[发明专利]用于生成基于结构的ASCII图片的方法和设备

说明书

技术领域

本申请涉及ASCII技术，具体地，涉及用于生成基于结构的ASCII图片的方法和设备。

背景技术

一般来说，ASCII图片可以被分为两个主要的类别，即，基于色调的图片和基于结构的图片。基于色调的ASCII图片维持了原图的明暗信息，而基于结构的ASCII图片可以捕获原图主要内容的结构信息。例如，参照图1(a)-1(c)，根据图1(a)中的原始图片可以获得图1(b)中基于色调的ASCII图片，也可以获得图1(c)中基于结构的ASCII图片。目前，已经存在很多处理方法来生成基于色调的ASCII图片。但是，令人满意的基于结构的ASCII图片还是只能用手工生成。至今依然没有工具能够有效而容易地生成基于结构的ASCII图片。

对基于结构的ASCII图片来说，面临的主要问题是很难用有限的字符形状和严格受限于网格的字符分布来表示无限的图像内容。图2(a)-2(c)示出了ASCII制作者生成基于结构的ASCII图片的两种常用匹配策略。图2(a)显示了图1(a)中的原始图生成的边缘图和图1(c)中基于结构的ASCII图片的重叠结果。通常，为了提高原图和字符的匹配机会，ASCII制作者会允许字符和原图结构非精确对准，如图2(b)所示，甚至会灵活地对原图做变形，如图2(c)所示。事实上，这种形状匹配的难题是一种常见的模式识别问题。在各种应用中，例如ASCII技术和光学字符识别(OCR)，形状匹配都应该允许适量的偏移和变形(例如缩放、平移和旋转)。举例来说，在识别字符“O”和“o”时，应该考虑缩放和平移，而在识别字符“6”和“9”时，应该考虑旋转。不幸的是，现有的形状匹配中的形状相似度度量或者要求完全对准，或者完全不受变形影响，因此都不适用。

发明内容

本申请提出了一种可以捕获原始图片的结构信息来生成基于结构的ASCII图片的技术，其中设计并使用了一种非精确对准的形状相似度度量。本申请提出的相似度度量既允许适量的形变，同时还能够考虑到形变导致的差别。此外，本申请还引入受限的图像变形来提升字符匹配的机会。给定输入图片和目标字符分辨率，ASCII图片的生成可以简化为一个优化过程，该优化的目标是将与原图形状匹配的不相似度以及变形的程度最小化。

本申请旨在提供一种新的技术来生成目前只能由手工生成的基于结构的ASCII作品。本申请的方案只需极少的用户交互，并能在几分钟内生成出色的ASCII作品，这些作品的品质甚至可以比得上人们的手工作品。本申请为ASCII爱好者提供了一种有效且容易的基于结构的ASCII作品的生成方法。

根据本申请的一方面，一种用于根据矢量轮廓图生成ASCII图片的方法包括：将矢量轮廓图光栅化并划分成多个网格单元，所述多个网格单元中的至少之一具有对应的参照图；利用对数-极坐标直方图将每个参照图与ASCII字符相匹配；以及将所有匹配的ASCII字符组合以形成所述ASCII图片。

根据本申请的另一方面，一种用于根据矢量轮廓图生成ASCII图片的设备包括：光栅化模块，将矢量轮廓图光栅化并划分成多个网格单元，所述多个网格单元中的至少之一具有对应的参照图；匹配模块，利用对数-极坐标直方图将每个参照图与ASCII字符相匹配；以及生成模块，将所有匹配的ASCII字符组合以形成所述ASCII图片。

附图说明

图1示出了由基于同一幅参照图生成的基于色调的ASCII图片和基于结构的ASCII图片。

图2示出了ASCII制作者通常使用的两种匹配策略。

图3示出了根据本申请第一实施方案的方法的流程图。

图4示出了根据本申请的一个实施方案在处理过程中生成的一系列图片。

图5示出了本申请采用的非精确对准的形状相似度度量。

图6示出了根据本申请的方法与三种常用度量之间的比较。

图7示出了本申请中的线段的变形。

图8示出了本申请的方法中采用的图像的受限变形。

图9示出了根据本申请第二实施方案的方法的流程图。

图10示出了根据本申请第三实施方案的方法的流程图。

图11示出了根据本申请第四实施方案的方法的流程图。

图12示出了根据本申请的一个实施方案的设备。

图13示出了本申请另一实施方案的设备。

图14示出了迭代变形过程中生成的中间结果。

图15示出了本申请的方法与现有技术中的方法之间的比较。

具体实施方式