[發(fā)明專利]基于部首的書法字檢索方法

無(wú)效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201210123122.0
• 申請(qǐng)日: 2012-04-24
• 公開（公告）號(hào): CN102663127A
• 公開（公告）日: 2012-09-12
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 莊越挺;吳江琴;夏洋;高鵬程;林媛
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 浙江大學(xué)
• 主分類號(hào): G06F17/30
• 分類號(hào): G06F17/30
• 代理公司: 杭州求是專利事務(wù)所有限公司 33200
• 代理人: 張法高

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及書法字相關(guān)信息庫(kù)的建立，尤其涉及一種基于部首的書法字檢索的方法。

背景技術(shù)

書法是中國(guó)土生土長(zhǎng)的藝術(shù)，有著悠久、深厚的文化底蘊(yùn)。古代大量的優(yōu)秀書法作品都是全人類寶貴的歷史文化遺產(chǎn)。數(shù)字化的書法作品可以通過作品名稱、作者和朝代等信息進(jìn)行檢索,?但這遠(yuǎn)遠(yuǎn)滿足不了人們的需求，而書法作品圖像難以通過OCR識(shí)別，基于內(nèi)容的書法字檢索相對(duì)較難，原因在于書法字具有如下特性:1）筆劃變形。橫筆不平，豎筆不直，折筆拐角變圓弧。有時(shí)是為美感而故意扭曲筆畫，如枯筆字。2）復(fù)雜性。書法字風(fēng)格各異。與印刷體相比，該連接的筆畫沒接上，不該接的卻連接在一起。3）模糊性。由于原始作品飽經(jīng)歷史滄桑，或受自然因素影響，有許多腐蝕和污染的地方，嚴(yán)重的甚至出現(xiàn)部分筆畫缺失的現(xiàn)象。目前書法字檢索技術(shù)的研究成果很少。?MultiMedia?2004年（Retrieval?of?Chinese?calligraphic?charcter?image?2004:?17-24）提出一種對(duì)書法字的檢索多采用基于輪廓相似性的方法。為了加快檢索速度,第十五屆ACM?International?Conference?on?Information?and?Knowledge?Management?2006,（Towards?interactive?indexing?for?large?Chinese?calligraphic?character?databases?2006:?884-885）對(duì)書法字?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)的高維特征建理論上,?基于內(nèi)容的書法字檢索與基于內(nèi)容的圖像檢索(?content?based?image?retrieval,?CBIR)?十分接近。CBIR?通常是通過比較顏色、紋理和形狀等特征實(shí)現(xiàn)的。?但是對(duì)于書法字來說,?在這3個(gè)特征中,?僅形狀特征是有意義的。?《計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào)》2009年（基于骨架相似性的書法字檢索）提出一種基于骨架的書法字檢索方法，將書法字進(jìn)行細(xì)化形成骨架，再對(duì)骨架進(jìn)行特征提取及匹配，達(dá)到檢索目的，但是真正實(shí)施起來書法字的骨架提取難度特別大，而且提取出來的骨架并不規(guī)整，檢索速度比較慢。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，結(jié)合中國(guó)人對(duì)漢字的理解，提供一種基于部首的書法字檢索的方法。

基于部首的書法字檢索方法包括以下步驟：

1）應(yīng)用書法作品切割工具切割書法字，首先將書法作品二值化并且進(jìn)行平滑降噪處理，然后運(yùn)用最小包圍盒的方法對(duì)二值化后的圖片進(jìn)行切割記錄書法字位置信息，最后根據(jù)書法字位置信息將書法字從原作品切割出來，建立書法字圖片庫(kù)；

2）應(yīng)用標(biāo)注系統(tǒng)對(duì)書法字圖片進(jìn)行語(yǔ)義標(biāo)注，利用步驟1)切割過程中產(chǎn)生的位置信息在書法作品中標(biāo)記當(dāng)前書法字，對(duì)照原作品上下文對(duì)書法字圖片進(jìn)行語(yǔ)義標(biāo)注，建立書法字信息庫(kù)，語(yǔ)義標(biāo)注內(nèi)容包括：語(yǔ)義、繁簡(jiǎn)體、書體，書體包括楷書、草書、行書、篆書、隸書；

3）根據(jù)GB2312-80規(guī)范建立擁有一級(jí)漢字3755個(gè)，二級(jí)漢字3008個(gè)的漢字信息索引庫(kù)；

4）基于部首的書法字檢索，用戶首先選擇偏旁部首筆畫，然后選擇部首，書法字檢索系統(tǒng)根據(jù)所選部首查詢漢字信息索引庫(kù)，檢索所有擁有該部首的漢字，再根據(jù)檢索到的漢字查詢書法字信息庫(kù)，檢索漢字對(duì)應(yīng)的書法字，并將檢索到的書法字圖片展示給用戶。

所述步驟1）為：

2.1)將輸入的書法作品轉(zhuǎn)化為灰度圖：

Gray?=?R*0.299?+?G*0.587?+?B*0.114;

其中R為紅色像素值，G為綠色像素值，B為藍(lán)色像素值，Gray為灰度值。

2.2)計(jì)算灰度圖的閾值，首先計(jì)算出圖片中所有像素的最高灰度值iMaxGrayValue和最低灰度值iMinGrayValue：

iMinGrayValue=MIN(Gray.?getColor(i,j,c)|_{0?<i<?Gray.getWidth(),0<j<Gray.getHeight()});

iMaxGrayValue=MAX?(Gray.?getColor(i,j,c)|_{0?<i<?Gray.getWidth(),0<j<Gray.getHeight()});