| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究意义及发展现状 | 第10-12页 |
| 1.3 研究内容 | 第12页 |
| 1.4 本文组织 | 第12-13页 |
| 第2章 计算机书法相关技术综述 | 第13-22页 |
| 2.1 二值化 | 第13-14页 |
| 2.2 去噪 | 第14-16页 |
| 2.2.1 均值滤波器 | 第14页 |
| 2.2.2 自适应维纳滤波器 | 第14页 |
| 2.2.3 形态学噪声滤波器 | 第14-15页 |
| 2.2.4 中值滤波器 | 第15页 |
| 2.2.5 小波去噪 | 第15-16页 |
| 2.3 骨架化 | 第16-20页 |
| 2.3.1 基于数学形态学的细化算法 | 第16页 |
| 2.3.2 距离变换骨架提取算法 | 第16-17页 |
| 2.3.3 偏微分方程骨架化算法 | 第17页 |
| 2.3.4 一种书法字骨架的细化算法 | 第17-20页 |
| 2.4 笔段特征提取 | 第20-21页 |
| 2.4.1 基于轮廓的笔段提取方法 | 第20-21页 |
| 2.4.2 于颜色统计的笔画抽取方法 | 第21页 |
| 2.5 小结 | 第21-22页 |
| 第3章 碑帖字预处理 | 第22-27页 |
| 3.1 基于封闭曲线模板的噪声去除 | 第22-25页 |
| 3.1.1 基于矩形线框的噪声点去除 | 第23页 |
| 3.1.2 基于圆形线框的噪声点去除 | 第23-25页 |
| 3.2 基于数学形态学的笔段提取 | 第25页 |
| 3.3 具体笔段的提取 | 第25-26页 |
| 3.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第4章 碑帖字骨架提取与笔画恢复 | 第27-52页 |
| 4.1 引言 | 第27页 |
| 4.2 距离函数和二等分线 | 第27-28页 |
| 4.3 Voronoi图 | 第28-29页 |
| 4.4 构建Voronoi图 | 第29-32页 |
| 4.5 分割Voronoi区域 | 第32-33页 |
| 4.6 拥有相同端点的曲线的的二等分线 | 第33-34页 |
| 4.7 二分点性质 | 第34-35页 |
| 4.8 中轴 | 第35-36页 |
| 4.9 VD和MA的不同之处 | 第36-39页 |
| 4.10 基于Voronoi图的形态学操作 | 第39-50页 |
| 4.10.1 对图像的布尔操作 | 第39-40页 |
| 4.10.2 交集计算 | 第40页 |
| 4.10.3 Voronoi图算法 | 第40-41页 |
| 4.10.4 区分不同的三角节点 | 第41-42页 |
| 4.10.5 拥有无数多个垂足的三角节点 | 第42-43页 |
| 4.10.6 拥有两个垂足的三角节点 | 第43-44页 |
| 4.10.7 拥有三个垂足的三角节点 | 第44-48页 |
| 4.10.8 基于Voronoi图的中轴提取算法 | 第48-50页 |
| 4.10.9 基于Voronoi图下的三角节点的曲线恢复 | 第50页 |
| 4.11 本章小结 | 第50-52页 |
| 第5章 实验 | 第52-58页 |
| 5.1 样本扫描 | 第53-54页 |
| 5.2 样本图像去噪 | 第54-55页 |
| 5.3 形态学特征提取及缺失笔段的恢复 | 第55-57页 |
| 5.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第6章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 工作总结 | 第58-59页 |
| 6.2 展望 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-62页 |