發(fā)布時(shí)間：2023-07-25 02:58

　　臨摹是學(xué)習(xí)漢字,特別是學(xué)習(xí)漢字書(shū)法的最有效的途徑。本文開(kāi)發(fā)了一個(gè)書(shū)法輔助學(xué)習(xí)系統(tǒng),首先采用線(xiàn)性歸一化法、二值化法和非線(xiàn)性濾波等方法對(duì)字帖模板圖像和臨摹的漢字書(shū)法作品進(jìn)行圖像預(yù)處理;然后在對(duì)比模式下對(duì)臨摹的漢字進(jìn)行相似程度評(píng)價(jià),并給出臨摹差異位置,從而有效幫助書(shū)法練習(xí)者提高漢字書(shū)寫(xiě)質(zhì)量。論文主要完成了以下工作:(1)手寫(xiě)體漢字圖像預(yù)處理。在文中進(jìn)行了圖像大小歸一化、灰度圖像處理、圖像閾值分割、圖像去噪處理的圖像預(yù)處理工作。其中,圖像大小歸一化處理采用雙三次插值算法,很好的保留圖像的邊緣特征;灰度處理采用加權(quán)平均值方法,加權(quán)平均值的灰度處理中加權(quán)系數(shù)更加符合人眼對(duì)綠色敏感度高、對(duì)藍(lán)色敏感度最低的特點(diǎn);本文利用全局閾值的方法對(duì)臨摹書(shū)法作品圖像和模板漢字圖像進(jìn)行二值化處理,結(jié)果表明全局閾值能夠?qū)h字清楚地從背景圖像中分離出來(lái);圖像的濾波方式采用雙邊濾波,結(jié)果表明濾除漢字圖像無(wú)關(guān)信息的同時(shí),能將漢字邊緣細(xì)節(jié)信息保留。(2)針對(duì)手寫(xiě)體漢字很容易發(fā)生畸變的筆跡、字大小不一樣、文字中心位置不正確等問(wèn)題,本文提出了手寫(xiě)體漢字和字帖模板漢字的對(duì)比評(píng)價(jià)模式。論文的臨摹質(zhì)量評(píng)價(jià)分為相似程度評(píng)價(jià)和差異指導(dǎo)評(píng)價(jià):...

【文章頁(yè)數(shù)】：51 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究的目的與意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 漢字識(shí)別技術(shù)發(fā)展
        1.2.2 筆畫(huà)特征提取和輪廓恢復(fù)
        1.2.3 漢字臨摹質(zhì)量評(píng)價(jià)算法
    1.3 研究?jī)?nèi)容
    1.4 論文內(nèi)容安排
第2章 研究方案設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)平臺(tái)
    2.1 研究方案設(shè)計(jì)
    2.2 開(kāi)發(fā)平臺(tái)和環(huán)境選擇
        2.2.1 OpenCV計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)
        2.2.2 PyCharm開(kāi)發(fā)平臺(tái)
        2.2.3 Python與圖像處理
        2.2.4 PyQt5在圖形界面開(kāi)發(fā)應(yīng)用
        2.2.5 開(kāi)發(fā)環(huán)境
    2.3 漢字圖像預(yù)處理
        2.3.1 漢字圖像歸一化
        2.3.2 圖像灰度處理
        2.3.3 圖像二值化處理
        2.3.4 圖像降噪處理
    2.4 本章小節(jié)
第3章 漢字特征提取與評(píng)價(jià)算法
    3.1 漢字特征提取
        3.1.1 漢字骨架特征提取
        3.1.2 邊緣特征提取
        3.1.3 漢字SIFT特征點(diǎn)提取
    3.2 臨摹質(zhì)量評(píng)價(jià)算法
        3.2.1 臨摹漢字相似程度評(píng)價(jià)
        3.2.2 臨摹漢字差異位置評(píng)價(jià)
    3.3 本章小節(jié)
第4章 臨摹輔助學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)
    4.1 臨摹輔助學(xué)習(xí)軟件界面設(shè)計(jì)
    4.2 臨摹軟件評(píng)價(jià)流程
    4.3 本章小節(jié)
第5章 結(jié)論
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)介



本文編號(hào)：3837033