一种个性化汉字数字墨水的生成方法
专利汇可以提供一种个性化汉字数字墨水的生成方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 涉及一种个性化汉字数字墨 水 的生成方法，步骤为：1）对字库中的所有同种笔画进行聚类，挑选出 覆盖 完整的笔画训练字并提取得到训练字图像；2）拆分已标定出训练字图像的笔画骨架，得到独立笔画段图像；3）根据最大圆滚动 算法 对独立笔画段图像进行笔画书写轨迹还原，按照还原结果建立笔画分段模型，得到带有笔画 风 格的笔画段；4）根据带有笔画风格的笔画段中的形状特征建立不同风格 数据库 ；5）在风格数据库中输入手写汉字进行 渲染 ，经过笔画分段、笔画相似度匹配后得到汉字数字墨水。本发明提供给用户一种个性化的触屏汉字输入体验，用户可以自己 指定 渲染风格，进行触屏书写时，显示结果既保持输入轨迹特征也能体现出指定的书写风格。，下面是一种个性化汉字数字墨水的生成方法专利的具体信息内容。
1.一种个性化汉字数字墨水的生成方法，其步骤包括：
1）对字库中的所有同种笔画进行聚类，挑选出覆盖完整笔画的训练字并提取得到训练
字图像；
2）拆分已标定出所述训练字图像的笔画骨架，得到独立笔画段图像；
3）根据最大圆滚动算法对所述独立笔画段图像进行笔画书写轨迹还原，按照还原结果
建立笔画分段模型，得到带有笔画风格的笔画段；
4）根据所述带有笔画风格的笔画段中的形状特征建立不同风格数据库；
5）在所述风格数据库中输入手写汉字进行渲染，经过笔画分段、笔画相似度匹配后得
到汉字数字墨水。
2.如权利要求1所述的个性化汉字数字墨水的生成方法，其特征在于，所述笔画训练
字为：“屿”，“建”，“梁”，“帆”，“剃”，“瓯”，“际”，“陟”，“乳”，“地”，“逃”，“虏”，“报”，“转”，“狭”，“姨”，“烽”，“龚”，“悠”，“饿”，“疯”，“希”，“畅”，“诞”，“制”，“觊”，“松”，“茕”，“惘”，“翅”。
3.如权利要求1所述的个性化汉字数字墨水的生成方法，其特征在于，所述最大圆滚
动算法为：
1）用圆心来模拟运笔的轨迹，圆直径模拟墨汁扩散的程度；
2）在笔画段图像的中部随机挑选一个位置作为起始，找到当前位置与两侧边缘相切的
圆作为内部最大圆；
3）根据所述最大圆向两个方向进行滚动是需要满足：下一个圆的圆心与当前圆的圆心
在位置上相邻，且能够覆盖最多未覆盖的笔画内部的像素点；
4）在拐角部分的圆滚动需要相切于拐角部的内侧边缘；
5）在得到一串圆模拟的结果后，相邻的圆的圆心距离至少为半个像素。
4.如权利要求1所述的个性化汉字数字墨水的生成方法，其特征在于，所述笔画分段
模型将笔画分为如下形状特征：中部，端部和拐角部三种笔画段，同种类笔画段所承载的笔
画风格信息各不相同：在端部和/或拐角部，形状根据不同的书写风格有较大不同承载主
要的风格信息；在中部，体现笔画的宽度和走向承载次要的风格信息。
5.如权利要求4所述的个性化汉字数字墨水的生成方法，其特征在于，在所述笔画分
段模型中根据以下方法得到笔画段上的切分点：
1）通过对于圆半径和圆心方向的变化程度，设定阈值来判断笔画不同部分的切分点，
2）采用半径和方向对于圆下标的二阶导数设定阈值，对应的阈值分别为0.1与0.01；
3）当某个点前后对应的值一个大于阈值一个小于阈值时，判定该点为一个切分点。
6.如权利要求4所述的个性化汉字数字墨水的生成方法，其特征在于，增加人工操作
检查所述笔画分段模型的分割结果：在相应的笔画段切分位置点下提示点，根据提示点的
位置进行新的笔画分段。
7.如权利要求4所述的个性化汉字数字墨水的生成方法，其特征在于，所述不同风格
数据库按照笔画类型、笔画聚类、笔画序号、笔画段类型、笔画段序号分别作为索引记录了
各个笔画段的风格特征；对所述笔画段中的形状特征：对笔画中段，记录宽度与方向趋势；
对笔画端部与拐角部，记录边缘性状与接口信息并用Bezier曲线表达。
8.如权利要求1所述的个性化汉字数字墨水的生成方法，其特征在于，步骤5）中输入
手写汉字进行渲染时，
1）对于笔画中段，按照输入的轨迹作为新的骨架，以原来的宽度信息进行圆渲染；
2）对于端部和拐角部，在接口处进行变形以贴合方向与宽度的变形，对于离接口处最
近的Bezier曲线，调整接口处的关键点与第二个关键点，其余关键点保持不变；
3）对于各个部分渲染的结果进行边缘平滑，首先对于每一个中段的边缘进行Bezier
曲线拟合，然后整体的边缘便成为一个Bezier曲线的串；在接口处，合并相邻的两个低次
Bezier曲线为一个更高次的Bezier曲线。
9.如权利要求1所述的个性化汉字数字墨水的生成方法，其特征在于，步骤5）中进行
笔画分段时：对于每个笔画轨迹输入轨迹进行分段比配：若入口出口方向与风格化数据库
对应笔画中的拐角部相符而且没有产生逆序匹配，则选择这两个拐角部作为一个匹配对。
10.如权利要求1所述的个性化汉字数字墨水的生成方法，其特征在于，步骤5）中笔画
相似度匹配时按照如下方法挑选出输入轨迹段误差最小的笔画段：
1）对笔画整体轨迹在整字图像中所占的位置与大小的相似性，以及笔画段自身的特征
的相似性进行匹配：
2）笔画中部进行整体轨迹方向的相似性计算，端部与拐角部进行接口处方向与宽度的
相似性计算；
3）整体的误差可以表征为：宽度差+高度差+中心位置距离差异；接口处的误差表征
为：方向误差值/π+宽度误差值/10；
4）最终的误差值表征为：总体误差+笔画段误差，误差值越小则相似性越高。
一种个性化汉字数字墨水的生成方法
技术领域
背景技术
如“笔记”概念的软件开始支持手写输入的汉字，就像用笔在纸上写字一样。然而在电子屏
上用电子笔或者手指写字很难有真是纸笔的触感，我们需要假定输入的轨迹都是比较简单
的轨迹，而且不附带其他除了笔速以外的任何信息（压力，笔的倾斜度等等）。
模拟出虚拟的运笔状态和墨汁扩散运动。这种方法对于设备有比较高的要求，因为它的模
型需要较多的输入参数，一般要用到多个电子笔上的位置传感器和能够识别压力的触屏。
平缓产生最终结果。此方法已经可以通过定义形状特征来体现风格，不过还没有机器学习
的思想，产生的结果风格比较单调。
用户自行指定。这类方法能够比较好的在结果中体现用户风格和字库风格，但前提是字库
必须是经过笔画拆分的。
发明内容
汉字数字墨水。本发明所述方法有了较大改进，在加入半自动化的机器学习方法后，能够仅
仅根据输入轨迹产生出多变风格的字形。
同的书写风格有较大不同承载主要的风格信息；在中部，体现笔画的宽度和走向承载次要
的风格信息。
对笔画中段，记录宽度与方向趋势；对笔画端部与拐角部，记录边缘性状与接口信息并用
Bezier曲线表达。
个低次Bezier曲线为一个更高次的Bezier曲线。
具体实施方式
例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有
其他实施例，都属于本发明保护的范围。
有笔画的各种写法，而且每个字的笔画数量不宜过多。本发明所述方法采用一种半自动化
的方法来挑选训练字。
体是一种相对标准的汉字字体，它所表征的笔画结构比较符合汉字的标准写法。对于每一
种笔画，首先选出字库中所有同种笔画，由于同一种笔画可能存在不同的写法，比如有悬针
竖与垂露竖之分，所以我们还要对同种笔画进行更细粒度的分类，我们称之为笔画聚类。
原；如果是端部或者拐角部分，由于其形状的不规则性，是不可还原的。
画数的限制下，由机器挑出当前能够覆盖最多数量笔画聚类部分的汉字，然后由人来确定
是否加入训练字集。最终，我们选定30个训练字，如附图1所示是本发明汉字数字墨水生成
方法的一实施例中挑选出某种风格的训练字挑选出的30个训练字示意图；挑选出以下30
个字作为训练字集：“屿”，“建”，“梁”，“帆”，“剃”，“瓯”，“际”，“陟”，“乳”，“地”，“逃”，“虏”，“报”，“转”，“狭”，“姨”，“烽”，“龚”，“悠”，“饿”，“疯”，“希”，“畅”，“诞”，“制”，“觊”，“松”，“茕”，“惘”，“翅”。
后，接下来的工作就是要进行风格学习并产生相应的数据库。由于渲染时是以笔画为单位，
所以我们学习的内容也以笔画为单位，首先我们挑出指定风格的训练字，可以是源自字库
中的汉字（比如楷体，宋体等），也可以源自真实的书法作品，然后通过扫描成为二值图。然
后我们采用半自动的方法拆分训练字的笔画：由人工来标定大致的训练字中的各个笔画骨
架，这一步我们开发了一个小的IOS应用，能够提供一个以汉字图像为背景的界面，让用户
使用电子笔或手指来进行标定。下一步，系统根据自动化办法进行笔画拆分：根据标定的骨
架，挑选出每一个笔画的大致像素区域，训练字如果有些笔画的某些部分与其他笔画交叉，
我们还原出其中间的交叉部分得到笔画段的中部，而对于端部或拐角部的部分，打一个“不
可用”的标注，如图4所示是本发明汉字数字墨水生成方法的一实施例中训练字笔画拆分的
示意图，有些端部形状无法还原。
能根据不同的书写风格有较大不同，承载主要的风格信息；对于中部来说，它主要体现笔画
的宽度和走向，承载次要的风格信息。
轨迹，
附加的规则来保证最大圆能够按照正确的防线滚动，而不会由于拐角部独特的形状而走向
“死胡同”，即在拐角部的圆滚动需要相切于拐角部的内侧边缘，其示意图如图7（a）、图7
（b）所示。从笔画图像二值图中，用圆心来模拟运笔的轨迹，圆的直径模拟墨汁扩散的程度。
圆的大小与个数由当前在笔画中的位置来和笔画整体的长度来决定。
盖内部像素时，将搜索的范围逐渐增大（（1,2……6）*0.5），直到找到能够覆盖未覆盖内部
像素的最大圆。最大圆滚动终止的条件是圆半径小于1或者在6*0.5的范围内没有能够找
到可以覆盖未覆盖内部像素的最大圆，这两种情况都表明滚动已经达到笔画的端部。
只把还原出的这个“最大圆轨迹”作为中段的正确轨迹与切分端部与拐角部的一个依据。通
过对于圆半径和圆心方向的变化程度，我们设定一些阈值来判断笔画不同部分的切分点，
这是由于在笔画端部与拐角部，这两个数据通常会发生比较明显的变化，而在中段部分宽
度和方向的变化是不明显的。具体来讲，我们采用的参数是半径和方向对于圆下标的二阶
导数，而对应的阈值分别为0.1与0.01。二阶导数表征的是数值变化程度的改变，当某个点
前后对应的值一个大于阈值一个小于阈值时，判定该点为一个切分点。最后，由人来进行检
查分割的结果，如果有问题的话，系统也给出了调整的方法：人工可以在相应的笔画段切分
位置点下提示点，然后根据提示点的位置进行新的笔画分段。
索引，记录了各个笔画段的风格特征，对于中段，记录宽度与方向趋势；对于端部与拐角部，
记录边缘性状与接口信息。
算出的方向信息（实践中，我们每10个圆挑选一个）作为特征，记录到数据库中；对于端部
和拐角部，由于笔画轨迹在这两个部分不规则，我们关注其边缘的形状。对于形状的表达，
我们采用Bezier曲线的拟合方法，将边缘用Bezier曲线拟合后，我们记录这些曲线的关键
点作为形状的特征；另外，由于这些部分需要与其他部分接合，我们还要记录接合处的方向
与宽度。
笔画轨迹输入，我们首先对轨迹进行分段，以确定该笔画的类型与哪些位置对应哪种类型
的笔画段。由于书写差异，有时候输入轨迹的分段与标准笔画的分段可能存在差异（比如竖
弯钩的弯，有些风格写的平滑有些风格写的方向变化急剧），这时候首先需要对分段进行匹
配。更进一步来讲，我们需要做的是拐角部分的匹配，中间部分由拐角部分与端部相夹得
到。从两方面考虑进行匹配：拐角部在笔画中的前后顺序以及入口出口方向，也即如果入口
出口方向与数据库对应笔画中的拐角部相符（这里定义相符为差的绝对值小于π/2），而且
没有产生逆序匹配，那么选择这两个拐角部作为一个匹配对。
似性：中部考虑整体轨迹方向的相似性，端部与拐角部考虑接口处方向与宽度的相似性。具
体的计算如下：
对于中段，我们按照输入的轨迹与作为新的骨架，以原来的宽度信息进行圆渲染；对于端部
和拐角部，我们对于接口处进行变形以贴合现有的条件，分为两个方面：方向与宽度的变
形，具体方法是对于离接口处最近的Bezier曲线，调整接口处的关键点与第二个关键点，
其余关键点保持不变。这样既能够进行变形，又可以保持整体形状不发生过大变化。最后
一步，对于各个部分渲染的结果进行边缘平滑，具体方法是首先对于每一个中段的边缘进
行Bezier曲线拟合，然后整体的边缘便成为一个Bezier曲线的串，在接口处，合并相邻的
两个低次Bezier曲线为一个更高次的Bezier曲线，这样可以保持两边的方向基本不变，但
中间变得更平滑。得到最终的边缘后，在内部填充渲染颜色（一般为黑色），形成最终的渲染
结果。
准字库；对于书法作品则需要扫描、切分、校准、归一化等操作来提取训练字图像。
应用作为支持。用户须在一个以训练字图像为背景的界面中，用手指或电子笔标绘每个笔
画的大致骨架，程序不需要标绘的十分精确，但是还是要求尽量能够表征出笔画所在的位
置。当标绘完30个训练字的笔画骨架后，我们提取出这些骨架的位置信息，然后程序会进
行自动化的笔画切分，得到训练笔画信息。
结果是否符合正常的书写习惯。如果有偏差，制作人员需要重新对该笔画进行分段操作，具
体方法是在新的正确的分段位置标记成特定的颜色或者标记（可根据情况设定不同的颜色
进行区分），然后交由程序进行自动处理。根据还原的轨迹，找到离标记点最近的位置作为
新的切分位置，据此进行笔画段的切割。这样，便可以得到所有训练笔画的正确分段。
笔画风格信息，对于一个笔画，首先确定其笔画类型与聚类，对于相同类型与聚类的笔画，
将其所有笔画段存放在一个文件夹下，用序号0-N作为其笔画的标号；对于笔画段，根据其
类型不同，用关键字（CORNER，START，END，MIDDLE）来标识其类型；对于相同类型的笔画段，
用1-M作为其序号。另外，使用rtf格式存储，便于多系统的支持。使用以上的方法，每个
笔画段的文件名会被命名为：笔画序号_笔画段类型关键字_笔画段序号.rtf，笔画类型
的拼音名称作为第一层文件夹（例如“heng”、“shu”等），笔画聚类序号作为第二层文件夹
（1-K），文件名作为最终的访问依据，形成三层的文件存储模式。
美观且带有指定风格与输入轨迹风格的字形结果。图6展示了一些汉字的字形渲染结果，
使用的风格分别是楷体和宋体，从结果中我们可以看到，在拐角处与端部的风格展现的比
较好，并且其骨架风格是由输入决定的。
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