略论通用型汉字库信息压缩方案

为了用电脑输出汉字字形,通常都需要在电脑中存贮汉字字形的信息,以形成所谓的汉字库。目前流行的汉字库,大多以点阵表示汉字,如果对输出的字形精度要求不太高,32×32点阵已基本符合常用的表现一个五号字的要求。但是,对这样的点阵信息如不进行压缩存贮,则一个汉字的字形信息就要占有128个字节,如存贮6000个汉字,就需768K字节。因此,人们纷纷研究汉字库信息的压缩,本文首先概略地介绍了国内的二个先进的通用型汉字库信息压缩的方案,然后,对这二个方案,提出了改进与讨论的意见。     

一种新的汉字信息压缩技术

为了更经济地利用存贮器,需要对汉字字符的点阵图形数据中的冗余数据进行压缩。迄今常见的压缩技术有(1)哈夫曼树压缩法,(2)失量法,(3)字根式压缩法。然而它们各有所长,方法(1)虽对恢复字形不会有什么影响,但压缩效率(压缩后.前字库存贮量之比)不高。约在50％左右。方法(2)对于点阵密度大的字模,信息压缩的效果较好,但为了使信息还原,需要付出较多的硬件代价。方法(3)是将汉字的偏旁部首或某些部分作为字根,字库中全部汉字的字根组成字根库。然而,这种方法构字模较复杂,因此还原速度及压缩效率也不够乐观。这里我们将提出一种技术即凝聚技术。     

基于三次B-样条小波变换汉字字形压缩方法的研究

本文将三次Ｂ－样条小波变换用于汉字字形压缩。在汉字字形压缩过程中，用三次Ｂ－样条曲线表示汉字字形轮廓线，通过样条小波变换将曲线控制点分解为变换域系数或者不同层次的控制点，根据系数与控制点，采用两种算法实现汉字字形压缩，再用存储的系数或控制点恢复压缩的汉字。从计算机仿真结果看，该方法具有一定应用价值。     

基于动态描述库的汉字字形自动生成技术研究

目前汉字字形的生成仍是手工劳动和人工设计,加上汉字数据量巨大截止到现在没有一种合适的字形自动化生成工具可以使用。针对这一难题提出了一种基于字形描述库的汉字字形自动生成的技术。该技术先将汉字字形与字形描述库映射,以字形描述库为桥梁将汉字字形数据化,然后通过查找字形描述库找到汉字对应的骨架信息,提取笔画骨架。最后通过数据的逆向处理将笔画骨架信息还原为各种汉字字形,形成汉字字形库。     

基于矢量量化的高点阵汉字图象的压缩

汉字压缩技术是图象处理领域研究一个重要方向，文章叙述了一种高点阵汉字图象的压缩方法，它将汉字识辊技术和图象压缩技术结合起来，具有压缩效率高，压缩图象视觉效果好，而且解压缩方法简单，快速的特点。     

一种基于点阵的汉字字形轮廓化的设计方法

介绍了一种衔将矢量汉字转化为点阵信息，然后再对该汉字阵进行轮廓化处理的方法，该方法不仅能获得汉字字形的轮廓线，还能平滑地放大汉字字形轮廓。     

基于形态算子的汉字字形衍生方法研究

针对传统汉字字形衍生方法的不足,提出了一种全新的基于形态算子的汉字字形衍生方法．通过对字体不同广义形态运算,选择不同的结构元,可产生不同的衍生汉字字形．对多面体及Beizer曲线与圆曲线的形态算法进行了详细讨论．实验证明运用该方法生成的汉字质量好、自动化程度高,可用于三维字体生成．     

汉字的平滑放大技术

介绍一项在点阵汉字字模显示或打印中进行平滑放大的技术－三角形填充法，论述了该方法的特点、原理、实现过程及其局限性，并讨论了点阵汉字放大输出的有关问题。     

面向书写教学的手写汉字图像笔画还原

为了实现智能化汉字书写教学,提出一种手写汉字图像的笔画还原方法。首先提取手写汉字图像的骨架;然后从知识工程的角度出发,利用字形中稳定的拓扑信息,消除骨架中的歧义变形;最后利用A*算法建立并求解手写汉字与相应模板汉字的字形相似度模型,从而分割出手写汉字图像中的各个笔画,并输出它们与模板汉字中各个笔画的对应关系。此方法的笔画还原结果可以应用于手写汉字规范性的自动化评判等场合。     

点阵式液晶显示器的汉字显示及其汉字库的编程实现

介绍单片机控制的ＭＧＬＳ１２０３２Ａ点阵液晶模块的汉字显示实现方法,并讨论如何用Ｃ语言来建立可直接用于单片机液晶汉字显示程序的用户汉字库．     

第三代移动通信系统中PDCP的数据头压缩技术

PDCP(分组数据会聚协议)主要实现IP数据流的头压缩和解压缩.主要根据PDCP协议中的头压缩技术原理,提出第三代移动通信系统(3G)中的数据头压缩办法.PDCP中的数据头压缩技术,可以在第三代移动通信系统中有效地传输数据,降低头开销.     

第三代移动通信系统中PDCP的数据头压缩技术

PDCP(分组数据会聚协议)主要实现IP数据流的头压缩和解压缩。主要根据PDCP协议中的头压缩技术原理，提出第三代移动通信系统(3G)中的数据头压缩办法。PDCP中的数据头压缩技术，可以在第三代移动通信系统中有效地传输数据，降低头开销。     

汉字的矢量化技术

本文提出了直接由点阵汉字形成图形矢量汉字的有效处理方法．可对ＧＢ２３１２—８０中（１—８７）区的所有宋体、仿宋体、楷体及黑体点阵汉字以迹线闭环技术进行矢量化处理，自动产生符合国际惯例的单线体（ＭＯＮＯＴＥＸＴ），双线体（ＣＯＭＰＬＥＸ），三线体（ＴＲＩＰＬＥＸ）以及各种填充体（ＦＩＬＬＰＡＴＥＲＮ）等几十种字体的矢量汉字，其数据占用量少，精度高，尺寸任意缩放，可直接写入图形屏幕，也可产生矢量字库，并支持各类打印机及笔式绘图仪．     

超高亮LED点阵信息显示系统的设计与实现

介绍一种超高亮LED点阵信息显示系统：选用超高亮LED构成点阵屏,采用静态显示方式,用锁存器驱动LED发光,提高显示亮度,在室外阳光下也有很好的显示效果．给出系统的电路图,介绍系统的工作原理、获取汉字点阵数据的方法以及PC机与点阵屏通信的方法．     

汉字识别中图特征提取方法

为解决图像像素表示汉字特征方法不能有效表示汉字本质特征、空间复杂度较高的问题,提出了一种汉字图特征提取方法。方法主要包含汉字图像二值化,汉字图像骨架提取,汉字图特征提取3个部分;二值化消除图像中的噪声,提高图特征提取的准确度;骨架提取保留图像中重要的像素点,剔除无关的像素点;图特征提取将汉字关键点与图数据结构结合来表示汉字形状特征。在3 908个常用汉字的5种字体上进行实验。结果表明,该方法能够正确提取笔画复杂汉字的图特征,有效表示汉字本质特征;不同字体汉字图特征相同的汉字数量最高为3 195个,方法表现较稳定;平均每个汉字可以用22.6个图节点、19.1个边表示,相较于用单通道图像表示汉字特征,可大幅降低空间复杂度。     

一种无监督的中文漫画对白自动定位方法

针对中文漫画图像的特点, 提出一种无监督的中文漫画图像对白自动定位方法, 以满足中文漫画移动阅读的需求。不同于现有基于学习的方法, 该方法不需要训练集, 且具有较强的鲁棒性, 主要包括3个步骤: 1) 利用包围漫画图像文字的空白区域(气泡)的连通性进行气泡检测, 并在气泡中检测完整字符对; 2) 基于字符形状与字符排版规则的一致性, 聚类形成字符行或字符列, 并提取字体特征; 3) 联合多页漫画图像字体特征, 利用贝叶斯分类器检测多页漫画中的剩余字符。在包含900页漫画图像的数据集上进行实验, 结果表明, 该方法可以有效定位中文漫画图像中的对白区域, 取得比较满意的实验结果。     

通用简易中文文本压缩方法研究

该文把GB2312-80的汉字转换为从0至6767的短整型数，这些短整型数据有一个共同的存储特点：它们的2字节中的高3位（称为冗余位）皆为0。删除冗余位而重组其余位即可形成压缩文本。这种压缩方法显然是简单、快捷、容量实现和对GB2312-80汉字是普遍适用的。     

西夏字与汉字共存方案的实现

通过对Windows98字体连接技术的探讨,得出了一种基于位面的西夏字与汉字共存的方案。     

基于扩展ECM的移动商务用户继续使用意向研究

根据信息系统用户继续使用的期望确认模型(ECM)和移动商务的特点,提出了扩展ECM模型。将其应用在移动商务用户继续使用意向研究之上,并采用了结构方程模型对理论模型和假设进行了实证分析。结果表明,移动商务用户的满意度对其继续使用意向存在着显著影响,而体验差距间接影响用户继续使用意向。