CN101916451A - 书法特定风格渲染的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种书法特定风格渲染的方法。它是采用贝塞尔曲线从特定的碑帖中抽取笔画，按照汉字笔画类别分类创建笔画库，构建笔画索引和偏旁索引，使用特殊九宫格判定识别手写输入汉字的基本类型，建立偏旁部首过滤器从手写输入笔画序列中查找偏旁部首，从笔画库中取出相应的标准笔画，将标准笔画根据手写输入笔画进行形变，将渲染后的毛笔字输出。本发明可以将手写的硬笔字渲染为具有指定碑帖的风格的毛笔字，计算量小，实时性强，渲染结果具有一定的审美价值。

Description

书法特定风格渲染的方法

技术领域

本发明涉及计算机数字书法生成，尤其涉及一种书法特定风格渲染的方法。

背景技术

计算机快速发展和普及的今天，为了书法艺术更广泛的应用于日常生活，数字化书法创作应运而生。毛笔字形态变化丰富，视觉表现力强，是研究的热点。

《计算机图形与应用》杂志1999年(IEEE Computer Graphics and Applications(S0272-1716)，1999，19(3)：74-81)公布的一种虚拟毛笔方法中引入弹性力学理论，将弹簧的物理性质运用于笔毛的形变，考虑毛笔按压之时的笔毫位置和方向的变化，构建了毛笔的三维模型。《计算机与图形》杂志2000年(Computer and Graphics，2000，24(1)：99-113)公布的方法中用简单的用三维倒圆锥模型建模毛笔，将笔画视为一系列密集椭圆的叠加，椭圆主轴随毛笔运动而旋转，能够表现笔触的轮廓，但无法表现毛笔书写过程中侧锋中锋等诸多重要技巧。《计算机图形论坛》杂志2002年(Computer Graphics Forum(S0167-7055)，2002，21(3)：299-308)公布的虚拟毛笔建模方法运用广义扫成法构建“书写元”实体模型，并引进机器学习系统，模拟出逼真的书画效果，但计算过于复杂。SIGGRAPH 2004年(SIGGRAPH 2004.USA ACM Press 2004)公布的方法中认为笔毛的整体运动对个体具有很大影响，提出了参数化毛笔模型(PHB)，抛开一些琐碎的细节，简化了模型，取得很好的艺术效果。2004年《计算机图形与应用》(IEEE Computer Graphics and Applications(S0272-1716)，2004，10：76-85)公布的虚拟毛笔模型中包含毛笔的几何模型和动态模型，并在真实毛笔上安装硬件设备(Ultrasound Buzzer和Gyroscope)来感知毛笔的三维空间位置和毛笔形态，需要而外的硬件支持并且使用起来并不是很自然。2004年(Proceedings of the 2006 IEEE International Conference on Multimedia and Expo，Toronto，2006：2073-2076)公布的方法在毛笔字骨架提取的基础之上实现了一个基于web的3D中国书法重现系统，较好的重现地了毛笔的书写过程，但用户不能根据需要书写。

发明内容

本发明的目的是为克服上述现有方法不忠实于用户手写输入，没能充分展现某种特定书法风格的特性等缺点，提供一种实时性强、具有特定书法风格的书法字渲染方法。

书法特定风格渲染的方法包括以下步骤：

1)选择一个碑帖作为范本，在要抽取的笔画上面选取若干个点作为贝塞尔曲线的端点，指定每一段贝塞尔曲线的阶数，调整贝塞尔曲线控制点的位置，使这些贝塞尔曲线组成的闭合曲线与笔画轮廓重合，用贝塞尔曲线指定笔画的骨架，每个标准笔画最终由轮廓控制点和骨架表示，将标准笔画按汉字笔画类型类组成标准笔画库；

2)根据笔画的转折情况将笔画库中的标准笔画进行分段，没有转折的为一段笔画，有一个转折的为两段笔画，有两个转折的为三段笔画，将相同笔画段数的笔画归为一类，构建笔画索引；

3)构建包含汉字常用的偏旁部首的偏旁部首索引，手动为偏旁部首索引中的每一偏旁部首的每一个笔画从步骤1)中的标准笔画库中选择笔画；

4)使用九宫格为汉字的每个基本笔画设置判定的法则，实时捕获记录书写笔画，识别笔画的基本类型；

5)构建偏旁部首过滤器，从手写输入笔画序列中查找出偏旁部首，再通过步骤3)中的偏旁部首索引从步骤1)的标准笔画库中找出相应的标准渲染笔画；

6)将找出的标准笔画根据手写输入笔画的形态进行形变，将整个字的所有形变后的笔画叠加组合后输出。

所述的步骤4)包括：将笔画的外包围盒均匀划分为九块，并画出水平和垂直中轴线，称之为九宫格，用九宫格为汉字中的每一个笔画设置判定的法则，竖折折钩笔画用如下法则判定：

$\left\{\begin{array}{c}{C}_0.Y<C_1.Y,\\ C_1.X<C_0.X,\\ C_1.X<C_2.X,\\ C_3.X<C_2.X,\\ C_4.X<C_3.X,\\ C_4.Y<C_3.Y,\\ C_0\&Element;\{R_{00},R_{01},R_{02}\},\\ C_1\&Element;\{R_{00},R_{10},R_{20}\},\\ C_2\&Element;\{R_{02},R_{12}\},\\ C_3\&Element;\{R_{20},R_{21},R_{22}\}.\end{array}\right.$

其中C_i表示笔画的端点和转折点，X和Y分别表示转折点的X和Y坐标值，R_ij表示九宫格中的第i行、第j列的格子，实时捕获手写输入，将输入汉字进行笔画分解，高斯平滑笔画曲线，计算每个点的曲率，设置曲率的阈值，曲率大于阈值的为拐点，根据将手写笔画分段，依据段数将笔画归类，挨个匹配对应类别的各个基本笔画，找出匹配的笔画类型，最终为整个输入笔画序列的各个笔画打上类型标签。

所述的步骤5)包括：构建偏旁部首过滤器，偏旁部首过滤器包含一个偏旁部首列表，列表将偏旁部首依据笔画数分类，记录每一个偏旁部首由哪一些笔画组成，利用九宫格为每一个偏旁部首制定判定的法则，草字头判定法则如下：

$\left\{\begin{array}{c}{P}_0.X<\mathrm{midX},\\ P_1\&Element;\{R_{20},R_{21}\},\\ P_2\&Element;\{R_{10},R_{20}\},\\ P_3\&Element;\{R_{11},R_{21}\},\\ P_4\&Element;\{R_{01},R_{02}\},\\ P_5\&Element;\{R_{21},R_{22}\},\\ P_7\&Element;\{R_{02},R_{12}\}.\end{array}\right.$

其中P_i表示笔画的端点和转折点，X和Y分别表示端点和转折点的X和Y坐标值，R_ij表示九宫格中的第i行、第j列的格子，midX表示九宫格的中轴线，偏旁部首过滤器利用最长匹配原则，从打好标签的手写输入笔画序列中查找出可能的偏旁部首，给定一个序列，先从中查找是否有笔画数为6的偏旁部首，如果没有再查找笔画数为5的偏旁部首，一直到笔画数为2的偏旁部首，挨个匹配查找偏旁部首，直到找到合适的为止，再通过偏旁部首索引对应的项，从笔画库中找出相应的标准渲染笔画；剩下的孤立笔画从步骤2)的笔画索引中挨个检索得到相应的标准渲染笔画。

所述的步骤6)包括：步骤5)中取出的标准渲染笔画的骨架有N-1段，包含2个端点和N-1个拐点(C₀，C₁，…C_N)，将每一段平均分割为10小节，第i段有9个分割点B_i＝(P_i，0，P_i，1…P_i，8)，整个骨架的节点序列为p＝(C₀，B₀，C₁，B₁，…C_N-1，B_N-1，C_N)；步骤4)将每一个手写输入笔画依据拐点(C₀′，C₁′…C_N′)分割成N-1段，将每一小段分割为10段，对于第i段有9个分割点B_i′＝(P_i，0′，P_i，1′…P_i，8′)，使得|C_iP_i，0|＝|C_i′P_i，0′|，|P_i，0P_i，1|＝|P_i，0′P_i，1′|，|P_i，7P_i，8|＝|P_i，7′P_i，8′|，|P_i，8C_i+1|＝|P_i，8′C_i+1′|，而(P_i，2′，…P_i，6′)将P_i，1′和P_i，7′之间的线段平均划分为6段，手写笔画的节点序列为q＝(C₀′，B₀′，C₁′，B₁′，…C_N-1′，B_N-1′，C_N′)；对于标准渲染笔画中的每一个控制点v，运用公式计算形变后的位置v′，f_r计算如下：

其中⊥是一个二维向量的运算符，(x，y)^⊥＝(-y，x)；根据形变后的控制点重新绘制笔画轮廓并填充轮廓区域，将所有的形变笔画重叠绘制于一张图像上输出。

本发明与现有技术相比具有的有益效果：

1.该方法计算量小、实时性强，能够在手写输入完成时同时输出渲染结果；

2.该方法能够较好渲染书法作品，渲染结果具有指定的碑帖的特定风格；

3.该方法渲染出的字可以不同尺度的缩放而不会发生大的扭曲和形变。

附图说明

图1(a)是传统碑帖中的字的示意图；

图1(b)是本发明的用贝塞尔曲线抽取出的轮廓示意图；

图1(c)是本发明的笔画骨架示意图；

图2(a)是本发明的特殊九宫格示意图；

图2(b)是本发明的笔画“竖折折钩”的判定示意图；

图2(c)是本发明的草字头的判定示意图；

图3是本发明的“万”字的整个渲染流程图；

图4(a)是本发明的手写输入示意图；

图4(b)是本发明的渲染结果示意图。

具体实施方式

书法特定风格渲染的方法包括以下步骤：

1)选择一个碑帖作为范本，在要抽取的笔画上面选取若干个点作为贝塞尔曲线的端点，指定每一段贝塞尔曲线的阶数，调整贝塞尔曲线控制点的位置，使这些贝塞尔曲线组成的闭合曲线与笔画轮廓重合，用贝塞尔曲线指定笔画的骨架，每个标准笔画最终由轮廓控制点和骨架表示，将标准笔画按汉字笔画类型类组成标准笔画库；

2)根据笔画的转折情况将笔画库中的标准笔画进行分段，没有转折的为一段笔画，有一个转折的为两段笔画，有两个转折的为三段笔画，将相同笔画段数的笔画归为一类，构建笔画索引；

3)构建包含汉字常用的偏旁部首的偏旁部首索引，手动为偏旁部首索引中的每一偏旁部首的每一个笔画从步骤1)中的标准笔画库中选择笔画；

4)使用九宫格为汉字的每个基本笔画设置判定的法则，实时捕获记录书写笔画，识别笔画的基本类型；

5)构建偏旁部首过滤器，从手写输入笔画序列中查找出偏旁部首，再通过步骤3)中的偏旁部首索引从步骤1)的标准笔画库中找出相应的标准渲染笔画；

6)将找出的标准笔画根据手写输入笔画的形态进行形变，将整个字的所有形变后的笔画叠加组合后输出。

所述的步骤4)包括：将笔画的外包围盒均匀划分为九块，并画出水平和垂直中轴线，称之为九宫格，用九宫格为汉字中的每一个笔画设置判定的法则，竖折折钩笔画用如下法则判定：

$\left\{\begin{array}{c}{C}_0.Y<C_1.Y,\\ C_1.X<C_0.X,\\ C_1.X<C_2.X,\\ C_3.X<C_2.X,\\ C_4.X<C_3.X,\\ C_4.Y<C_3.Y,\\ C_0\&Element;\{R_{00},R_{01},R_{02}\},\\ C_1\&Element;\{R_{00},R_{10},R_{20}\},\\ C_2\&Element;\{R_{02},R_{12}\},\\ C_3\&Element;\{R_{20},R_{21},R_{22}\}.\end{array}\right.$

其中C_i表示笔画的端点和转折点，X和Y分别表示转折点的X和Y坐标值，R_ij表示九宫格中的第i行、第j列的格子，实时捕获手写输入，将输入汉字进行笔画分解，高斯平滑笔画曲线，计算每个点的曲率，设置曲率的阈值，曲率大于阈值的为拐点，根据将手写笔画分段，依据段数将笔画归类，挨个匹配对应类别的各个基本笔画，找出匹配的笔画类型，最终为整个输入笔画序列的各个笔画打上类型标签。

所述的步骤5)包括：构建偏旁部首过滤器，偏旁部首过滤器包含一个偏旁部首列表，列表将偏旁部首依据笔画数分类，记录每一个偏旁部首由哪一些笔画组成，利用九宫格为每一个偏旁部首制定判定的法则，草字头判定法则如下：

$\left\{\begin{array}{c}{P}_0.X<\mathrm{midX},\\ P_1\&Element;\{R_{20},R_{21}\},\\ P_2\&Element;\{R_{10},R_{20}\},\\ P_3\&Element;\{R_{11},R_{21}\},\\ P_4\&Element;\{R_{01},R_{02}\},\\ P_5\&Element;\{R_{21},R_{22}\},\\ P_7\&Element;\{R_{02},R_{12}\}.\end{array}\right.$

其中P_i表示笔画的端点和转折点，X和Y分别表示端点和转折点的X和Y坐标值，R_ij表示九宫格中的第i行、第j列的格子，midX表示九宫格的中轴线，偏旁部首过滤器利用最长匹配原则，从打好标签的手写输入笔画序列中查找出可能的偏旁部首，给定一个序列，先从中查找是否有笔画数为6的偏旁部首，如果没有再查找笔画数为5的偏旁部首，一直到笔画数为2的偏旁部首，挨个匹配查找偏旁部首，直到找到合适的为止，再通过偏旁部首索引对应的项，从笔画库中找出相应的标准渲染笔画；剩下的孤立笔画从步骤2)的笔画索引中挨个检索得到相应的标准渲染笔画。

所述的步骤6)包括：步骤5)中取出的标准渲染笔画的骨架有N-1段，包含2个端点和N-1个拐点(C₀，C₁，…C_N)，将每一段平均分割为10小节，第i段有9个分割点B_i＝(P_i，0，P_i，1…P_i，8)，整个骨架的节点序列为p＝(C₀，B₀，C₁，B₁，…C_N-1，B_N-1，C_N)；步骤4)将每一个手写输入笔画依据拐点(C₀′，C₁′…C_N′)分割成N-1段，将每一小段分割为10段，对于第i段有9个分割点B_i′＝(P_i，0′，P_i，1′…P_i，8′)，使得|C_iP_i，0|＝|C_i′P_i，0′|，|P_i，0P_i，1|＝|P_i，0′P_i，1′|，|P_i，7P_i，8|＝|P_i，7′P_i，8′|，|P_i，8C_i+1|＝|P_i，8′C_i+1′|，而(P_i，2′，…P_i，6′)将P_i，1′和P_i，7′之间的线段平均划分为6段，手写笔画的节点序列为q＝(C₀′，B₀′，C₁′，B₁′，…C_N-1′，B_N-1′，C_N′)；对于标准渲染笔画中的每一个控制点v，运用公式

计算形变后的位置v′，f_r计算如下：

其中^⊥是一个二维向量的运算符，(x，y)^⊥＝(-y，x)；根据形变后的控制点重新绘制笔画轮廓并填充轮廓区域，将所有的形变笔画重叠绘制于一张图像上输出。

实施例

如附图3和4所示，给出了书法特定风格渲染的实例。下面结合本发明的方法详细说明该实例实施的具体步骤，如下：

(1)选用柳公权《玄米塔》碑作为范本，用贝塞尔曲线手动拟合抽取字帖中的笔画轮廓，在要抽取的笔画上面选取若干个点作为贝塞尔曲线的端点，指定每一段贝塞尔曲线的阶数，调整贝塞尔曲线控制点的位置，使这些贝塞尔曲线组成的闭合曲线与笔画轮廓重合，用贝塞尔曲线指定笔画轮廓，每个标准笔画最终由轮廓控制点和骨架表示，将标准笔画按汉字笔画类型类组成标准笔画库；

(2)将步骤(1)得到的笔画库中的笔画根据笔画的转折情况将笔画库中的标准笔画进行分段，没有转折的为一段笔画，有一个转折的为两段笔画，有两个转折的为三段笔画，将有相同笔画段数的笔画归为一类，构建笔画索引；

(3)构建偏旁部首索引，包含汉字常用的偏旁部首，手动为每一个偏旁部首从步骤(1)标准笔画库中选择合适的笔画组合用于渲染，将每一个偏旁部首中的每个笔画都映射到笔画索引中的一项；

(4)用九宫格为汉字中的每一个笔画设置判定的法则，实时捕获用户手写输入汉字“万”，根据输入笔画点的连续性，将汉字“万”进行笔画分解，得到手写输入笔画序列，利用笔画判定法则识别“万”字各个笔画的类型；

(5)构建偏旁部首过滤器，从步骤(4)的笔画序列中查找偏旁部首“草字头”和“曰”字，再通过步骤(3)中的偏旁部首索引从步骤(1)的标准笔画库中找出相应的标准渲染笔画，剩下的笔画再从步骤(1)的标准笔画库中找出相应的标准渲染笔画；

(6)将步骤5)中找出的标准笔画根据手写输入笔画的形态进行形变，将整个字的所有形变后的笔画叠加组合后输出。

本实例的运行结果在附图4中显示，用户手写输入的是一个笔画粗细一致的硬笔字，系统将其渲染为具有特定风格的毛笔字；由于笔画库中的标准笔画是从唐代柳公权的《玄米塔碑》中抽取出的，如图1所示，所以渲染出的结构很明显带有“柳体”字的风格特征。

Claims (4)

1.一种书法特定风格渲染的方法，其特征在于包括以下步骤：

1)选择一个碑帖作为范本，在要抽取的笔画上面选取若干个点作为贝塞尔曲线的端点，指定每一段贝塞尔曲线的阶数，调整贝塞尔曲线控制点的位置，使这些贝塞尔曲线组成的闭合曲线与笔画轮廓重合，用贝塞尔曲线指定笔画的骨架，每个标准笔画最终由轮廓控制点和骨架表示，将标准笔画按汉字笔画类型类组成标准笔画库；

2)根据笔画的转折情况将笔画库中的标准笔画进行分段，没有转折的为一段笔画，有一个转折的为两段笔画，有两个转折的为三段笔画，将相同笔画段数的笔画归为一类，构建笔画索引；

3)构建包含汉字常用的偏旁部首的偏旁部首索引，手动为偏旁部首索引中的每一偏旁部首的每一个笔画从步骤1)中的标准笔画库中选择笔画；

4)使用九宫格为汉字的每个基本笔画设置判定的法则，实时捕获记录书写笔画，识别笔画的基本类型；

5)构建偏旁部首过滤器，从手写输入笔画序列中查找出偏旁部首，再通过步骤3)中的偏旁部首索引从步骤1)的标准笔画库中找出相应的标准渲染笔画；

6)将找出的标准笔画根据手写输入笔画的形态进行形变，将整个字的所有形变后的笔画叠加组合后输出。

2.根据权利要求1所述的一种书法特定风格渲染方法，其特征在于：所述的步骤4)包括：将笔画的外包围盒均匀划分为九块，并画出水平和垂直中轴线，称之为九宫格，用九宫格为汉字中的每一个笔画设置判定的法则，竖折折钩笔画用如下法则判定：

$\left\{\begin{array}{c}{C}_0.Y<C_1.Y,\\ C_1.X<C_0.X,\\ C_1.X<C_2.X,\\ C_3.X<C_2.X,\\ C_4.X<C_3.X,\\ C_4.Y<C_3.Y,\\ C_0\&Element;\{R_{00},R_{01},R_{02}\},\\ C_1\&Element;\{R_{00},R_{10},R_{20}\},\\ C_2\&Element;\{R_{02},R_{12}\},\\ C_3\&Element;\{R_{20},R_{21},R_{22}\}.\end{array}\right.$

其中C_i表示笔画的端点和转折点，X和Y分别表示转折点的X和Y坐标值，R_ij表示九宫格中的第i行、第j列的格子，实时捕获手写输入，将输入汉字进行笔画分解，高斯平滑笔画曲线，计算每个点的曲率，设置曲率的阈值，曲率大于阈值的为拐点，根据将手写笔画分段，依据段数将笔画归类，挨个匹配对应类别的各个基本笔画，找出匹配的笔画类型，最终为整个输入笔画序列的各个笔画打上类型标签。

3.根据权利要求1所述的一种书法特定风格渲染方法，其特征在于：所述的步骤5)包括：构建偏旁部首过滤器，偏旁部首过滤器包含一个偏旁部首列表，列表将偏旁部首依据笔画数分类，记录每一个偏旁部首由哪一些笔画组成，利用九宫格为每一个偏旁部首制定判定的法则，草字头判定法则如下：

$\left\{\begin{array}{c}{P}_0.X<\mathrm{midX},\\ P_1\&Element;\{R_{20},R_{21}\},\\ P_2\&Element;\{R_{10},R_{20}\},\\ P_3\&Element;\{R_{11},R_{21}\},\\ P_4\&Element;\{R_{01},R_{02}\},\\ P_5\&Element;\{R_{21},R_{22}\},\\ P_7\&Element;\{R_{02},R_{12}\}.\end{array}\right.$

其中P_i表示笔画的端点和转折点，X和Y分别表示端点和转折点的X和Y坐标值，R_ij表示九宫格中的第i行、第j列的格子，midX表示九宫格的中轴线，偏旁部首过滤器利用最长匹配原则，从打好标签的手写输入笔画序列中查找出可能的偏旁部首，给定一个序列，先从中查找是否有笔画数为6的偏旁部首，如果没有再查找笔画数为5的偏旁部首，一直到笔画数为2的偏旁部首，挨个匹配查找偏旁部首，直到找到合适的为止，再通过偏旁部首索引对应的项，从笔画库中找出相应的标准渲染笔画；剩下的孤立笔画从步骤2)的笔画索引中挨个检索得到相应的标准渲染笔画。

4.根据权利要求1所述的一种书法特定风格渲染方法，其特征在于：所述的步骤6)包括：步骤5)中取出的标准渲染笔画的骨架有N-1段，包含2个端点和N-1个拐点(C₀，C₁，…C_N)，将每一段平均分割为10小节，第i段有9个分割点B_i＝(P_i，0，P_i，1…P_i，8)，整个骨架的节点序列为p＝(C₀，B₀，C₁，B₁，…C_N-1，B_N-1，C_N)；步骤4)将每一个手写输入笔画依据拐点(C₀′，C₁′…C_N′)分割成N-1段，将每一小段分割为10段，对于第i段有9个分割点B_i′＝(P_i，0′，P_i，1′…P_i，8′)，使得|C_iP_i，0|＝|C_i′P_i，0′|，|P_i，0P_i，1|＝|P_i，0′P_i，1′|，|P_i，7P_i，8|＝|P_i,7′P_i，8′|，|P_i，8C_i+1|＝|P_i，8′C_i+1′|，而(P_i，2′，…P_i，6′)将P_i，1′和P_i，7′之间的线段平均划分为6段，手写笔画的节点序列为q＝(C₀′，B₀′，C₁′，B₁′…C_N-1′，B_N-1′，C_N′)；对于标准渲染笔画中的每一个控制点v，运用公式

计算形变后的位置v′，f_r计算如下：

其中⊥是一个二维向量的运算符，(x，y)^⊥＝(-y，x)；根据形变后的控制点重新绘制笔画轮廓并填充轮廓区域，将所有的形变笔画重叠绘制于一张图像上输出。

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