书法重现及其在数字化图书馆中的应用

论文摘要

书法重现是对书法图像进行处理,获取出书写过程中的笔顺信息和相关特征,进行书写的动态过程的重现。它在虚拟现实、文字识别、远程教育具有广泛的应用前景和经济价值,并对传播和弘扬中国民族文化有着重要作用。近年来,对于书法在计算机应用方面的研究分析和各种应用开发受到国内外学术界和企业界的广发关注,开展了许多面向书法和中国画的研究工作。作为书法图像的重现,一直还是一块较少人涉及到的领域。在书法图像中的一个关键重要课题,即图像笔顺的提取工作,一直是计算机图像处理中作为文字识别的一个热点和难点,它不仅涉及到中文文字的特殊表示方式,同时还涉及到计算机模式识别的许多问题。本文提出了一个动态重现书法书写过程的技术框架。我们在该框架的基础上,在书法图像的轮廓提取、笔顺提取、毛笔模型构建等方面作了一定的分析和探讨,提出了一些新的方法,获得了一定的实验结论,并在这些研究的工作基础上,开发了一套书法图像重现系统,作为一个创新系统应用于中美百万册数字图书馆项目中的门户中,其创新点主要包括以下几个方面:1)提出了一种文字结构分析的方法。用来分析书法文字的区域特征和相互位置特征。通过对这些特征分析按照关系位置函数,得到文字的结构信息,并利用中文文字的书写时的书写规律,得出文字中个子图的书写顺序。2)提出了中文书法字模型(Chinese Calligraphic Model)。该模型包括了从轮廓提取出的笔划宽度特征以及从书法图像骨架中提取出的其他特征。3)提出了笔划宽度的新的计算方法。4)对中文书法字的笔顺提出了两种解决方法。一是按照平滑度来完成部分笔顺的提取工作,二是对某些特殊类型的中文字体,特别是草书或者行书字体,由于字体变形程度剧烈,笔划由于连笔等情况的存在,通过定义中文书法字模型(Chinese Calligraphic Model),并使用条件滤波进行笔顺的恢复。5)实现了书法重现系统的两个子系统:书法图像预处理子系统和基于Web的书法图像重现播放子系统。通过该系统的实现,实现了书法图像重现的技术解决框架,对人们学习书法和传播中文书法,让书法走向更多的人提供了一个新的实现方法。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 研究问题与相关工作
• 1.3 研究目标与贡献
• 1.4 论文组织
• 第2章 书法重现相关研究综述
• 2.1 文字识别
• 2.1.1 结构化的表示方法
• 2.1.2 统计-结构模型表示
• 2.1.3 统计表示方法
• 2.2 文字分类
• 2.2.1 粗分类
• 2.2.2 结构匹配
• 2.3 图像细化
• 2.4 剪枝处理
• 2.5 笔顺提取
• 2.6 成熟商业软件在书画领域的应用
• 2.7 水墨画领域的应用现状
• 2.8 书法领域的应用现状
• 2.9 本章小结
• 第3章 书法文字结构分析
• 3.1 书法字形
• 3.2 汉字的组成方式
• 3.3 文字结构分析算法
• 3.3.1 算法约束
• 3.3.2 算法实现
• 3.3.3 算法实例
• 3.3.4 算法测试结果
• 3.4 本章小结
• 第4章 基于平滑度的笔顺提取
• 4.1 背景
• 4.2 算法约束
• 4.3 算法基本思想
• 4.4 算法描述
• 4.5 算法实例说明
• 4.6 算法测试
• 4.7 本章小结
• 第5章 基于粒子滤波的笔顺提取
• 5.1 粒子滤波
• 5.1.1 引言
• 5.1.2 状态空间模型的表示和滤波器
• 5.1.3 蒙特卡洛采样（Monte Carlo Sampling）
• 5.1.4 贝叶斯重要性采样（Bayesian Importance Sampling）
• 5.1.5 顺序的重要性采样（Sequential Importance Sampling（SIS））
• 5.1.6 粒子集的退化和重采样（Resampling）
• 5.1.7 粒子滤波算法的描述
• 5.2 基于粒子滤波的跟踪
• 5.3 CCM模型
• 5.3.1 子笔划/部首和笔段
• 5.3.2 中文书法字体的特征提取
• 5.3.3 搜索过程
• 5.3.4 实验结果
• 5.4 本章小结
• 第6章 书法重现系统及其在数字化图书馆中的应用
• 6.1 书法重现系统体系结构
• 6.2 预处理模块
• 6.3 数据库中的存储结构
• 6.4 客户端播放模块
• 6.5 重现过程的算法实现
• 6.6 系统在门户中的应用
• 6.7 系统运行动态演示
• 6.8 系统运行结果静态演示
• 6.9 本章小结
• 第7章 总结与展望
• 7.1 结论
• 7.2 展望
• 参考文献
• 攻读博士学位期间发表的论文及科研情况
• 致谢
• 作者简历