[发明专利]基于点云模型的低质汉字初始骨架提取算法

摘要

本发明公开了一种基于点云模型的低质汉字初始骨架提取算法，即基于点云模型的增量广义均值聚类算法，涉及到一种计算机图像处理技术。该算法综合特征分析、聚类理论，对低质汉字进行初始骨架提取：首先用带长度约束的第一主成份线段作为迭代的初始值；然后逐步增加关建点以形成新的Voronoi区域，其中关键点按目标函数最大下降的准则选择；接着寻找Voronoi区域的第一主成份线段；最后调整原有Voronoi区域；通过不断的迭代，最终得到低质汉字的初始骨架。本发明提出的算法即使在严重降质情况下也能够获得满足原始汉字拓扑结构的初始骨架，提高了低质汉字中提取初始骨架的准确性，可以运用在中文信息处理、机器翻译、人工智能等技术领域。

主权项

1.基于点云模型的低质汉字初始骨架提取算法，其特征在于：(1) 建立适用于低质汉字骨架的模型---点云模型；(2) 在点云模型的基础上，采用增量广义均值聚类方法获取初始骨架。