西夏字轮廓提取：Level Set方法的应用与优化

"这篇论文主要探讨了如何使用Level Set方法对西夏字轮廓进行有效提取，以推动西夏古籍文献的数字化和文本化进程。在西夏研究领域，随着大量古籍文献的影印出版，对其进行数字化处理具有重大意义。论文提出了一个包括预处理和平滑细化、Level Set轮廓提取以及窄带算法和全局优化方法结合的流程。 在预处理阶段，应用平滑和细化算法对西夏影印文献图像进行处理，旨在减少噪声并提高图像质量，以便后续的轮廓识别。Level Set方法在此阶段扮演关键角色，它是一种用于图像分割和形状检测的强大工具。Level Set演化函数采用了四阶紧致差分逼近式离散，这种离散方法能够更精确地描述形状的边界，并在空间方向上保持形状的连续性和稳定性。 计算过程中，引入窄带算法是为了提高效率，它能够在不显著增加计算时间的情况下，快速定位和跟踪目标物体的边界。同时，全局优化方法的应用确保了轮廓提取的准确性，避免局部极小值的影响，使得轮廓提取结果更加精确。 实验结果显示，该算法能够在保持计算效率的同时，有效地提取西夏字的轮廓，为西夏文信息处理提供了有力的技术支持。这种方法对于西夏古籍文献的数字化转换和文本分析具有深远的影响，有助于进一步推动西夏历史文化的深入研究。 关键词涵盖了人工智能、模式识别、西夏文信息处理、Level Set方法、西夏字、轮廓提取和紧致差分等核心概念，强调了这一技术在处理特定文字轮廓问题上的应用价值。论文发表在《中文信息学报》上，展示了在信息技术应用于传统文化研究方面的最新进展。" 这篇论文详细阐述了Level Set方法在西夏字轮廓提取中的应用，通过预处理、Level Set演化和优化算法的结合，实现了高效且准确的轮廓检测，对于推动西夏文的数字化研究具有重要意义。