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書法在文化傳承中占據重要地位，書法書寫筆跡的生成也一直是計算機圖形學的研究重點和難點。現存基于模型和經驗的方法，由于建模難度大，大都將筆觸表述為簡單的幾何圖形并且缺少變化。難以真實還原毛筆書寫的筆觸和筆跡。使得現存書法筆跡生成軟件僅僅用于娛樂，而難以上升到數字化書法教育層面。文中從計算機視覺的角度出發，通過4個相機獲取毛筆的實時書寫圖像：針對 Deeplabv3+語義分割算法無法有效地分割小尺寸類別的缺點進行優化，使用優化的 Deeplab3+算法提取圖像中毛筆筆頭等關鍵信息，并通過變換和PnP位姿估計算法計算筆杄相對位姿：基于位姿信息矯正和融合各相杋筆觸圖像。提岀一種未知區域估計方法估計相杋無法拍攝到的筆觸區域。按照不同條件提取400多幅書寫圖像作為數據集并進行實驗結果表明，優化后的Dε mplab3-算法平均交并比（ mean intersection-over- union，mIOU）達到與優化前相比提升了在小尺寸類別上交并比（intersection-ove達到提升了0.473.在保證實時性的前提下，最終生成的筆觸與傳統基于模型和經驗的方法相比、可以更加真實地還原書寫時的筆觸，并避免對毛筆進行復雜的建模。為筆跡生成研究提供一種新的思路。
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