[发明专利]笔画轮廓点集的提取方法

说明书

本发明公开了笔画轮廓点集的提取方法，包括以下步骤：输入只含有单一笔画的图像，对图像进行预处理；按照设定寻点逻辑对预处理后的图像中笔画的边界进行识别分析，提取笔画的外轮廓和/或内轮廓的轮廓像素点形成点集合；对点集合中的轮廓像素点进行筛选，删除点集合中的冗余像素点，保留点集合中的关键像素点。本发明采用以n×n矩阵为单位的寻点算法查找笔画的轮廓像素点，能够快速准确的提取轮廓像素点的坐标信息，筛选点集合中的轮廓像素点，保留轮廓发生形变的关键像素点。

技术领域

本发明涉及笔画轮廓点集的提取方法，尤其涉及采用边界轨迹跟踪算法对笔画轮廓点集进行提取的方法。

背景技术

现在很多设计软件的图形处理过程中，有各式各样的图形套索等快捷工具，可以快速提取指定图形的轮廓形状，方便设计者后期对相关区域进行二次创作的功能，但是相关工具均不涵盖轮廓像素点的坐标信息，笔画等图形的轮廓形状模糊，影响后续图形处理的效率。而且，由于没有轮廓像素点的坐标信息，无法对轮廓变化的关键像素点进行筛选，在矢量字形的笔画轮廓提取的过程中，需要记录轮廓发生变化的关键坐标点。

发明内容

为了解决现有技术不能提取轮廓像素点坐标信息的缺陷，本发明提出笔画轮廓点集的提取方法，该提取方法尤其适用于矢量笔画的轮廓点集提取，坐标信息提取准确且高效。

本发明采用的技术方案是，设计笔画轮廓点集的提取方法，包括以下步骤：

输入只含有单一笔画的图像，对图像进行预处理；

按照设定寻点逻辑对预处理后的图像中笔画的边界进行识别分析，提取笔画的外轮廓和/或内轮廓的轮廓像素点形成点集合；

对点集合中的轮廓像素点进行筛选，删除点集合中的冗余像素点，保留点集合中的关键像素点。

其中，对图像进行预处理包括：对图像的尺寸进行裁剪，对裁剪后的图像进行二值化及锐化处理。

优选的，设定寻点逻辑基于以n×n矩阵为单位的寻点算法，n∈奇数；沿寻点算法的中心点外圈顺时针移动，将当前像素点和上一个像素点进行比较，若像素值变化满足设定像素变化值，则当前像素点为轮廓像素点，记录轮廓像素点的坐标信息，并以轮廓像素点作为寻点算法的中心点寻找下一个轮廓像素点。

在优选实施例中，寻点算法以3×3矩阵为单位，寻点算法的中心点为起始序号0，每次移动的步长为1，依次记录序号1至序号8相对于序号0的横向偏移值和纵向偏移值形成对照数组；当前像素点的序号为k，k∈[1，2，3，4，5，6，7，8]，从对照数组中获取序号k对应的偏移值，将寻点算法的中心点的坐标信息与偏移值相加得到当前像素点的坐标信息。

寻找下一个轮廓像素点的寻找方式为：计算当前轮廓像素点的坐标信息和上一个轮廓像素点的坐标信息之间的偏移值，从对照数组中获取偏移值对应的序号t，按照寻点算法的步进方向依次从序号t+1开始寻找下一个轮廓像素点。

优选的，从图像的顶部至底部进行外轮廓边界捕获工作，直至捕获到外轮廓边界的像素点作为寻点算法的初始中心点，沿外轮廓的顺时针方向记录所有的外轮廓的轮廓像素点，当下一个轮廓像素点与第一个轮廓像素点重合时，笔画的外轮廓识别完成。

优选的，提取笔画的外轮廓和/或内轮廓的轮廓像素点形成点集合包括：

提取笔画的外轮廓的轮廓像素点；

判断外轮廓的轮廓像素点围成的封闭区域中是否有图像的背景色；

若是则笔画存在内轮廓，提取笔画的内轮廓的轮廓像素点。

优选的，从封闭区域的顶部至底部进行内轮廓边界捕获工作，直至捕获到内轮廓边界的像素点作为寻点算法的初始中心点，沿内轮廓的逆时针方向记录所有的内轮廓的轮廓像素点，当下一个轮廓像素点与第一个轮廓像素点重合时，笔画的内轮廓识别完成。