局部关联度最优的手写汉字骨架提取

目的研究手写汉字图像时,骨架是最为常见的切入点之一。利用传统细化算法提取手写汉字骨架,容易在笔画交叉等情况复杂的区域产生形变。针对此问题,提出一种基于局部关联度的手写汉字骨架提取算法。方法首先对手写汉字图像进行细化以获取原始骨架,按照端点、普通点和复杂点3种类别标注骨架点;利用8邻域窗口扫描相互连通的复杂点,检测并提取复杂区域;删除复杂区域,将原始骨架拆分为若干简单笔画段,形变部分在此过程中被一并移除;提取局部子段,根据笔画段间的方向差异程度和曲率变化程度,计算局部关联度;制定一种局部关联度最优的连接策略,对满足连接条件的笔画段进行插值补偿,从而修正形变,并得到完整的汉字骨架。结果对于600个实验样本,从骨架直接检测复杂区域所得结果十分接近理想情况,而轮廓法所得数量是理论值的2.5倍;基于局部关联度重组笔画段,绝大多数形变得到修正,重组后的骨架符合真实拓扑结构;以标准骨架为参考,骨架提取准确率达到了98.41%。结论局部关联度最优的手写汉字骨架提取算法,能够有效检测复杂区域,对形变具有良好的修正作用,提取所得骨架能够正确反映复杂笔画间的位置结构关系,是一种实用有效的骨架提取方法。

基于语义关联度的产品可拓实例推理方法研究

针对产品设计过程中的设计方案收敛问题,提出基于产品语义关联度的产品可拓实例推理方法。从产品语义学角度,结合可拓基元的知识表达模型,分析产品设计过程中知识的表征方法及方案收敛过程模式。通过构建语义关联度函数,提出面向产品族收敛的优度评价方法,并根据语义相关网及局部关联度评价,实现产品的可拓实例推理。以某机床概念设计为应用实例,为产品设计中的实例推理问题提供方法参考。