中国书法是一门历史悠久的视觉艺术,也是中国艺术的灵魂所在。临帖是学习书法的必经之路,是书法入门的钥匙,而“形似”是临帖最基本的要求。如何利用计算机对临帖书法字进行相似度评价,使书法学习者能更及时地了解自身的学习效果,使中国书法可以得到更好继承和发展是个非常有价值的课题。所以,本文研究的主要内容是通过判断书法初学者所临摹的书法字与字帖书法字是否达到“形似”,从而对临帖书法字进行评价。论文根据书法字图像的特点,选择合适的方法对原始书法字图像进行了去噪、二值化和图像优化等处理。针对自书字(初学者的临帖书法字)与帖字(字帖上的书法字)对应坐标系不一致的问题,给出了一种基于矢量骨架的书法字图像校正算法。该算法首先通过书法字笔画提取算法分别对自书字和帖字进行笔画提取,并根据帖字的笔画像素数对笔画进行排序及编号;然后对自书字和帖字的所有笔画进行骨架提取;对骨架进行分段直线拟合,获取代表笔画骨架走势的直线,对其进行矢量化,获得自书字和帖字的矢量骨架;获取自书字与帖字矢量骨架相对角度差和,根据相对角度差和最小化的优化方法,得到自书字的校正角度,根据校正角度重建自书字图像坐标系,从而完成自书字图像的方向校正;最后将自书字图像和帖字图像通过最小包围矩形进行切割,完成书法字图像的归一化校正。书法字图像校正后,本研究结合书法学习的特点和书法初级考试标准,制定出自书字的评价标准,即根据帖字的笔画特征和结构特征这两个方面对自书字的相似度计算,从而得到自书字的计算机评价。其中,笔画特征主要从笔画长度、笔画宽度、起笔和收笔以及笔画走势这四个方面进行相似度的计算;结构特征则是从重心位置、书法字高宽比和角度特征这三个部分对自书字进行相似度的计算。实验证明,本研究基本可以对自书字进行正确评价。