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毕业设计-c++篆字印文的字元识别方法研究，共65页，21893字，附源代码、任务书、开题报告、外文翻译、答辩文稿。
     引 言
文字是信息的载体，是记录历史，抒发情感的符号。中华五千年历史孕育出汉字，同也被汉字所有记载。这些奇特的符号，不仅作为工具出现各个时代的书卷典籍中。同时，汉字作为符号艺术，承载着故人对美的理解，印刻在书画、石章上。
书画印章是旧时文人墨客在书画作品中频繁使用的手段。书画家完成作品时，会将刻有一定含义的篆字印文附加在书画上，用以署名或者记录信息。书画阅读者利用这种习惯，通过识别书画上的印字，获取大量有关作者的信息。而随着数字化技术的发展，大量的书画作品被存储进计算机。现代人使用自动化的技术手段对书画作品整理研究。出于更精准更有效的识别书画信息，基于图像处理的篆字印文识别手段被研究者所提出。人们通过识别印字辨别书画作品的作者是何人，或者分析判断书画年代、真伪信息。尽管其识别效率有待提高，但推动篆字印章的识别和书画作品的分析整理方法的进步。
篆字印章识别是模式识别中重要的部分。模式识别根据特征的不同分成两类。一类是以文字图像底层特征为核心的统计模式识别。另一类利用文字的结构特征，即图像中像素的空间分布特征，的结构模式识别。汉字是一种象形文字，汉字的构成和意义表达都依赖汉字笔画在空间结构上的分布。基于汉字结构的模式识别方法有着结构稳定，抗干扰能力强的特点。本文提出的篆字识别方法正是基于结构化模式识别方法。
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目 录
摘 要 I
Abstract II
目 录 III
引 言 1
1绪论 2
1.1背景及意义 2
1.1.1文字的作用 2
1.1.2篆字印文的特点 2
1.1.3书画的图像处理和语义鸿沟 2
1.1.4国外模式识别背景调研 3
1.1.5国内模式识别背景调研 3
1.2课题研究内容 4
1.3论文组织结构 4
2篆书 5
2.1概述 5
2.2小篆书写规则 5
3理论基础 9
3.1图像细化 9
3.1.1细化定义 9
3.1.2 Hilditch算法 9
3.2 特征点 10
3.2.1端点和分支点 10
3.2.2角点 11
3.3图论 12
3.3.1深度优先遍历 12
3.3.2广度优先遍历 13
3.3.3相邻关系重构算法 14
3.3.4笔段分离算法 15
3.3.5全路径生成算法 16
3.4模式识别 17
3.4.1统计模式识别 17
3.4.2结构模式识别 18
3.5其他图像处理算法 18
3.5.1灰度化算法 18
3.5.2二值化 19
3.6支持向量机 19
3.7小结 20
4基于图论篆字印文字元识别 21
4.1系统设计 21
4.2系统实现 21
4.2.1系统功能描述 22
4.2.2实现工具 23
4.3小结 23
5篆字图像预处理 24
5.1概述 24
5.2灰度化 24
5.3二值化 25
5.4细化 26
5.5细化图像矫正 27
5.5.1骨架的严格定义 27
5.5.2错误点分析 28
5.5.3矫正方案 28
5.6字元划分 29
5.6.1概述 29
5.6.2连通域计算和划分骨架 30
5.6.3字元位置计算 32
5.6.3重组方法 33
5.7小结 33
6字元特征抽取 34
6.1字元结构抽象 34
6.1.1概述 34
6.1.2特征点提取 35
6.1.3相邻关系重构 38
6.2笔段分离 41
6.3笔画生成 42
6.3.1全路径生成 42
6.3.2组合笔画 44
6.4小结 45
7基本笔画识别 46
7.1概述 46
7.2笔画尺寸调整 46
7.4分类器训练 48
7.5小结 50
8基本笔画匹配 51
8.1概述 51
8.2匹配规则 51
8.3排序编码 51
8.4小结 51
9测试 52
9.1骨架矫正部分测试。 52
9.2字元提取部分测试 52
结 论 54
致 谢 55
参考文献 56