[发明专利]一种汉字图片匹配与变形方法

摘要

本发明公开了一种汉字图片匹配与变形方法。首先对给定字体的汉字部件图片进行预处理，用半自动的方式进行结构拆分成对应的部件，然后根据部件的骨架和特征点将其分解为笔段并建立模型，用笔画路径的相似度进行图模型的匹配来产生对应关系。最后为源汉字和目标汉字中对应的笔段建立同构三角形，并产生插值动画。本发明引入笔画路径的相似度，并采取图模型匹配方法获得对应笔画，最后采用三角化网格的方法进行插值计算形成一套完整的针对汉字图片匹配和变形方法，能够有效处理小篆、隶书、楷书等形成平滑自然的渐变动画。

主权项

一种汉字图片匹配与变形方法，其特征在于该方法步骤如下：步骤(1)、对源汉字和目标汉字进行结构拆分与匹配，获得对应的部件；步骤(2)、根据步骤(1)的汉字对应部件，对其进行骨架细化，提取特征点拆分笔段，然后构造图模型，利用模型中的笔画相似度进行模型匹配产生对应的笔段；步骤(3)、根据步骤(2)中得到对应笔段，对笔段进行三角化，然后对三角面片进行插值形成渐变动画；所述步骤(1)中对汉字部件的拆分匹配描述的具体内容如下：步骤(A1)、对已有的TTF字体文件中选取的文字进行处理，将其转化为统一大小的汉字图片；用包围盒确定连通区域的相对位置，判定归属于哪一种汉字结构；步骤(A2)、对于无法匹配的结构，将连通区域较多的汉字作为标准，根据竖直或水平方向像素点直方图判断分割位置，将目标汉字的相应位置作为初始位置，然后用变形模版寻找源汉字边界和交叉位置作为分割边界；步骤(A3)、添加人工交互确认上一步中的结果，并纠正错误结果；在需要拆分文字上标注多个多边形表示各个部件的位置，作为拆分结果；判断汉字类型后，两个汉字的相应部位即为匹配部件；所述步骤(2)笔画匹配的步骤具体如下：步骤(B1)、将输入汉字图片进行图像细化和骨架提取，检测角点，角点是汉字笔画中笔段与笔段间的转折点；步骤(B2)、将所有笔段分类为横、竖、撇、捺四种类型，并且由每种类型规定一个方向(0°，90°，135°和45°)，使用线性回归计算笔段方向，判断每个笔画的类型与方向；步骤(B3)、利用角点与笔段性质，将角点分为起始点、连接点、终止点三类，其中起始点和终止点作为图模型的顶点，搜索从起始点到终止点的最短笔画路径作为两个顶点之间的边，构造图模型；步骤(B4)、对于图的顶点采用归一化后的欧氏距离度量相似度，而边的相似度采用路径相似度的方法作依据；通过以上两个方法度量两笔画之间的路径相似度，并计算两个图模型的匹配结果；步骤(B5)、在产生匹配结果后，得到了笔画路径的对应关系，每个对应关系赋予它所经过的笔段一个属性值，这样所有的笔段都可以得到一个对应关系决定的属性集合，一个字中具有相同属性集合的笔段合并为同一个笔画，两个字中相同属性的笔画为对应的笔画；为了方便进行下一步形状插值，不匹配的边将与相邻的边合并；所述步骤(3)中渐变动画生成可能解的步骤如下：步骤(C1)、为了获得同构三角形，先根据之前的笔画对应结果产生轮廓的细对应，然后对应点构造同构三角形并进行优化，产生高质量的同构三角形；步骤(C2)、对这些三角形进行插值，运用“最小形变”准则来对这些内部三角形进行插值；这其中的关键就是如何运用“最小形变”准则，由于初始汉字部件轮廓的每一个三角形到目标汉字部件轮廓每一个三角形之间都有一个仿射变换矩阵，而这个“最小形变”准则就是一个二次最优化问题，通过求解这个二次最优化问题，完成每一帧的渐变效果生成。