申请/专利权人：首都师范大学

申请日：2020-12-30

公开（公告）日：2024-01-19

公开（公告）号：CN112712273B

主分类号：G06V30/19

分类号：G06V30/19;G06V30/148;G06V30/242

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.01.19#授权;2021.05.14#实质审查的生效;2021.04.27#公开

摘要：本发明涉及一种基于骨架相似度的手写体汉字美观度评判方法，其方法包括：S1、建立标准汉字数据集，将标准汉字数据集中的标准汉字的临摹图像分割，得到目标汉字数据集；S2、对目标汉字图像进行预处理；S3、基于改进的Zhang‑Suen细化算法提取汉字骨架图像；S4、基于改进的ORB图像模板匹配算法获得汉字骨架图像与标准汉字图像的相似度，根据相似度与预设的字体评价标准得到评价分数。本发明通过改进的Zhang‑Suen算法生成的汉字骨架较平滑，基本无毛刺和冗余像素，能够得到完整、正确的手写体汉字骨架；而使用的改进的ORB模板匹配算法，能高效的衡量目标汉字图像与标准汉字图像相似度。

主权项：1.一种基于骨架相似度的手写体汉字美观度评判方法，其特征在于，包括：S1、根据制定的多个标准汉字图像建立标准汉字数据集，将按照所述标准汉字数据集中的标准汉字进行临摹获取的临摹图像进行分割，得到目标汉字数据集；S2、对所述目标汉字数据集中的目标汉字图像进行预处理，得到经预处理的二值化图像；S3、基于改进的Zhang-Suen细化算法提取所述经预处理的二值化图像的汉字骨架图像；所述改进的Zhang-Suen细化算法设有消除模板与保留模板，所述消除模板用于删除汉字骨架图像的斜线区域的非骨架像素点，所述保留模板用于保留骨架关键像素点；S4、基于具有缩放、旋转不变性的改进的ORB图像模板匹配算法获得所述汉字骨架图像与所述标准汉字图像的相似度，根据所述相似度与预设的字体评价标准得到评价分数；步骤S4包括：S41、基于改进的ORB模板匹配算法得到汉字骨架图像的特征描述子与标准汉字图像的特征描述子；S42、对特征描述子进行归一化处理，利用相似度公式对归一化后的特征描述子进行计算，得到图像之间的相似度；S43、根据所述相似度与预设的字体评价标准得到评价分数；步骤S41包括：S411、构建图像金字塔，所述图像金字塔的底层为灰度化的汉字骨架图像或灰度化的标准汉字图像，由底层往顶层的每层均为下层图像通过下采样得到的子图像；所述图像金字塔为：Mx,y,σ,p＝p×Gx,y,σ×lx,y，其中，lx,y为灰度化的汉字骨架图像，p为采样因子，σ为图像的尺度因子，Gx,y,σ为高斯核函数，S412、对图像金字塔的每层子图像使用FAST关键点检测算法提取多个特征点；S413、在任选的特征点Pi的矩阵邻域内进行高斯平滑，所述矩阵邻域是以该特征点Pi为中心，形状为s×s；S414、在所述矩阵邻域内基于判定函数随机生成N个点对，所述判定函数为： 其中，px为x的灰度值，py为y的灰度值；S415、从N个点对中随机选取一个点对，并比较灰度值大小；S416、对N个点对中剩余的点对循环步骤S415，得到由二进制码构成的特征点Pi的特征描述子： S417、根据特征点Pi的圆形邻域的灰度质心，得到特征点的主方向，基于特征点的主方向对特征描述子的坐标进行旋转变换，获得具有旋转不变性的特征描述子；S418、循环步骤S413-步骤S417，求取各特征点的具有旋转不变性的特征描述子。

全文数据：

权利要求：

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