CN108280864A - 一种用于优化动态显示手写电子签名过程的方法 - Google Patents

一种用于优化动态显示手写电子签名过程的方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种用于优化动态显示手写电子签名过程的方法，包括采集手写签名的数据；解析手写签名的数据，获取矢量数据；创建虚拟放大的绘布，将手写签名笔画的轨迹坐标对应放大到绘布；使用贝塞尔插值算法对手写签名的笔画轨迹坐标以及对应的压感值进行插值处理；以压感值为半径，使用吴小林抗锯齿算法构造圆形笔触，并将处理后的圆形笔触有序叠加贴于放大的绘布上；用加权的降采样算法对圆形笔触所及的局部范围进行处理，并显示降采样的结果。通过本发明方法可实现很好的抗锯齿效果以及控制笔画轨迹中签名笔画的粗细变化。

Description

一种用于优化动态显示手写电子签名过程的方法
技术领域
本发明涉及手写电子签名领域，特别涉及一种用于优化动态显示手写电子签名过程的方法。
背景技术
根据《中华人民共和国电子签名法》的相关规定，电子签名用于识别签名人身份并表明签名人认可文件的内容，其具备法律效力；同时，手写电子签名也是办公无纸化的重要组成部分。在手写电子签名的整体解决方案中，需要签名数据采集设备、签名回显设备配合完成，其中，签名数据采集设备和签名回显设备可以是同一台设备，也可以是不同设备。为了让核验签名的相关业务人员能够核验用户包括签名笔画顺序、笔画轮廓、笔画相对粗细在内的签名习惯，该电子签名数据要易于保存、传输；为了让长期需要核验签名的相关业务人员减少视觉上的疲劳，手写电子签名显示过程中应尽可能的减小笔画中的锯齿感；为了适配硬件资源有限的设备，应压缩采集到的签名数据、降低签名回显的算法复杂度。因此，一种能够在签名回显设备上动态显示包含用户签名习惯的整个签名过程，同时又具备良好抗锯齿效果的方法是十分必要的。
目前，主要通过渲染电子签名轨迹来实现较优视觉效果的手写电子签名轨迹回显。在现有手写电子签名领域中，存在的需要解决的问题主要有：1)笔画中存在锯齿感：真实签名在栅格化过程中信号失真，引入的视觉上的锯齿感；简单地采用吴小林(XiaolinWu’s)抗锯齿算法、GDI+的抗锯齿接口或对笔触的滤波，抗锯齿效果有限，特别是在手写签名中，锯齿感仍然明显。在游戏、影视作品中抗锯齿效果好的算法由于其计算量巨大，常需要特殊的计算资源，如GPU等进行渲染加速，难以直接应用在手写电子签名领域中。2)笔画粗细变化：一些手写签名回显软件不考虑笔画粗细变化，采用预先生成的笔触绘制笔画或者直接采用操作系统提供的两点连线接口实现笔画的绘制，诚然这种方案降低了计算量，但是现实效果僵硬且缺乏手写字体的美感，并且使得手写签名过程中签字力道、运笔等信息丢失；例如，在Windows画图应用中，渲染笔画同样涉及到大计算量的问题，为了减少计算量，Windows画图应用在笔画落笔后才进行的一次抗锯齿渲染，使得落笔时有明显的显示画面切换现象。3)手写电子签名数据存储以及数据传输问题：若以视频流方式存储、传输手写电子签名数据，则需要大量的存储以及带宽资源；若仅以一张手写电子签名图像存储，则丢失了信息，相关业务人员无法反复核验包括签名笔画顺序、笔画轮廓、笔画相对粗细在内的签名习惯。
而在相近领域——印刷字体的抗锯齿中，微软和苹果公司合作开发了TrueType技术，采用直线和二次B-样条曲线来描述字符的轮廓；另外，微软针对LCD液晶显示器设计的ClearType技术，将显示器的R,G,B各个次像素也发光，让其色调进行微妙调整，可以在横向上获得3倍分辨率，从而达到抗锯齿效果；但是，无论是TrueType技术，还是ClearType技术都是针对印刷体字库设计的，无法直接应用在手写字体中。
发明内容
本发明要解决的技术问题，在于提供一种用于优化动态显示手写电子签名过程的方法，通过该方法来实现抗锯齿效果以及控制笔画轨迹中签名笔画的粗细变化，可使电子签名的显示更接近真实效果。
本发明是这样实现的：一种用于优化动态显示手写电子签名过程的方法，所述方法包括如下步骤：
步骤S1、电子签名采集设备采集手写签名的数据，且将手写签名的数据打包发送给终端设备；
步骤S2、所述终端设备解析接收到的手写签名的数据，并从解析出的数据中获得手写签名笔画的矢量数据，且将相邻m时间内采集到的矢量数据均作为一帧笔画数据；
步骤S3、虚拟创建一个长宽同时放大2N倍的绘布，N为非零自然数，并将手写签名笔画的轨迹坐标对应放大到所述绘布上；
步骤S4、以每一帧笔画数据为单位，使用贝塞尔插值算法对手写签名的笔画轨迹坐标以及笔画轨迹坐标所对应的压感值进行插值处理，以获得像素级的连续的笔画轨迹坐标以及像素层面上连续的压感值；
步骤S5、以每一笔画轨迹坐标所对应的压感值为半径，使用吴小林抗锯齿算法构造圆形笔触，并按照笔画轨迹坐标的先后顺序将处理后的不同粗细的圆形笔触有序叠加贴于放大的所述绘布上；
步骤S6、每还原一帧笔画数据后，均根据步骤S3所选择的N值，对一整帧圆形笔触所及的局部范围采用加权的降采样算法，且将降采样后的结果显示到签名窗口中；
步骤S7、对每一个笔画的每一帧笔画数据均执行上述步骤S4至步骤S6，即可完成一个笔画的显示；
步骤S8、对手写签名的每一个笔画均执行上述步骤S7，即可完成整个手写签名的显示。
进一步地，所述步骤S5中，在使用吴小林抗锯齿算法构造圆形笔触时，对每一圆形笔触所及的外包矩形范围内，将被该圆形笔触完全覆盖的像素均置为黑色；将被该圆形笔触部分覆盖的像素，均以像素被圆形笔触所覆盖的面积为权重置为灰色。
进一步地，所述步骤S5中，在将处理后的不同粗细的圆形笔触有序叠加贴于放大的所述绘布上时，采用如下伪代码进行有序叠加：
其中，grayi,j表示绘布中i,j坐标处的灰度值，brushworki,j表示i,j坐标处所对应的圆形笔触的灰度值。
进一步地，所述步骤S1中，采集的手写签名的数据包含当前笔触在签名窗口中的坐标位置(X，Y)、当前笔触对签名窗口的压感值P、以及当前笔触的对应时刻T。
进一步地，所述步骤S2中，所述矢量数据包含手写签名的笔画轨迹坐标数据(Xk，Yk)、每个轨迹坐标所对应的压感值数据Pk、以及每个采样点的时刻数据Tk。
进一步地，所述步骤S2中，相邻时间m的取值为：30～100毫秒。
进一步地，所述步骤S6中，在每次将降采样后的结果显示到签名窗口中后，均进行一次延时补偿，每次延时补偿的时间为m-n毫秒，其中，n为渲染完一帧笔画数据所用的时间，且n小于30毫秒。
进一步地，所述步骤S4中，采用三阶贝塞尔插值算法对手写签名的笔画轨迹坐标以及笔画轨迹坐标所对应的压感值进行插值处理。
本发明具有如下优点：
1、能够实现有效的抗锯齿功能，使得显示的手写签名的笔画中无明显的锯齿感，特别是结合了双重抗锯齿算法来解决了视觉上的不适感，同时局部的降采样有效的解决了超采样抗锯齿算法中引入的大计算量问题；
2、通过应用贝塞尔插值的压感值，能够精细控制笔画轨迹中签名笔画的粗细变化，并过滤笔画中的毛刺；同时，在以压感值为半径构造圆形笔触后，可以确保在笔画轨迹连续的过程中，笔画的粗细变化是渐变的，整个笔画会更接近真实的签名效果，且笔画中不会出现因噪声引起的压感值失真而导致笔画突然的突起或凹陷等现象；
3、通过将采样得到的离散的坐标位置、压感值、时刻经压缩后发送给显示终端，可极大的减少传输的数据量，能够适用于带宽受限的产品。
附图说明
下面参照附图结合实施例对本发明作进一步的说明。
图1为本发明一种用于优化动态显示手写电子签名过程的方法的执行流程图。
图2为本发明中实现初步抗锯齿和过滤毛刺的原理图。
图3为本发明中实现进一步抗锯齿的原理图。
图4为本发明处理前的效果图。
图5为本发明处理后的效果图。
具体实施方式
请重点参照图1至图5所示，本发明一种用于优化动态显示手写电子签名过程的方法的较佳实施例，所述方法包括如下步骤：
步骤S1、电子签名采集设备采集手写签名的数据，且将手写签名的数据打包发送给终端设备；
在所述步骤S1中，采集的手写签名的数据包含当前笔触在签名窗口中的坐标位置(X，Y)、当前笔触对签名窗口的压感值P、以及当前笔触的对应时刻T。
步骤S2、所述终端设备解析接收到的手写签名的数据，并从解析出的数据中获得手写签名笔画的矢量数据，且将相邻m时间内采集到的矢量数据均作为一帧笔画数据，即需要将采集到的手写签名的各个笔画数据均分成一帧一帧的，以方便后续进行优化处理；在具体实施时，所述终端设备会先对接收到的手写签名的数据进行解压处理，同时，如果采集的手写签名的数据有经过加密算法进行加密，则还需要调用相应的解密算法进行解密，然后再对手写签名的数据进行解析。
在所述步骤S2中，所述矢量数据包含手写签名的笔画轨迹坐标数据(Xk，Yk)、每个轨迹坐标所对应的压感值数据Pk、以及每个采样点的时刻数据Tk。其中，k表示采集的数据的一个序号，例如，采集的第一个手写签名的笔画轨迹坐标可用(X1，Y1)表示、压感值可用P1表示、采样点的时刻可用T1，采集的第二个手写签名的笔画轨迹坐标可用(X2，Y2)、压感值可用P2表示、采样点的时刻可用T2，并以此类推下去。由于电子签名采集设备采集到的是一个个离散的笔画轨迹坐标、离散的压感值以及离散的采样点时刻，因此，需要将这些离散的数据都解析出来，并按照采集的笔画轨迹坐标的先后顺序进行排序，才可以得到手写签名的笔画轨迹。
在所述步骤S2中，相邻时间m的取值为：30～100毫秒。由于视觉暂留效应，这里将m取值为30～100毫秒，能确保可以得到流畅的手写电子签名的显示过程，且m取值越大，后续降采样的频次就越少，签名显示窗口的刷新频次也会越少，故在具体实施时，m值可以通过综合体验和计算资源因素来进行具体设置。
步骤S3、虚拟创建一个长宽同时放大2N倍的绘布，N为非零自然数，并将手写签名笔画的轨迹坐标对应放大到所述绘布上；这里放大绘布的目的是：为后续超采样过程创建空间，以及为后续对应的局部降采样所做的预处理，以在局部降采样后能够将手写签名笔画还原到实际显示窗口大小的绘布上。
步骤S4、以每一帧笔画数据为单位，使用贝塞尔插值算法对手写签名的笔画轨迹坐标以及笔画轨迹坐标所对应的压感值进行插值处理，以获得像素级的连续的笔画轨迹坐标以及像素层面上连续的压感值；
使用贝塞尔插值算法对手写签名的笔画轨迹坐标进行插值处理的目的是：由于采样获得的笔画轨迹坐标都是离散的，即相邻笔画轨迹坐标之间是有间隙的，通过贝塞尔插值算法进行插值处理后，可实现在放大的绘布上获得超采样的连续的笔画轨迹坐标；
同理，使用贝塞尔插值算法对笔画轨迹坐标所对应的压感值进行插值处理的目的是：由于采样获得的压感值也是一些离散的数值，通过贝塞尔插值算法进行插值处理后，便可沿着笔画轨迹坐标获得均匀变化的压感值数据，而压感值变化平缓，就能够滤掉因采样过程中噪声所引起的笔画毛刺。
同时，在所述步骤S4中，采用三阶贝塞尔插值算法对手写签名的笔画轨迹坐标以及笔画轨迹坐标所对应的压感值进行插值处理。由于这里是采用三阶贝塞尔插值算法，在具体进行处理时，每次需要4个采样的坐标点，并按采样的顺序，将中间的两个坐标点设定为固定点(起点和终点)，该三阶贝塞尔插值算法就是用于将这两个分布相对离散的固定点之间的间隙补齐，从而使笔画轨迹连续，而前后两个坐标点是控制点，用于控制所生成的连续笔画的曲线形状。当然，本发明并不仅限于此，在具体实施时，还可以根据实际需要来选择其它插值算法。
步骤S5、以每一笔画轨迹坐标所对应的压感值为半径，使用吴小林抗锯齿算法构造圆形笔触，并按照笔画轨迹坐标的先后顺序将处理后的不同粗细的圆形笔触有序叠加贴于放大的所述绘布上；其中，使用吴小林抗锯齿算法(即Xiaolin Wu’s抗锯齿算法)对构造出的圆形笔触进行抗锯齿处理后，即可实现初步的抗锯齿效果，也可为下一步抗锯齿提供灰度渐变的素材。如图2所示，图2中的(a)为未抗锯齿的原型笔触，图2中的(b)为使用吴小林抗锯齿算法处理后的圆形笔触，图2中的(c)为根据压感值变化半径的圆形笔触；由(a)、(b)和(c)三个图的对比可以得出：使用吴小林抗锯齿算法可较好的实现抗锯齿效果，通过压感值构造圆形笔触可以使笔画得到更真实的显示。
在所述步骤S5中，在使用吴小林抗锯齿算法构造圆形笔触时，对每一圆形笔触所及的外包矩形范围内，将被该圆形笔触完全覆盖的像素均置为黑色；将被该圆形笔触部分覆盖的像素，均以像素被圆形笔触所覆盖的面积为权重置为灰色，例如，圆形笔触覆盖了某一像素的二分之一的面积，而灰阶为【0,255】，那么就将该像素的灰度置为128。
由于在大多数情况下，显示窗口的灰阶为【0,255】，0代表黑色，255代表白色，中间灰阶为不同程度的灰色，因此，需要将放大的绘布的灰阶也设置为【0,255】。这样，在所述步骤S5中，在将处理后的不同粗细的圆形笔触有序叠加贴于放大的所述绘布上时，就采用如下伪代码进行有序叠加：
其中，grayi,j表示绘布中i,j坐标处的灰度值，brushworki,j表示i,j坐标处所对应的圆形笔触的灰度值，这里的i,j表示绘布中像素的横纵坐标。
在具体实施时，由于步骤S4已经使用贝塞尔插值算法获得均匀变化的压感值数据，再经过步骤S5中以压感值为半径构造圆形笔触后，可以确保在笔画轨迹连续的过程中，笔画的粗细变化是渐变的，整个笔画会更接近真实的签名效果，且笔画中不会出现因噪声引起的压感值失真而导致笔画突然的突起或凹陷等现象。
步骤S6、每还原一帧笔画数据后，均根据步骤S3所选择的N值，对一整帧圆形笔触所及的局部范围采用加权的降采样算法，且将降采样后的结果显示到签名窗口中；例如，可以采用一个N×N的高斯核作为权值来进行加权的降采样处理，以进一步实现抗锯齿效果。
在所述步骤S6中，为了实现更好的显示效果，在每次将降采样后的结果显示到签名窗口中后，均进行一次延时补偿，每次延时补偿的时间为m-n毫秒，其中，n为渲染完一帧笔画数据所用的时间，且n小于30毫秒。
步骤S7、对每一个笔画的每一帧笔画数据均执行上述步骤S5和步骤S6，即可完成一个笔画的显示；如图3所示，图3中的(d)为放大的绘布中的一个笔画，图3中的(e)为经过降采样优化并显示到签名窗口中的一个笔画，由(d)和(e)两个图的对比可以明确得出：通过加权的降采样过程能够进一步使得笔画的抗锯齿感减小，甚至可以做到在视觉上无法察觉到锯齿感。
步骤S8、对手写签名的每一个笔画均执行上述步骤S7，即可完成整个手写签名的显示。同时，在执行步骤S7和步骤S8时，需要实时判断手写签名是否已经结束，且如果手写签名已经结束，则在显示出手写签名的最后一帧笔画数据后，就结束流程；如果手写签名还未结束，则继续执行。
请参照图4和图5所示，其中，图4为未经过本发明优化处理的手写签名的显示效果图，图5为经过本发明优化处理后的手写签名的显示效果图，由图4和图5比对可知，经过本发明优化处理后，可达到很好的抗锯齿效果，且笔画的粗细变化是渐变的，可使电子签名的显示更接近真实效果。
综上所述，本发明具有如下优点：
1、能够实现有效的抗锯齿功能，使得显示的手写签名的笔画中无明显的锯齿感，特别是结合了双重抗锯齿算法来解决了视觉上的不适感，同时局部的降采样有效的解决了超采样抗锯齿算法中引入的大计算量问题；
2、通过应用贝塞尔插值的压感值，能够精细控制笔画轨迹中签名笔画的粗细变化，并过滤笔画中的毛刺；同时，在以压感值为半径构造圆形笔触后，可以确保在笔画轨迹连续的过程中，笔画的粗细变化是渐变的，整个笔画会更接近真实的签名效果，且笔画中不会出现因噪声引起的压感值失真而导致笔画突然的突起或凹陷等现象；
3、通过将采样得到的离散的坐标位置、压感值、时刻经压缩后发送给显示终端，可极大的减少传输的数据量，能够适用于带宽受限的产品。
虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是熟悉本技术领域的技术人员应当理解，我们所描述的具体的实施例只是说明性的，而不是用于对本发明的范围的限定，熟悉本领域的技术人员在依照本发明的精神所作的等效的修饰以及变化，都应当涵盖在本发明的权利要求所保护的范围内。

Claims (8)

1.一种用于优化动态显示手写电子签名过程的方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：
步骤S1、电子签名采集设备采集手写签名的数据，且将手写签名的数据打包发送给终端设备；
步骤S2、所述终端设备解析接收到的手写签名的数据，并从解析出的数据中获得手写签名笔画的矢量数据，且将相邻m时间内采集到的矢量数据均作为一帧笔画数据；
步骤S3、虚拟创建一个长宽同时放大2N倍的绘布，N为非零自然数，并将手写签名笔画的轨迹坐标对应放大到所述绘布上；
步骤S4、以每一帧笔画数据为单位，使用贝塞尔插值算法对手写签名的笔画轨迹坐标以及笔画轨迹坐标所对应的压感值进行插值处理，以获得像素级的连续的笔画轨迹坐标以及像素层面上连续的压感值；
步骤S5、以每一笔画轨迹坐标所对应的压感值为半径，使用吴小林抗锯齿算法构造圆形笔触，并按照笔画轨迹坐标的先后顺序将处理后的不同粗细的圆形笔触有序叠加贴于放大的所述绘布上；
步骤S6、每还原一帧笔画数据后，均根据步骤S3所选择的N值，对一整帧圆形笔触所及的局部范围采用加权的降采样算法，且将降采样后的结果显示到签名窗口中；
步骤S7、对每一个笔画的每一帧笔画数据均执行上述步骤S4至步骤S6，即可完成一个笔画的显示；
步骤S8、对手写签名的每一个笔画均执行上述步骤S7，即可完成整个手写签名的显示。
2.根据权利要求1所述的一种用于优化动态显示手写电子签名过程的方法，其特征在于：所述步骤S5中，在使用吴小林抗锯齿算法构造圆形笔触时，对每一圆形笔触所及的外包矩形范围内，将被该圆形笔触完全覆盖的像素均置为黑色；将被该圆形笔触部分覆盖的像素，均以像素被圆形笔触所覆盖的面积为权重置为灰色。
3.根据权利要求1所述的一种用于优化动态显示手写电子签名过程的方法，其特征在于：所述步骤S5中，在将处理后的不同粗细的圆形笔触有序叠加贴于放大的所述绘布上时，采用如下伪代码进行有序叠加：
其中，grayi,j表示绘布中i,j坐标处的灰度值，brushworki,j表示i,j坐标处所对应的圆形笔触的灰度值。
4.根据权利要求1所述的一种用于优化动态显示手写电子签名过程的方法，其特征在于：所述步骤S1中，采集的手写签名的数据包含当前笔触在签名窗口中的坐标位置(X，Y)、当前笔触对签名窗口的压感值P、以及当前笔触的对应时刻T。
5.根据权利要求1所述的一种用于优化动态显示手写电子签名过程的方法，其特征在于：所述步骤S2中，所述矢量数据包含手写签名的笔画轨迹坐标数据(Xk，Yk)、每个轨迹坐标所对应的压感值数据Pk、以及每个采样点的时刻数据Tk。
6.根据权利要求1所述的一种用于优化动态显示手写电子签名过程的方法，其特征在于：所述步骤S2中，相邻时间m的取值为：30～100毫秒。
7.根据权利要求6所述的一种用于优化动态显示手写电子签名过程的方法，其特征在于：所述步骤S6中，在每次将降采样后的结果显示到签名窗口中后，均进行一次延时补偿，每次延时补偿的时间为m-n毫秒，其中，n为渲染完一帧笔画数据所用的时间，且n小于30毫秒。
8.根据权利要求1所述的一种用于优化动态显示手写电子签名过程的方法，其特征在于：所述步骤S4中，采用三阶贝塞尔插值算法对手写签名的笔画轨迹坐标以及笔画轨迹坐标所对应的压感值进行插值处理。
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