十二個」一「的客觀形態與主觀感受之間的關聯性研究

2021-10-01 22:43:14 字數 3039 閱讀 9923

邏輯上而言,每個」一「的感受都**於其形態,那麼我們不禁要問,各個」一「帶來的不同感受與它們的形態有何關聯呢?為了探索」形態-感受「的關聯性,需要對每個」一「的客觀造型進行描述,提取特徵,這裡就需要用到影象處理的技術了。

針對」一「,定義一系列特徵,並依此對每個」一「進行測量。測量可以分兩個層次:1.手工測量;2.用演算法實現測量;

要求:1)至少定義5個特徵,需要**結合地清晰描述出這些特徵的定義;(2)至少要能夠手工方式對十二個」一「測定所有定義好的特徵;(3)盡可能用演算法實現測量,並對比手工測量的結果;

不同書法家的書寫習慣差異導致筆畫長度有所差異,統計筆畫骨架的初始畫素點到該筆畫的結束畫素點的所有畫素點個數n來表示筆畫的長度特徵

設筆畫骨架的點集為b=(b1,b2,…bn),骨架點相對應的寬度分別為w=(w1,w2,…,wn),筆畫的寬度b定義為

不同書法家的書法字的高度和寬度的比值是存在差異的,書法筆畫的高寬比r定義為:

.根據筆畫骨架起始點座標位置和結束點座標位置,可得到筆畫的走勢情況,走勢(斜率)k定義為

寬扁的書法字元幾何重心偏低,瘦高的書法字元幾何重心偏高。用經去噪處理後的二值化影象幾何重心來表示書法「一」的幾何重心

書法的乾濕變化也是衡量書法作品乙個重要度量,乾濕或枯溼在草書中十分常見。二值化處理後的筆畫影象中較幹部分的白色孔洞比較溼部分的多,因此用筆畫中白色畫素點和黑色畫素點個數的比值來表示筆畫的乾濕程度

左:中華第一草書:懷素《自敘帖》 (墨法濃淡乾濕、蒼潤交融

右:「現代草聖」林散之先生的墨法、筆法——美侖美奐

為方便提取資訊,首先要對書法影象進行二值化處理,選取合適的二值化閾值得到二值影象,設灰度影象為f(x,y),x=1,2,3…,y=1,2,3…令灰度值比t大的影象畫素點為0(用黑色表示背景),比t小的為1(用白色表示書法筆畫)

由於實驗的十二個樣本中文字和背景灰度值差別較大其直方圖呈雙峰分布,同時為了加快處理速度,因此選擇了整體閾值二值化地方法,在二值化過程中只使用乙個閾值t,根據先驗知識,簡單地將閾值設為175即可。

首先採用unger平滑演算法進行初步去噪處理,該平滑演算法可以去除小的雜訊點。

然後利用形態學演算法對邊緣進行平滑處理,採用「先開後閉」的方式,開運算消除背景和筆畫中的雜訊但可能會產生新的筆畫間斷,閉運算填補筆畫中的空洞。

採取快速並行化細化演算法(fpa)對書法影象進行細化。該演算法逐層剝去筆畫外圍畫素而保留屬於骨架的畫素點,每次迭代又分為兩次子迭代過程。

canny運算元不容易受雜訊干擾,能夠檢測到真正的弱邊緣。因此本實驗採用canny運算元對書法影象進行輪廓提取。

形態學演算法去噪

se=strel('disk',5');%採用圓盤型結構元素

fo=imopen(f,se);%開運算

foc=imclose(fo,se);%閉運算

2.regionprops函式計算幾何重心

經去噪處理後得到筆畫的二值影象,背景和目標區分度明顯,且背景區域沒有噪點,影象中的黑色畫素點全部屬於筆畫,因此可以用regionprops函式計算二值影象的幾何重心,用這個幾何重心代替筆畫的幾何重心。

%獲取幾何重心

foc=handles.foc;

i=double(foc);

c = bwlabel(i,4);%二值影象進行4聯通標記

ce = regionprops(c,'centroid')

a=cell2mat(struct2cell(ce));

set(handles.geometriccenterx,'string',a(1));

set(handles.geometriccentery,'string',a(2));

figure

imshow(i);

hold on;

plot(a(1),a(2),'g+','linewidth',3,'markersize',30);

hold off;

具體測量結果見打包檔案中的「十二個一資料」excel**

1.筆畫平均寬度與多個感知維度相關

高度相關(負相關):速度、銳利度、清脆、音高、酸,香臭

高度相關(正相關):力量、阻力、重量、粘稠度、冷熱、渾厚、苦

顯著相關(正相關):粗糙度、韌性

顯著相關(負相關):彈性、啟用度

2.高寬比與力量、阻力、粗糙度、粘稠度、冷熱、渾厚呈顯著相關(正相關)

與清脆、香臭呈顯著相關(負相關)

3.墨跡乾濕與速度、彈性、酸、啟用度、愉悅度呈顯著相關(正相關)

4.筆畫重心

本實驗提取的重心位置並不能完全反映筆畫重心的高低,因為這個重心只是相對於整個影象而不是相對這個筆畫的,所以統計出來的和23個感知維度的相關程度都不是很高。

但是通過觀察標記在筆畫上的重心位置,可以看出,瘦高的書法字元幾何重心偏高(左圖),寬扁的書法字元幾何重心偏低(右圖)

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