基于位置约束的手写汉字同名笔画提取方法

1.一种基于位置约束的手写汉字同名笔画提取方法，其特征在于，该方法包括：步骤S10，获取手写汉字图像、基准汉字图像；所述手写汉字图像为对拍摄或扫描的硬笔书写汉字图像预处理后的二值化图像；所述基准汉字图像为已知笔画及书写顺序的规范汉字图像；步骤S20，提取手写汉字图像前景区域的最小外接矩形，作为第一矩形；提取基准汉字图像前景区域的最小外接矩形，作为第二矩形；计算第二矩形保持宽高比、缩放到第一矩形的缩放比例，并根据该缩放比例缩放第二矩形得到第三矩形；构建两幅空图像，所述空图像为第三矩形的两倍大小；将手写汉字图像和基准汉字图像的前景区域分别居中放置在两幅空图像中，作为第一图像、第二图像，将原始的手写汉字图像替换为第一图像，将原始的基准汉字图像替换为第二图像；步骤S30，提取第一图像中各连通区域外轮廓上的像素点，构建第一点集；结合第一点集，提取第一图像的骨架点，构建第二点集；从第二点集中提取汉字的骨架端点、骨架分枝点，并结合骨架端点、骨架分枝点提取骨架分枝集合，作为第一骨架分枝集合；从所述第一骨架分枝集合中提取骨架拐点，并结合骨架端点、骨架分枝点、骨架拐点，重新提取骨架分枝集合，作为第二骨架分枝集合；重新提取后，结合骨架分枝点、骨架拐点，遍历第一点集，计算其与第二点集的对应点对，进而遍历第二骨架分枝集合，提取骨架分枝上各像素点对应第一点集中的像素点，构建闭合轮廓，作为分割连通区，并计算各分割连通区的最小外接矩形和主方向；所述骨架端点为八邻域中只有一个邻居或两个邻接邻居为骨架点的骨架点：所述骨架 分枝点为八邻域中0-1或1-0变化次数大于4且为偶数的骨架点；所述骨架拐点为其与距离 其设定索引距离的两个像素点构成的张角小于设定张角阈值的 ； 为骨架分枝中的像素 点；步骤S40，遍历第一图像的分割联通区，对第二图像中基准笔画的位置进行调整，包括：步骤S41，初始化基准笔画最优位移集合Tmax、当前位移集合Tcurr、当前所有基准笔画 与各自原始位置的相对位移量之和 ，所有基准笔画与各自原始位置的相对位移量 之和的最优值trans_all、当前位移状态下全部基准笔画构成的基准汉字对全部分割连通 区的最优覆盖数目cover_max、当前覆盖数目cover_curr；步骤S42，遍历第一图像的分割联通区，若分割联通区 被预构建的基准笔画集合 CStroke中的基准笔画覆盖，则跳转步骤S46；否则，跳转步骤S43；所述基准笔画集合为包括 第二图像中所有基准笔画的集合；步骤S43，在CStroke中选取与分割连通区 满足设定分枝方向约束、且与分割联通区 邻 域矩形区有交集的基准笔画子集CStroke_temp；遍历CStroke_temp，选取CStroke_temp中 与分割联通区 最优覆盖面积大于设定面积阈值、且从当前位置A移动到最优覆盖时的位 置B时路径区域与障碍区域无交集的基准笔画，其余的基准笔画从CStroke_temp中剔除，计 算位置A到位置B的相对位移 ，并统计该基准笔画移动到位置B时，其对应的基准汉字 对分割联通区的覆盖数目 ；步骤S44，判断CStroke_temp是否为空，若为空，则跳转步骤S46，否则跳转步骤S45；步骤S45，选取覆盖分割联通区数目 最多、或分割区数目 相同但 较小的基准笔画 作为被移动笔画；并更新Tcurr、cover_curr、 ，将笔画 从 CStroke集合中剔除；若更新后的cover_curr>cover_max，或者更新后的cover_curr=cover_max且 < trans_all，则更新Tmax=更新后的Tcurr、cover_max=更新后的cover_curr、trans_all= ；步骤S46，令 ，继续遍历，直至遍历完所有分割联通区；当遍历完所有分割联通 区，判断此次循环中基准笔画最优位移集合Tmax是否更新或者达到最大循环次数，若Tmax 未更新或者达到最大循环次数，则结束循环，以最优位移集合调整各基准笔画位置，否则跳 转步骤S42；步骤S50，对第一图像的分割连通区的轮廓点集中的每一个轮廓点，在与所述分割连通区的主方向的距离小于设定主方向距离阈值的第三点集中，将与分割连通区的轮廓点梯度方向距离小于设定梯度方向距离阈值，且像素距离最近的笔画轮廓点作为该分割连通区的轮廓点的对应点，并将与分割连通区轮廓点对应的笔画轮廓点的笔画类别作为分割连通区轮廓点的笔画类别，以轮廓点数目最多的笔画类别作为分割区的笔画类别；分类后，依次标记出笔画类别相同的手写汉字分割连通区，并将相同类别、相互连接的所有分割连通区归并为一个，将归并后面积最大的分割连通区作为基准汉字中该类别笔画在第一图像中的同名笔画连通区域；所述第三点集为调整位置后第二图像中基准汉字的各笔画连通区的外轮廓点集；步骤S60，提取同名笔画连通区域的图像及其外轮廓对应的点集作为手写汉字图像同名笔画提取结果进行输出。 2.根据权利要求1所述的基于位置约束的手写汉字同名笔画提取方法，其特征在于，步骤S30中“从第二点集中提取汉字的骨架端点、骨架分枝点，并结合骨架端点、骨架分枝点提取骨架分枝集合，作为第一骨架分枝集合；从所述第一骨架分枝集合中提取骨架拐点，并结合骨架端点、骨架分枝点、骨架拐点，重新提取骨架分枝集合，作为第二骨架分枝集合”，其方法为：从第二点集中获取汉字的骨架端点、骨架分枝点；遍历第二点集中的像素点，若当前像素点不为骨架端点、骨架分枝点，则将该像素点作为预构建的第一骨架分枝集合中一个骨架分枝的第一个点，并获取该像素点的邻域点，判断邻域点是否属于第二点集或不属于骨架端点、骨架分枝点，若是，则将邻域点增入当前骨架分枝，并循环遍历邻域点的邻域点，直至邻域点不属于第二点集或属于骨架端点、骨架分枝点，得到第一图像的一个骨架分枝；继续遍历第二点集的剩余像素点，直至第二点集中的所有像素点遍历完毕，得到第一图像的第一骨架分枝集合；从第一骨架分枝集合中提取汉字的骨架拐点；重新遍历第二点集中的像素点，若当前像素点不为骨架端点、骨架分枝点、骨架拐点，则将该像素点作为预构建的第二骨架分枝集合中一个骨架分枝的第一个点，获取该像素点的邻域点，并判断邻域点是否属于第二点集或不属于骨架端点、骨架分枝点、骨架拐点，若是，则将邻域点增入当前骨架分枝，并循环遍历邻域点的邻域点，直至邻域点不属于第二点集或属于骨架端点、骨架分枝点、骨架拐点，得到第一图像的一个骨架分枝；继续遍历第二点集的剩余像素点，直至第二点集中的所有像素点遍历完毕，得到第一图像的第二骨架分枝集合。 3.根据权利要求1所述的基于位置约束的手写汉字同名笔画提取方法，其特征在于，步骤S30中“结合骨架分枝点、骨架拐点，遍历第一点集，计算其与第二点集的对应点对”，其方法为：对第一点集中的各像素点 ，若其邻域点集合 中包含骨架分枝点、骨架拐点，则取与 像素距离最近的一个特征点作为对应点，组成对应点对；若其邻域点集合 中不包含骨 架分枝点、骨架拐点，则取 中与 像素距离最近的一个像素点作为 的对应点，组成对应 点对；所述特征点包括骨架端点、骨架分枝点、骨架拐点。 4.根据权利要求1所述的基于位置约束的手写汉字同名笔画提取方法，其特征在于，步骤S41中“当前位移状态下全部基准笔画构成的基准汉字对全部分割连通区的最优覆盖数目”，其计算方法为：设置第二图像中基准汉字覆盖的分割连通区数目 ，并遍历所有分割连通区；在各基准笔画当前位移状态下，获取与分割联通区 相交面积最大的基准笔画 ，并获 取相交面积 ；若 、且分割联通区 与基准笔画 满足设定 的分枝方向距离约束，则判定分割联通区 被覆盖， ；其中， 为分割联通区 的面积， 为设定比例系数；分割联通区 与基准笔画 j '分枝方向距离 的计算方法为：其中， 表示分割联通区 的方向， 为基准笔画 主分枝方向集合中的方向，若 则满足设定的分枝方向约束， 表示分枝方向距离阈值；基准笔画 的主分枝方向集合构建方法为：若基准笔画 为单一笔画，则以基准笔画 的轮廓点集为对象，求解基准笔画 的轮廓点集的pca主方向为基准笔画 的主分支方向集 合元素；若基准笔画 为复合笔画，则将基准笔画 分为方向一致性的条状分割区，以各条 状分割区轮廓点集为对象，求解各条状分割区轮廓点集的pca主方向为基准笔画 的主分 支方向集合元素；遍历完成所有手写字分割区后，得到当前位移状态下基准汉字覆盖的分割连通区数目。 5.根据权利要求1所述的基于位置约束的手写汉字同名笔画提取方法，其特征在于，步 骤S41中“当前所有基准笔画与各自原始位置的相对位移量之和 ”，其计算方法为：其中， 为位移集合中基准笔画 的横向和纵向位移， 为基准笔画数目。 6.根据权利要求1所述的基于位置约束的手写汉字同名笔画提取方法，其特征在于，步 骤S43中“分割联通区 邻域矩形区”，其计算方法为：其中， 、 、 、 分别为分割联通区 外接矩形的左上角点坐标、宽度 和高度， 、 分别为第一图像的宽度和高度， 、 、 、 分别 为分割联通区 邻域矩形区的左上角点坐标、宽度和高度， 为预设的系数。 7.根据权利要求1所述的基于位置约束的手写汉字同名笔画提取方法，其特征在于，基 准笔画对分割联通区 的最优覆盖面积，其计算方法为：构造与基准笔画的外接矩形大小相同的模板图像，并将基准笔画画在模板图像上，笔画部分为白色，其余部分为黑色；构造分割联通区 的图像；分割联通区 的图像为第一图像中手写汉字的分割联通区 部 分为白色、其余部分为黑色的图像；采用模板匹配的方法得到模板图像在分割联通区 的图像中的最佳匹配位置pmatch(x, y)，即位置B；计算最佳匹配位置处模板图像与分割联通区 的图像的相交面积，将该相交面积作为基 准笔画对分割联通区 的最优覆盖面积。 8.根据权利要求7所述的基于位置约束的手写汉字同名笔画提取方法，其特征在于，基准笔画从当前位置A移动到最优覆盖时的位置B时路径区域以及基准笔画的障碍区域，其获取方法为：基准笔画从当前位置A移动到最优覆盖时的位置B时路径区域，其获取过程为：获取位置A时基准笔画的所有轮廓点坐标；获取位置B时基准笔画的所有轮廓点坐标；获取位置A时基准笔画的各轮廓点到位置B时对应轮廓点的连线，位置A时基准笔画的轮廓、位置B时基准笔画的轮廓以及两轮廓间各对应轮廓点的连线三者包围的内部区域即为路径区域；基准笔画的障碍区域，其获取过程为：获取基准笔画的相离笔画；所有相离笔画在各自当前位移状态下覆盖的区域作为基准笔画的障碍区域。 9.根据权利要求8所述的基于位置约束的手写汉字同名笔画提取方法，其特征在于，所 述相对位移 ，其计算方法为：其中， 表示位置A， 表示位置B。 10.根据权利要求9所述的基于位置约束的手写汉字同名笔画提取方法，其特征在于，步骤S46 中“以最优位移集合调整各基准笔画位置”，其方法为：其中， 为基准笔画 的第m个轮廓点的坐标， 为最优位移集合Tmax中基准笔画 的横向位移和纵向位移。