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基于改进ZS细化算法的手写体汉字骨架提取
基于改进ZS细化算法的手写体汉字骨架提取
摘要：手写体汉字骨架提取是计算机视觉领域的一个重要研究方向。本文基于改进ZS细化算法，实现手写体汉字骨架提取，并对比了传统的细化算法。实验结果表明，改进ZS细化算法相比于传统算法，在提取骨架过程中具有更高的准确性和稳定性。
关键词：手写体汉字、骨架提取、改进ZS细化算法
1.引言
手写体汉字骨架提取在文书识别、自动填表、手写体文字中文字识别等领域有着广泛的应用。手写体汉字的骨架提取是将汉字的笔画部分提取出来，以便进一步的处理和分析。
传统的手写体汉字骨架提取算法通常基于细化算法。其中，ZS细化算法是一种常用的细化算法，其基本思想是将图像中的边缘像素进行减少，从而提取出汉字的骨架。
然而，传统的ZS细化算法在骨架提取过程中存在一些问题。首先，它对汉字图像的边缘像素进行处理，导致骨架提取的准确性较低。其次，传统算法在处理复杂的手写体汉字时，容易出现骨架断裂的情况，影响了后续的处理和分析。
因此，本文提出了一种改进的ZS细化算法，以提高手写体汉字骨架提取的准确性和稳定性。具体来说，本文通过对边缘像素进行优化，减少骨架提取的误差。另外，本文还添加了骨架连接的步骤，以解决传统算法中出现的骨架断裂问题。
2.改进ZS细化算法
改进ZS细化算法主要包括以下三个步骤：边缘像素优化、骨架提取和骨架连接。
2.1边缘像素优化
传统的ZS细化算法是通过对边缘像素进行处理来提取骨架。然而，边缘像素存在一定的噪声和不完整性，导致骨架提取的准确性较低。因此，本文提出了一种边缘像素优化的方法。
首先，本文通过二值图像的腐蚀操作来消除噪声和平滑边缘。接着，本文通过一系列形态学操作，如膨胀、腐蚀和开运算，对边缘像素进行优化。最后，本文通过区域生长算法对边缘像素进行进一步的优化，以提取出汉字的骨架。
2.2骨架提取
改进ZS细化算法在骨架提取中采用了传统的ZS细化算法。具体来说，本文通过迭代处理边缘像素，将其减少到1个像素宽度，提取出汉字的骨架。
2.3骨架连接
传统的ZS细化算法在处理复杂的手写体汉字时容易出现骨架断裂的问题。为了解决这个问题，本文添加了骨架连接的步骤。
首先，本文通过特征点的检测和匹配，找到骨架中的断裂点。然后，本文通过连接断裂点，将骨架连接起来。最后，本文通过形态学操作和边缘优化，对连接后的骨架进行进一步的优化。
3.实验与分析
本文在多个手写体汉字数据集上进行了实验，并与传统的ZS细化算法进行了对比。
实验结果表明，改进ZS细化算法在骨架提取过程中具有更高的准确性和稳定性。相比传统算法，改进算法能够减少骨架提取的误差，并有效解决骨架断裂的问题。
此外，本文还对改进算法的运行时间进行了分析。实验结果显示，改进算法的运行时间相比传统算法略有增加，但可以接受范围内。
4.结论
本文基于改进ZS细化算法实现了手写体汉字骨架提取，并对比了传统的细化算法。实验结果表明，改进算法在骨架提取过程中具有更高的准确性和稳定性。与传统算法相比，改进算法能够减少骨架提取的误差，并有效解决骨架断裂的问题。
未来的研究方向可以进一步优化改进算法，提高骨架提取的效率和准确度。同时，可以考虑将改进算法应用于其他领域，如手写体文字中文字识别和文书识别等。
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