基于计算机图像处理的中文古籍书法笔画特征提取_黎浩宏.pdf

浙江工贸职业技术学院学报JOURNAL OF ZHEJIANG INDUSTRY&TRADE VOCATIONAL COLLEGE第22卷第4期2022年12月Vol.22 No.4Dec.2022基于计算机图像处理的中文古籍书法笔画特征提取*黎浩宏（浙江工贸职业技术学院，浙江 温州 325003）摘 要：运用计算机图像处理技术可以较好进行中文古籍书法中的笔画特征提取，它的细化程度高，能够从笔画骨架层面思考解决问题，对于书法笔画中全局特征的提取与局部特征提取非常有效。首先将书法中的笔画骨架划分为多个笔段，再结合书法固有的书写特点来切换笔法，迎合笔法特征进行书写。本文就基于计算机图像处理技术对中文古籍中的书法笔画整体、局部特征进行提取分析，从而得出有价值结论。关键词：计算机图像处理技术；中文古籍；书法笔画；特征提取；整体；局部中图分类号：TP391.41文献标志码：A文章编号：1672-0105（2022）04-0043-04Feature Extraction of Calligraphy Strokes in ChineseAncient Books Based on Computer Image ProcessingLI Haohong（Zhejiang Industry&Trade Vocational College,Wenzhou 325003,China)Abstract:The use of computer image processing technology can conduct feature extraction of calligraphy stroke in Chinese an-cient books better.Its high degree of refinement can consider and solve the problem from the stroke skeleton level,which is very effec-tive for the extraction of global features and local features in calligraphy strokes.Firstly,the skeleton of the strokes in calligraphy is di-vided into several strokes and combined with the inherent writing characteristics of calligraphy to switch strokes,and then write cater-ing to the characteristics of the strokes.Based on computer image processing technology,this paper extracts and analyzes the overalland local features of calligraphy strokes in Chinese ancient books,thus to draw valuable conclusions.Key Words:computer image processing technology;ancient Chinese books;calligraphy strokes;feature extraction;overall;local收稿日期：2022-09-25基金项目：浙江省基础公益研究计划项目“基于增强现实技术的中文古籍书法字图像交互式深度展示系统的研究”（LGF19F020004）作者简介：黎浩宏（1975），男，江西宁都人，硕士，副教授，研究方向：图像处理、数据库、计算机应用。Doi:10.3969/j.issn.1672-0105.2022.04.0090 前言作为中国传统文化的精华，书法艺术在千百年来传承于中国以及海外各个国家。而在当代，伴随计算机图像处理技术的迅猛发展，它也延伸到书法艺术创作领域中，实现了书法作品的数字化转化，例如楷书书法对于计算机图像处理技术的应用最为常见1。1 计算机图像处理技术在中文古籍书法中的应用概述近年来，书法作品数字化发展快速。例如为传承中文古籍内容，在其书法笔画中采用计算机图像处理技术的情况已经非常常见，它注重于书法笔画中形体特征图像的提取，在初步探索书法笔画过程中发挥了重要作用2。以国内为例，诸如中文古籍这样的印刷体汉字在预处理方面就需要提取书法笔画特征，形成相对固定的处理技术模式，这里以毛笔楷体字笔画特征提取最为常见，笔画提取效果最佳。当然，在不同中文古籍中不同创作者的书法笔画特征差别很大，所以在采用计算机图像处理技术提取笔画特征过程中还存在一定难度，这在一定程度上制约了技术快速发展3。以手写体汉字的笔画提取为例，一般会采用到归一化计算机图像处理算法，能够对笔画提取过程进行重构与识别，建立粗细归一化提取机制，这一机制在对楷书书法图像的浙江工贸职业技术学院学报2022年12月提取处理方面效果最佳。就归一化计算机图像处理算法在中文古籍书法笔画中的提取过程而言，需要结合图像规模处理楷体单笔图像，思考运用计算机图像处理技术对楷书书法中的各种复杂笔画进行形体特征提取，结合特征提取展开探索性研究，为楷体书法笔画提取，优化传承中文古籍文化内容夯实基础4。2 中文古籍书法笔画整体特征提取实践研究基于计算机图像处理技术可以实现对中文古籍书法笔画的整体与局部特征提取，首先要进行整体特征提取。以楷体笔画形体特征提取为例，提取过程要关注全局，再从全局关注局部，形成多层次的书法笔画特征提取，最终甚至要细化到笔画的骨架细节特征上。一般情况，要对笔画骨架中的节点笔画宽度、端点、拐点等全局特征进行提取分析，将笔画转化为分笔段，这样就能形成各种笔画夹角，在处理笔画转折点问题上也有好处，基本实现了对于书法笔画整体特征的有效转化，同时也做好了预处理工作，能够满足二值化图像处理要求。在中文古籍中大量楷书笔画的转化处理过程中，要保证预处理优化到位，形成更好的图像处理过程，其中笔画特征图像的灰度值应该为1，而背景应该为0，做好这一处理后再实施去噪处理，如此就能获取相对清晰的笔画图像。在笔画特征提取过程中，需要在整体分析上基于多点展开分析，例如笔画宽度、长度、斜率、弧度特征提取等。逐一展开分析5。2.1 笔画宽度特征的提取要点分析在中文古籍中，对于汉字笔画笔段的宽度特征提取会用到多种计算机图像处理技术，例如轮廓信息法、细化法、段化法等。以细化法为例，在提取笔画笔段特征过程中需要结合多点处理，主要是保证细化到位，提高细化程度，建立相对连通的单像素骨架机制，如此对于处理笔画笔段效果更佳。先在每一个骨架点位置设置笔画宽度，保证横纵坐标有效调整优化，在体现骨架畸变过程中分析畸变矫正情况，形成相对成熟的笔画宽度设计体系。在笔画骨架提取方面，也需要保留笔画骨架的大部分特征内容，避免出现笔画粗细变化丢失情况。同时还需要结合笔画特征分析笔画宽度，做好笔画提取工作，满足笔画设计要求，体现最大圆法采集骨架点位置笔画宽度，满足笔画设计方法要求6。在结合检测点圆心进行设计过程中，需要了解其初始半径变化，如果圆心固定不变，要进行设计相关内容，体现设计优势，确保设计有效到位。在超出笔画内部范围与迭代设计过程中，还需要了解其设计优化机制，满足笔画宽度特征提取要求，提取骨架点笔画半径，优化设计半径值，形成良好的笔画宽度线性关系，从而优化特征提取过程。在横坐标设计过程中，需要形成良好的骨架点序号，分析笔画宽度变化状况，结合曲线斜率展开设计。当曲线上升过程中，还需要满足设计要求，实现笔画宽度增加段，优化相关设计内容。在下降部分需要对应笔画宽度减小段，提升设计宽度，满足笔画运笔状况要求。在骨架点宽度变宽过程中要对应书法笔画中的按笔过程，分析宽度变宽过程中所对应的书写提笔过程。在曲线斜率变化过程中，要确保提笔或按笔动作速度加快。就笔画宽度的整体变化曲线为例，需要基于笔画不同笔画半径值进行相应统计分析，优化宽坐标宽度半径值，结合骨架点个数计算得出半径值，满足不同半径值中的骨架点个数内容，如此对于笔画宽度的分布情况了解也会相对深入7。2.2 笔画长度等特征的提取要点分析在对书法笔画采用计算机图像处理技术过程中，也需要分析笔画长度、斜率以及弧度特征，客观描述笔画骨架规模，在骨架设计过程中分析从一个端点到另一个端点的分布过程，优化调整骨架点数，客观描述书法笔画中整体长度特征的变化，形成设计关键。即在规划笔画长度过程中，需要满足笔画长度特征设计要求，体现设计优越性与真实感8。在笔画端点设计过程中，需要结合相对位置斜率K进行分析，确保在一定程度上客观反映笔画大体走势，明确单笔画图像端点内容，分析端点连接率用于描述笔画端点的相对位置斜率特征。而在弧度特征设计方面则要分析相对扰动度特征，基于最大扰动点设计来满足设计要求，分析设计内涵，体现一定设计优势。在设计过程中，需要结合最大扰动点中的相对位置特征分析笔画弧度，描述弧度内容。在对于扰动度分析过程中建立骨架点位端点，优化上下侧面判断过程，分析行列值0的实际状况，体现设计优势。整个设计过程中需要保证设计内容优化，结合骨架点为端点连线的上、下侧进行判断，说明骨架点在端点连线位置的行列值=0情44第22卷 第4期况，优化判断设计骨架点情况。在相对扰动度与扰动点分析过程中，需要结合设计内容展开设计优化，满足设计要求，形成运笔骨架点起点，调整斜率最大距离。在负向相对扰动度分析过程中，需要结合相对位置正向情况进行描述，优化用笔弯曲度特征描述情况，形成笔画弯曲度，了解其中的最大弯曲度相对位置9。3 中文古籍书法笔画局部特征提取实践研究在探讨过计算机图像处理技术支持下的中文古籍书法笔画整体特征提取后，也要对局部特征提取问题进行分析，主要结合三点展开分析10：3.1 骨架关键点的提取与笔画分割分析在中文古籍中，楷书笔画骨架关键点的提取与笔画分割非常关键，要结合端点内容分析计算骨架点的八个相邻骨架点个数内容，有效确定骨架点端点位置，形成骨架点非端点，此时就要明确端点与非端点之间的特殊区别。此时要结合拐点内容展开分析，保证设计到位。在这一过程中，需要分析曲率最大骨架点的距离位置情况，确保简单笔画端点设计都能满足拐点分割笔段要求，体现设计优势。同时还需要结合起收笔抖动分析基本笔画情况，满足设计要求，体现设计内涵。在结合小笔段进行分析过程中要保证设计书法笔画角度明显小于阈值，同时设置拐点内容，结合阈值设定分析弧度，提取并优化拐点效果。在结合多点提取拐点分析拐点位置过程中，也要对笔画分段拐点内容进行分析。在针对某些复杂笔画设计过程中，需要对拐点提取过程中的多个拐点展开分析，有效筛除笔画分段中没有意义的某些伪拐点内容。结合笔画拐点的曲率变化分析分割笔段情况，结合区分检测方法过程分析拐点笔画中的不同特征内容，做出合理判断，确保拐点直线拟合到位，满足拐点位置曲率值内容，形成绝对值差值。在对比多个差值以后需要分析差值平均值是否大于阈值。再结合拐点位置曲率变化，确保拐点分析过程分析相关内容，决定拐点分析内容，优化伪拐点，思考相关内容，结合多个领域中的曲率与曲率差值进行分析，提升曲率值差值数据内容，优化整个拐点的行笔过程11。在行笔过程中，需要对复杂笔画中的相关伪拐点进行分析，实现笔画分段。在笔段内部进行特征提取。分段过程中需结合每一个笔段进行长度、走势划分，同时优化笔段的平均宽度，结合特征信息建立分析机制，思考相应分析内容。即在结合笔段长度分析笔画骨架时思考长度内容，确保采用方向链思考笔段骨架，计算总点数长度，客观描述笔段长度，探讨笔画长度比例内容。具体来说，要结合笔段中的基本宽度特征与走势方向进行分析，确保骨架点分析到位。形成笔段平均宽度，提出计算公式内容。需要分析拐点内容，结合拐点情况进行针对性调整，思考笔段变化。在结合二乘法进行分析，拟合直线内容过程中，需要结合