接點(diǎn)、終止點(diǎn)三類(lèi)，其中起 始點(diǎn)和終止點(diǎn)作為圖模型的頂點(diǎn)，搜索從起始點(diǎn)到終止點(diǎn)的最短筆畫(huà)路徑作為兩個(gè)頂點(diǎn)之 間的邊，構(gòu)造圖模型；
[0017] 步驟（B4)、對(duì)于圖的頂點(diǎn)采用歸一化后的歐氏距離度量相似度，而邊的相似度采 用路徑相似度的方法作依據(jù)；通過(guò)以上兩個(gè)方法度量?jī)晒P畫(huà)之間的路徑相似度，并計(jì)算兩 個(gè)圖模型的匹配結(jié)果。
[0018] 步驟（B5)、在產(chǎn)生匹配結(jié)果后，我們可以得到了筆畫(huà)路徑的對(duì)應(yīng)關(guān)系，每個(gè)對(duì)應(yīng)關(guān) 系賦予它所經(jīng)過(guò)的筆段一個(gè)屬性值，這樣所有的筆段都可以得到一個(gè)對(duì)應(yīng)關(guān)系決定的屬性 集合，一個(gè)字中具有相同屬性集合的筆段合并為同一個(gè)筆畫(huà)，兩個(gè)字中相同屬性的筆畫(huà)為 對(duì)應(yīng)的筆畫(huà)；為了方便進(jìn)行下一步形狀插值，不匹配的邊將與相鄰的邊合并。
[0019] 所述步驟（3)中漸變動(dòng)畫(huà)生成可能解的步驟如下：
[0020] 步驟（C1)、為了獲得同構(gòu)三角形，先根據(jù)之前的筆畫(huà)對(duì)應(yīng)結(jié)果產(chǎn)生輪廓的細(xì)對(duì)應(yīng)， 然后對(duì)應(yīng)點(diǎn)構(gòu)造同構(gòu)三角形并進(jìn)行優(yōu)化，產(chǎn)生高質(zhì)量的同構(gòu)三角形；
[0021] 步驟（C2)、對(duì)這些三角形進(jìn)行插值，運(yùn)用"最小形變"準(zhǔn)則來(lái)對(duì)這些內(nèi)部三角形進(jìn) 行插值；這其中的關(guān)鍵就是如何運(yùn)用"最小形變"準(zhǔn)則，由于初始漢字部件輪廓的每一個(gè)三 角形到目標(biāo)漢字部件輪廓每一個(gè)三角形之間都有一個(gè)仿射變換矩陣，而這個(gè)"最小形變"準(zhǔn) 則就是一個(gè)二次最優(yōu)化問(wèn)題，通過(guò)求解這個(gè)二次最優(yōu)化問(wèn)題，完成每一幀的漸變效果生成。

【專(zhuān)利附圖】

【附圖說(shuō)明】
[0022] 圖1為本發(fā)明的一種漢字圖片匹配與變形方法的整體過(guò)程示意圖；
[0023] 圖2為小篆與隸書(shū)的字"止"以及它的屬性關(guān)系圖，其中S，E，N分別代表起始點(diǎn)， 終止點(diǎn)，連接點(diǎn)；
[0024] 圖3為起始點(diǎn)與終止點(diǎn)間的筆畫(huà)路徑；
[0025] 圖4為起始點(diǎn)、終止點(diǎn)以及筆段的對(duì)應(yīng)結(jié)果；
[0026] 圖5為筆段匹配的實(shí)驗(yàn)結(jié)果；
[0027] 圖6為變形動(dòng)畫(huà)的結(jié)果。

【具體實(shí)施方式】
[0028] 下面結(jié)合附圖與實(shí)例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)描述：
[0029] 本發(fā)明實(shí)施過(guò)程包括三個(gè)主要步驟：漢字結(jié)構(gòu)分割，筆畫(huà)匹配，漸變動(dòng)畫(huà)生成。
[0030] 如圖1所示，本發(fā)明具體實(shí)現(xiàn)如下：
[0031] 步驟一：漢字部件的拆分與匹配：
[0032] 為了獲取對(duì)應(yīng)的部件我們使用最小包圍盒對(duì)輸入的不同時(shí)代漢字進(jìn)行分割，并根 據(jù)最小包圍盒之間的相對(duì)位置構(gòu)造漢字的塊模型。之后，在塊模型中位于相同位置的部件 就是匹配的部件。然而由于部件間的可能會(huì)有交叉、粘連等情況出現(xiàn)上述方法并不一定能 產(chǎn)生正確的匹配結(jié)果。因此我們使用變形模版自動(dòng)分割部件，并用人工交互的方式確保結(jié) 果正確。
[0033] 步驟二：筆畫(huà)匹配：
[0034] 首先依次使用Zhang-Suen快速并行細(xì)化算法和Shi-Tomasi角點(diǎn)檢測(cè)方法提取骨 架和特征點(diǎn)。然后以特征點(diǎn)作為頂點(diǎn)，特征點(diǎn)間的筆段作為邊構(gòu)造屬性關(guān)系圖，如圖2。具 體細(xì)節(jié)如下：
[0035] 1)兩個(gè)相鄰特征點(diǎn)之間的筆段為圖的一條邊，邊可以根據(jù)它的方向可以分為橫、 堅(jiān)、撇、捺四種類(lèi)型。這四種類(lèi)型普遍存在于漢字的各個(gè)階段當(dāng)中，并且有自己的方向（〇°， 45°，90°和135° )。這里使用線性回歸計(jì)算筆段方向，并判斷筆段類(lèi)型，允許有±15°的 差異。筆段分類(lèi)后骨架變?yōu)橐粋€(gè)有向無(wú)環(huán)圖。
[0036] 2)特征點(diǎn)作為圖的頂點(diǎn)，它可以分為三種類(lèi)型。入度為0,出度不為0的頂點(diǎn)叫 做起始點(diǎn)；入度不為〇,出度為零的點(diǎn)叫做終止點(diǎn)；既不為起始點(diǎn)也不為終止點(diǎn)的稱(chēng)作連接 點(diǎn)。
[0037] 我們通過(guò)建立起始點(diǎn)和終止點(diǎn)的對(duì)應(yīng)關(guān)系來(lái)匹配兩個(gè)圖模型，因?yàn)檫@些點(diǎn)一般都 是我們書(shū)寫(xiě)的時(shí)的起點(diǎn)和終點(diǎn)，而連接點(diǎn)并沒(méi)有參與匹配。接下來(lái)先介紹匹配中的相似度 度量方式。
[0038] 假設(shè)有N個(gè)起始點(diǎn)和Μ個(gè)終止點(diǎn)在圖G中，Ν'個(gè)起始點(diǎn)和M'個(gè)終止點(diǎn)在圖G' 中。uji = 1，2,…，Ν)，Vr (i' = 1，2,…，Ν'）分別表示兩個(gè)模型中的起始點(diǎn)，u」(j = N+l，N+2, ...，N+M)，Vj, (j，= Ν' +1，N' +2, ...，N' +M'）分別表示兩個(gè)模型中的終止點(diǎn)。同 類(lèi)點(diǎn)間的相似度Cii，由用歐式距離表示，公式如下：
[0039]

【權(quán)利要求】
1. 一種漢字圖片匹配與變形方法，其特征在于該方法步驟如下： 步驟（1)、對(duì)源漢字和目標(biāo)漢字進(jìn)行結(jié)構(gòu)拆分與匹配，獲得對(duì)應(yīng)的部件； 步驟（2)、根據(jù)步驟（1)的漢字對(duì)應(yīng)部件，對(duì)其進(jìn)行骨架細(xì)化，提取特征點(diǎn)拆分筆段，然 后構(gòu)造圖模型，利用模型中的筆畫(huà)相似度進(jìn)行模型匹配產(chǎn)生對(duì)應(yīng)的筆段； 步驟（3)、根據(jù)步驟（2)中得到對(duì)應(yīng)筆段，對(duì)筆段進(jìn)行三角化，然后對(duì)三角面片進(jìn)行插 值形成漸變動(dòng)畫(huà)。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種漢字圖片匹配與變形方法，其特征在于：所述步驟（1) 中對(duì)漢字部件的拆分匹配描述的具體內(nèi)容如下： 步驟（A1)、對(duì)已有的TTF字體文件中選取的文字進(jìn)行處理，將其轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一大小的漢 字圖片；用包圍盒確定連通區(qū)域的相對(duì)位置，判定歸屬于哪一種漢字結(jié)構(gòu)； 步驟（A2)、對(duì)于無(wú)法匹配的結(jié)構(gòu)，將連通區(qū)域較多的漢字作為標(biāo)準(zhǔn)，根據(jù)堅(jiān)直或水平方 向像素點(diǎn)直方圖判斷分割位置，將目標(biāo)漢字的相應(yīng)位置作為初始位置，然后用變形模版尋 找源漢字邊界和交叉位置作為分割邊界； 步驟（A3)、添加人工交互確認(rèn)上一步中的結(jié)果，并糾正錯(cuò)誤結(jié)果；在需要拆分文字上 標(biāo)注多個(gè)多邊形表示各個(gè)部件的位置，作為拆分結(jié)果；判斷漢字類(lèi)型后，兩個(gè)漢字的相應(yīng)部 位即為匹配部件。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種漢字圖片匹配與變形方法，其特征在于：所述步驟（2) 筆畫(huà)匹配的步驟具體如下： 步驟（B1)、將輸入漢字圖片進(jìn)行圖像細(xì)化和骨架提取，檢測(cè)角點(diǎn)，角點(diǎn)是漢字筆畫(huà)中筆 段與筆段間的轉(zhuǎn)折點(diǎn)； 步驟（B2)、將所有筆段分類(lèi)為橫、堅(jiān)、撇、捺四種類(lèi)型，并且由每種類(lèi)型規(guī)定一個(gè)方向 (0°，90°，135°和45° )，使用線性回歸計(jì)算筆段方向，判斷每個(gè)筆畫(huà)的類(lèi)型與方向； 步驟（B3)、利用角點(diǎn)與筆段性質(zhì)，將角點(diǎn)分為起始點(diǎn)、連接點(diǎn)、終止點(diǎn)三類(lèi)，其中起始點(diǎn) 和終止點(diǎn)作為圖模型的頂點(diǎn)，搜索從起始點(diǎn)到終止點(diǎn)的最短筆畫(huà)路徑作為兩個(gè)頂點(diǎn)之間的 邊，構(gòu)造圖模型； 步驟（B4)、對(duì)于圖的頂點(diǎn)采用歸一化后的歐氏距離度量相似度，而邊的相似度采用路 徑相似度的方法作依據(jù)；通過(guò)以上兩個(gè)方法度量?jī)晒P畫(huà)之間的路徑相似度，并計(jì)算兩個(gè)圖 模型的匹配結(jié)果。 步驟（B5)、在產(chǎn)生匹配結(jié)果后，我們可以得到了筆畫(huà)路徑的對(duì)應(yīng)關(guān)系，每個(gè)對(duì)應(yīng)關(guān)系 賦予它所經(jīng)過(guò)的筆段一個(gè)屬性值，這樣所有的筆段都可以得到一個(gè)對(duì)應(yīng)關(guān)系決定的屬性集 合，一個(gè)字中具有相同屬性集合的筆段合并為同一個(gè)筆畫(huà)，兩個(gè)字中相同屬性的筆畫(huà)為對(duì) 應(yīng)的筆畫(huà)；為了方便進(jìn)行下一步形狀插值，不匹配的邊將與相鄰的邊合并。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種漢字圖片匹配與變形方法，其特征在于：所述步驟（3) 中漸變動(dòng)畫(huà)生成可能解的步驟如下： 步驟（C1)、為了獲得同構(gòu)三角形，先根據(jù)之前的筆畫(huà)對(duì)應(yīng)結(jié)果產(chǎn)生輪廓的細(xì)對(duì)應(yīng)，然后 對(duì)應(yīng)點(diǎn)構(gòu)造同構(gòu)三角形并進(jìn)行優(yōu)化，產(chǎn)生高質(zhì)量的同構(gòu)三角形； 步驟（C2)、對(duì)這些三角形進(jìn)行插值，運(yùn)用"最小形變"準(zhǔn)則來(lái)對(duì)這些內(nèi)部三角形進(jìn)行插 值；這其中的關(guān)鍵就是如何運(yùn)用"最小形變"準(zhǔn)則，由于初始漢字部件輪廓的每一個(gè)三角形 到目標(biāo)漢字部件輪廓每一個(gè)三角形之間都有一個(gè)仿射變換矩陣，而這個(gè)"最小形變"準(zhǔn)則就 是一個(gè)二次最優(yōu)化問(wèn)題，通過(guò)求解這個(gè)二次最優(yōu)化問(wèn)題，完成每一幀的漸變效果生成。
【文檔編號(hào)】G06K9/00GK104268526SQ201410498666
【公開(kāi)日】2015年1月7日 申請(qǐng)日期:2014年9月25日 優(yōu)先權(quán)日:2014年9月25日
【發(fā)明者】梁曉輝, 劉敏, 詹華年 申請(qǐng)人:北京航空航天大學(xué)