具有连续变倍能力的高质量汉字生成技术

本文介绍了在通用微机上实观的具有连续变倍能力的高质量汉字字形生成技术, 叙述了可变倍文字库的自动建立及点阵恢复算法。已完成的结果表明, 文字库容量小, 变倍后保真度高, 生成速度快。该字形生成系统已纳入文书排版编辑软件, 由此构成的高级汉字办文系统及汉字轻印刷系统已在微机级实现。     

点阵汉字矢量化技术

点阵汉字矢量化是汉字汉息处理中的一个重要问题。本文提出了点阵汉字矢量化的类型步骤及方法, 并着重讨论了空心字矢量化中笔划整形和笔划光滑二个影响汉字效果的重要问题的处理方法, 还给出了算法实例。采用点阵汉字矢量化技术, 作者在IBM一PC机上开发了绘图仪汉字系统, 效果较好。     

断裂笔划的接合算法

本文以印刷体、受限手写体汉字为例,根据文献,讨论一种断裂笔划的接合算法。算法适用以书写笔划为基元的结构复杂的文字模式识别方法抽取笔划特征。本算法不仅能提供笔划的具体形状,还能给出笔划在模式中的相对位置、长度、起、迄点及该笔划与其它笔划的交连频度等重要描述参数。     

触摸屏数据处理算法研究及实现

触摸屏是常见的计算机输入设备,其数据处理方法直接影响了输入操作的准确性,特别用于文字手写输入时,其笔划数据的准确性直接影响到识别率。本文提出一种简单有效的提高触摸屏汉字笔划数据处理算法,即滤波、平滑和变换“三步法”,经过实验证明,可以提高汉字笔划输入数据的准确性。     

汉字字形结构式压缩方法的研究和实现

1 引言汉字字型技术作为计算机汉字信息处理技术的重要组成部分,经历了点阵汉字、矢量汉字发展到现在广泛应用的曲线轮廓汉字,其研究和应用取得了长足的进步。汉字字形有两个特点:汉字是基本笔划和字根在二维空间的组合,其字形结构复杂,笔划数目变化大,而且不同字体的形状特点也变化很大;汉字的字符集十分庞大,其中一二级汉字字符集     

用引导函数法抽取手写汉字笔划

本文提出了一种笔划不经细线化处理，用有引导的笔道元素分析法，直接从二值文字图象中抽取手写汉字笔划的方法。此方法的特点是，在笔划的动态追踪过程中，能够顺利地穿越笔划之间的交连点，迅速到达笔划的终点。算法较简便，程序实现较容易，笔划抽取速度较快。     

用分析综合法识别手写体汉字

本文介绍一种识别手写体汉字的分析综合法。该识别法的基础在于下述事实:汉字可以写成几种基本笔划的序列,而手写体汉字每一笔划又可按书写时笔点运动的相当简单的模型来描述。 该识别方法的作用过程如下:首先,体现笔点运动模型的形成过程,从输入文字图形中抽取笔划序列;然后,从笔划字典中查找所抽取的笔划序列来识别汉字。 该识别方法已经就点数为1000的手写体汉字进行了计算机模拟实验,正确识别率是82.4％。     

基于小波变换的图像汉字笔划特征提取方法

借鉴仿生模式识别的认知观点,从汉字的构造机理和人类认识汉字的习惯角度出发,提出一种基于小波变换的图像汉字识别方法。制定了图像汉字笔划特征提取的具体规则,采用小波变换的方法对图像汉字边缘和笔划轮廓进行检测,通过有效提取图像汉字笔段信息,进行笔段合成,生成汉字或汉字的基本笔划。仿真实验结果表明,这种方法提高了图像汉字笔划特征提取的准确率和稳定性,对于印刷体和书写较规范的手写体图像汉字具有极高的识别率。     

微程序汉字点阵生成器及其模拟和故障诊断

微程序汉字点阵生成器是系统的重要部件,它高速和无失真地把汉字压缩信息复原成高质量汉字点阵,并以低的代价实现文字变倍。 我们用DJS-130机程序模拟生成器的硬件操作来验证硬件设计的正确性,模拟中发现了几处逻辑设计错误,在硬件装配前及时改正了这些错误。实践证明:用回收和分析生成器输出数据总线的办法,进行故障诊断是廉价、有效的。     

汉字词组的快速排序研究

本文提出的按汉字笔划权值为序对汉字词组的排序方法不仅有很快的运算速度, 而且内存开销较少。文中详细介绍了汉字笔划权值的转换方法以及用汇编语言实现的技术要点, 并给出了改进的桶排序算法描述以及一些汉字词组的排序实验结果。     

基于笔划宽度提取的手写体汉字归一化方法

手写体汉字书写变形是手写体汉字识别预处理阶段的重要问题之一。为了有效地改善手写体汉字变形并识别手写体汉字,提出了手写体汉字笔划宽度提取,以及基于提取出的笔划宽度的手写体汉字归一化的方法。用上述方法在计算机上进行仿真实验,实验结果表明,手写体汉字归一化的方法既能保证原手写体汉字的形状结构特征不变,并可有效地改善手写体汉字变形差异。     

一种基于笔划映射的曲线轮廓汉字字形设计方法

本文介绍了一种以汉字间架结构和基本笔划为汉字的知识表示，通过由导向因子和宽度因子控制的笔划映射来设计曲线轮廓汉字字形的方法。该方法以一套汉字间架结构库和一个基本笔划库为基础，可生成多种粗细的多套字库。改变基本笔划库，可改变生成的字体种类。     

一种基于笔划映射的曲线轮廊汉字字形设计方法

本文介绍了一种以汉字间架结构和基本笔划为汉字的知识表示，通过由导向因子和宽度因子控制的笔划映射来设计曲线轮廊汉字字形的方法。该方法以一套汉字间架结构库和一个基本笔划库为基础，可生产多种粗细的多套字库。改变基本笔划库，可改变生成的字体种类。     

基于笔划宽度提取的手写体汉字归一化方法

手写体汉字书写变形是手写体汉字识别预处理阶段的重要问题之一。为了有效地改善手写体汉字变形并识别手写体汉字，提出了手写体汉字笔划宽度提取，以及基于提取出的笔划宽度的手写体汉字归一化的方法。用上述方法在计算机上进行仿真实验，实验结果表明，手写体汉字归一化的方法既能保证原手写体汉字的形状结构特征不变，并可有效地改善手写体汉字变形差异。     

用VFP编写COM服务程序实现按汉字拼音与笔划进行排序及查询

本文提出了一种利用VFP的排序特点,用少量的程序实现GBK汉字按拼音或笔划进行的排序的方法。在此基础上,对汉字拼音与笔划数的查询程序的有关情况进行分析。改变以往利用汉字拼音与笔划对照表进行查询的方法,解决了难以按汉字拼音或笔划排序的难题。并讲述了VFP的COM服务程序的编写过程,把程序编译成DLL文件供其它编程语言使用的方法。     

基于分层制作的三维汉字构建

目前 ,三维汉字图象的构建主要是基于“扫掠”原理 ,即用变化的截面沿汉字笔划中心线进行“扫掠”来形成立体笔划 ,它的主要缺点是难以表达变化丰富的汉字笔划 ,数据量也庞大 ,为此 ,基于快速成型的分层制作原理 ,提出了用二维汉字来构建三维汉字的一种新方法 ,即先将三维汉字笔划视为一些二维汉字笔划层面沿高度方向的叠加 ,然后通过采样二维汉字基本笔划轮廓线点列来构造它的 Voronoi图 ,由此来自动生成它的不同层面的等距线 ,再以这些不同层面的轮廓线作为骨架 ,采用三次 Bezier- B混合样条曲面拟合来形成立体笔划 ,最后将它们组合 ,构成三维汉字 ,并以一个三维汉字的构建实例来说明该算法的有效性 ,构建结果表明 ,该方法能更丰富地表现汉字笔划 ,同时能克服三维汉字构造中的数据量过大和放大处理的失真问题 .     

基于ANN和HMM的联机手写体汉字识别系统

为了解决联机手写体汉字笔划顺序、笔划数目及笔划形状变化问题,提出了一种新的联机手写体汉字识别方法:人工神经网络(ANN)和隐马尔可夫模型(HMM)相结合的汉字识别方法,首先通过BP神经网络进行笔划识别,再通过笔划类型和笔划间位置关系的隐马尔可夫模型进行整字识别。实验证明,该联机手写体汉字识别系统具有较高地识别准确率。     

构造化线段特征矩阵的手写汉字识别

本文介绍了一种利用线段特征矩阵进行匹配的手写汉字识别方法。对输入文字图像测定其笔划宽度，抽取四个方向子图像。然后，利用文字图像重心分割图像成若干区域，按分割的区域，求各子图像区域的线段特征矩阵，与样本字库比较识别，进行手写汉字识别分类。实验表明本方法是有效的。     

基于分层块过滤和笔划特征的场景文字提取方法

场景文字包含了重要的场景图像的语义信息。因此将场景图像中出现的文字抽取出来,将会对场景图像的内容分析、检索和浏览提供有益的帮助。提出的场景文字提取方法,是在边缘检测的基础上,使用分层块过滤的方法在不同尺度上过滤背景,产生场景文字区域,然后对聚合出来的文字区域根据笔划颜色和笔划宽度方面的特征进行二值化分割得到二值化文字图像,这些二值化后的文字区域图像可以作为OCR引擎的输入进行识别,从而达到提取场景图像语义信息的目的。分层块过滤的方法能较好地过滤背景聚合产生文字区域,利用文字的笔划特征也能有效地分割出文字笔划像素。实验结果也证明了方法的有效性。     

汉字识别中的笔段直接抽取算法研究

汉字信息处理领域中急待解决汉字自动阅读技术的开发。在实现结构分析法识别多字体印刷汉字时, 笔划抽取是关健所在。本文提出了从汉字点阵中直接抽取笔划特征的新算法, 省去了细化过程。与国外同类研究相比, 处理速度和正确率均有较大提高。对国标一级汉字的抽取结果是令人满意的。