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1、西夏文字骨架抽取方法研究毕业论文目录1绪论11.1研究背景与意义11.2国内外研究现状21.2.1基于拓扑与几何分析的方法21.2.2拓扑细化的方法41.2.3基于距离变换的方法51.2.4各种骨架化算法的比较61.3论文主要工作与内容安排72物体骨架提取方法研究82.1骨架提取的基本概念82.1.1物体骨架与物体边界/轮廓的关系82.1.2提取物体骨架的基本要求92.2经典的物体骨架提取算法92.2.1细化骨架提取算法92.2.2距离变换骨架提取算法102.2.3Voronoi图骨架化算法112.2.4偏微分方程
2、骨架化算法112.2.5形态学骨架提取算法122.3当前骨架提取算法面临的重点和难点122.4构建物体视觉主骨架132.4.1视觉主部分概念132.4.2提取视觉主骨架142.5结论153骨架树描述及有关识别算法研究163.1骨架树的基本概念163.2骨架树模型的建立1723.3骨架树形状描述及有关识别算法173.3.1形状特征描述183.3.2基于拓扑和形状相似度结合的识别算法183.4结论184基于MATLAB的实现步骤及分析194.1MATLAB图像分析方法简介194.2算法实现步骤流程图194.3算法实现西
3、夏文字骨架提取204.3.1形态学骨架化算法实现骨架提取204.3.2二值图像细化算法实现骨架提取214.4图像对比分析225结论与展望22参考文献24致谢2521绪论1.1研究背景与意义西夏文字自明代中叶以后,再无人使用,历经明、清两代五百余年间,世人不复知历史上曾有过这种精美奇特的文字.到19世纪初,才由中国学者发现和识别出西夏文字,揭示了它在历史上的存在.而对西夏文字的研究可以让我们更好的,更深入的研究西夏学.随着扫描技术和计算机图形学的发展以及计算机性能的提高,模型己成为继声音、图像和视频之后的第四种多媒体
4、数据类型.对模型的使用与研究在娱乐、医学、机械工程、计算机仿真和虚拟现实,工业应用等领域得到了认间,日益发达的互联网技术为人们对三维模型的共享和处理提供了条件,这些都导致对维模型应用需求的增长.但是三维模型的信息量很大,同时三维模型的描述方法多样,如点集合表示法、多边形网格表示法和体素表示法等,这也使得三维模型在许多应用中发生占用存储空间过大、运行计算负载过重、达不到时计算的情形.所以需要一种"紧凑的"表示方式来尽可能完整,全面地表示描述三维模型的结构特征信息等.其中最常用一种简化的表示方式就是使用一维曲线,一般称
5、为中心线或者线性骨架.利用物体的骨架来捕述对象是一种既能强调物体的结构特征,也能提高内存使用率与数据压缩率的好方法.骨架作为计算机图形学、计算几何学、点集拓扑学和图论等跨学科专业的研究内容,有丰富的理论支撑和很多成熟的数学工具可以利用.自从Blum的开创性研究以来,数十年来研究者们从不同的角度研究了骨架的各个侧面,并且将它应用到越来越广泛的领域之中.这些领悟几乎涉及到计算机视觉和图像理解领域的方方面面[1].骨架是原始图形的一种压缩表示,与原始图形保持了相同的拓扑结构,并且存在于图形的对称轴上,能够同时反映图形的拓
6、扑与形状信息,减少原始图形的冗余信息,是在二维或三维空间里描述物体基本拓扑的有力抽象化手段.三维模型的骨架是该物体的直观图或中心线的表示.应用中它可以代替原三维模型参与许多运算,从而大大减少计算开销,可广泛用于医学可视化、模式识别、计算机动画等领域.近年来,随着体可视化技术的发展以及体图形学的出现,使得三维骨架提取成为了一个研究热点.28在过去的二十年里,科研工作者在三维骨架提取领域已经开发了很多的算法,并且新的算法也正在不断出现.2006年美国Rutgers大学的Cornea等人详尽综述了三维线性骨架提取的应用与
7、研究,并在网站上公开了部分算法的源代码供大家使用.可以说这极大方便了研究者,但Cornea提供的源代码读取数据格式不统一,同时缺乏可视化显示,非常不便于重复使用.为避免重复使用,非常有必要充分利用各种已有算法,开发二维、三维骨架提取平台.1.2国内外研究现状骨架是表示物体的一种很自然的形式,三维模型的骨架可以看成是由物体中所有的最大内接球中心所在位置点构成.三维模型的骨架在计算机视觉、医学图像可视化、特征提取与表示、模型匹配跟踪等诸多领域有着广泛的应用.骨架算法的研究工作已经开展了三十多年,其中二维图形的骨架算法研
8、究比三维情况下要成熟许多.最初三维物体骨架提取算法使用人工指定的方法.人工指定算法要求用户一张张地在切片上直接指定中心点,然后再将点连成线.这种方法耗时费力,己很少采用.当前的研究主要可以分为以下四类.第一类是基于拓扑与几何分析的方法,通过构造模型的Voronoi图或Reeb图来得到骨架；第二类是拓扑细化法(TopologyThinning),又称为模拟烧草
