● 摘要
汉字是中华民族文化传承的重要载体，风格迥异的汉字书法能给欣赏者不同的视觉感受。在计算机普及的时代背景下，利用图形图像处理技术对古代书法图像进行处理，使之更方便地进行研究、保存以及应用，对于传统书法的继承和发扬有着不可估量的积极推进作用。
本文在国家科技支撑计划项目（2014BAK18B01）的支持下，以北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点实验室自主课题“历时汉字字形渐变技术研究”为背景，针对古代书法图像这一特殊处理对象，集中对风格化汉字变形等问题做了认真分析，主要完成了如下几个方向的工作。
首先，针对项目中输入的图像多为古代碑文或者名家文章这一特殊输入，项目采取了合适的降噪算法进行优化处理，同时通过二值化操作以及轮廓平滑的方法增强了汉字和背景的对比度，便于后续的处理。而单字切分和归一化操作能从大篇幅的书法作品中定位出单一汉字，有力的促进了课题相关资料的整合归纳。
其次，本文实现了一种基于轮廓三角化的笔划提取优化算法。在预处理的基础上，通过对轮廓进行合适的采样，将汉字结构转换成网格模型。通过其网格构造三角形的几何位置特征，标识出不同的笔划段。根据笔划书写的一般规律，识别出属于同一笔划集合的笔划段。本算法提取速度快，笔划提取正确率高，能有效的避免骨架提取法在交叉区域的误识别。
最后，本文提出了一种基于笔划特征的汉字变形字生成方法。根据自定义的特征矩阵，对汉字的每个笔划提取笔划中心线、笔划宽度、笔划收缩速度以及笔划弯曲度等特征量。之后根据不同的形变要求，修改特征矩阵中特定项的值。最后从修改后的特征图像还原出汉字图像，达到不同风格化的汉字生成的目标。本方法易于实现，计算速度快速。在直观上，对单字手写体的变形效果明显。并且在变形过程中，能较好的保持原来汉字的拓扑结构，不会使观看者对变形后的汉字产生误识别。