甲骨文是我国最珍贵的文化遗产之一,具有极其重要的文化遗产保护和历史研究价值。随着现代科技的迅速发展,将甲骨文数字化处理可以更好的保护和继承这一传统文化。本文根据国内外现有的相关技术,研究并实现了从甲骨文原始图片中提取出字体,并拟合生成高精度曲线轮廓甲骨文字形,设计并实现了甲骨文字形自动生成系统。论文的主要研究内容如下:1.结合K-均值聚类分析和八邻域法,提出了一种基于改进的K-均值聚类图像处理方法。该方法可以更有效地将甲骨文字体目标从原始甲骨文图片中分割出来。在甲骨文文字目标分割出来后,根据图像平滑等处理对甲骨文文字目标进行优化,然后提取出甲骨文原始轮廓线以及特征点信息,为下一步拟合生成曲线轮廓甲骨文字形做准备。2.提出了一种带自适应形状参数的三次B样条曲线拟合方法,并将其应用于生成曲线轮廓甲骨文字形。该方法根据带局部形状参数三次B样条曲线的性质,首先反求出过特征点的B样条曲线的控制点,然后利用最小二乘法求解与离散点距离总偏差最小的局部形状参数,最后根据控制点和形状参数进行曲线拟合生成曲线轮廓甲骨文字形。该方法使拟合曲线精确的经过特征点,自动获取并调节形状参数,达到了比较好的曲线拟合效果。3.设计并实现了高精度曲线轮廓甲骨文字形自动生成系统,该系统不仅验证了上述算法的正确性,而且大大提高了生成甲骨文字形的效率,减少了保存甲骨文字体所占的存储空间。