一、常见的图形矢量化方法

1、基于细化的方法。边界追踪、适当骨架法；
2、基于非细化的方法。轮廓线的方法、基于Hough变换的方法、正交方向搜索法（OZZ）、基于网格模式的方法、基于游码的方法和基于稀疏像素的方法；
3、整体矢量化算法

二、轮廓线提取

1、前期处理

在本系统中，首先对一幅书法灰度图像进行二值化处理，得到一幅黑白图像。然后建立原始二值图的数据矩阵。

2、提取过程

边缘检测实际上就是检测图像特征发生变化的位置。一个书法字作为一个有一定宽度的汉字，他的边界就是这个字的轮廓，是宽度为一个像素点的轮廓线‚，它的内部经过填充就是汉字的位图。我们将图像向各个方向移动一个像素的宽度，减去原始的位图，既获得了汉字位图各个方向的边缘，然后将原始二值图的数据矩阵存储为可识别外轮廓的矩阵。

三、笔画分割

1、角点检测

在计算机视觉和图像处理中‚角点被定义为：图像边界上曲率足够大的点，系统还用到一个概念叫“十字角点”是指两笔画相交构成十字交叉状态时那个位置的角点。该角点是一个笔画十字交叉点当中的角点。
采用基于余弦角点检测的方法可以将角点都检测出来。

2、寻找可连角点

新建一个笔画链表，从左下方开始扫描得到的第一个边界点作为开始检测点，并从开始检测点沿着该检测点所在的边界线往下检测，同时将检测点依次加入到当前笔画链表中。直到遇到一个角点。先计算当前角点与旁边索引号相隔为k的点之间的连线的切矢值1；再计算当前角点与其余角点的连线的切矢值2；选取与切矢值1最接近的角点连线，也就找到了当前角点的可连角点。

3、笔画分割过程

找到当前角点的可连角点后为它们做直线插值。将插值得到的点都添加到当前笔画链表中，然后再从该角点的可连角点的向前方向切矢继续往下检测。因为最初在角点对找的不合适时，已添加人工交互，所以可以准确的将一条笔画分割出来，这样得到分割后的笔画轮廓矢量后，就是得到一条完整笔画的边界信息。对封闭的轮廓进行填充，就很容易的得到了笔画的位图。

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