维、汉、英混排电子印章的关键技术与实现

doi:10.3778/j.issn.1002-8331.2008.25.072

计算机工程与应用 ›› 2008, Vol. 44 ›› Issue (25): 239-241.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.25.072

维、汉、英混排电子印章的关键技术与实现

汪漪^1,2,周俊林³,塔依尔·艾力¹

1.中国科学院新疆理化技术研究所，乌鲁木齐 830011
2.中国科学院研究生院，北京 100039
3.中国科学院新疆分院，乌鲁木齐 830011

收稿日期:2007-11-01 修回日期:2008-01-16 出版日期:2008-09-01 发布日期:2008-09-01
通讯作者: 汪漪

Key techniques and implementation of electronic seal in Uyghur，Chinese and English

WANG Yi^1,2,ZHOU Jun-lin³,Tayir¹

1.Xinjiang Technical Institute of Physics ＆ Chemistry，Chinese Academy of Sciences，Urumqi 830011，China
2.School of Graduate，Chinese Academy of Sciences，Beijing 100039，China
3.Xinjiang Branch of Chinese Academy of Sciences，Urumqi 830011，China

Received:2007-11-01 Revised:2008-01-16 Online:2008-09-01 Published:2008-09-01
Contact: WANG Yi

摘要/Abstract

摘要： 目前的电子印章生成系统仅局限于中文、英文电子印章的生成。论文简要介绍了电子印章发展的情况和维吾尔文字的特点。根据中文、英文、维吾尔文各自的书写规则，结合图形学、图像编码的基础知识，分别对中、英文和维吾尔文如何应用于电子印章中，提出了旋转、平移、变换、自动选型等关键技术和相应的实现算法，并对其进行了误差分析。应用文中思想的印章图像生成模块，已通过第三方测试，以DLL的方式应用于实际系统。

关键词: 维吾尔文, 电子印章, 旋转, 变换, 编码格式

Abstract: The current electronic seal generation system is confined in Chinese and English.This paper briefly introduces the development of electronic seal and the feature of Uyghur character.According to the writing rules of Chinese，English and Uyghur，combining the basic knowledge of graphics and image coding，raises its key technologies and the corresponding algorithm of how to generate the image of electronic seal in these languages separately.The thinking in this paper has been applying in practical electronic seal system.

Key words: Uyghur, electronic seal, rotate, transformation, coding format

汪漪^1,2,周俊林³,塔依尔·艾力¹. 维、汉、英混排电子印章的关键技术与实现[J]. 计算机工程与应用, 2008, 44(25): 239-241.

WANG Yi^1,2,ZHOU Jun-lin³,Tayir¹. Key techniques and implementation of electronic seal in Uyghur，Chinese and English[J]. Computer Engineering and Applications, 2008, 44(25): 239-241.

[1]	牛通，卿粼波，许盛宇，苏婕. 基于深度学习的分层关联多行人跟踪[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(8): 96-102.
[2]	赵林锁，马瑞强，姜天，宋宝燕，潘一山. 两级回归的流式大数据事件自适应预警方法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(7): 88-94.
[3]	李俊丽. Spark平台下类别数据互信息计算的并行化[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(7): 95-100.
[4]	薛冕，刘翔，石蕴玉，辛斌杰. 抑制光照不均匀影响的图像特征点提取算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(4): 183-191.
[5]	王俊玲，卢新明. 基于语义相关的视频关键帧提取算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(4): 192-198.
[6]	于多，黄永东. 基于SPCA和域变换递归滤波的高光谱图像分类[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(4): 199-208.
[7]	茅正冲，陈海东. 自适应尺度的上下文感知相关滤波跟踪算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(3): 168-174.
[8]	马庆禄，唐小垚. 融合时域和分水岭信息的车辆检测算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(24): 227-233.
[9]	汤子麟，刘翔，张星. 光照不均匀图像的自适应增强算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(21): 216-223.
[10]	杜秀丽，马振倩，邱少明，吕亚娜. 基于卷积注意力机制的运动想象脑电信号识别[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(18): 181-185.
[11]	呼亚萍，孔韦韦，李萌，黄翠玲. 改进TV图像去噪模型的全景图像拼接算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(17): 203-209.
[12]	李巍，戴朝霞，张向东，张亮，沈沛意. 旋转目标检测算法在卫星影像中的应用[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(16): 134-141.
[13]	蔡秀梅，卞静伟，吴成茂，王妍. 基于LBP的鲁棒特征提取与匹配方法研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(16): 228-236.
[14]	胡任远，刘建华，卜冠南，张冬阳，罗逸轩. 融合BERT的多层次语义协同模型情感分析研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(13): 176-184.
[15]	姚姗姗，牛保宁. 抗频率变换的采样计数音频检索方法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(12): 126-131.

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Key techniques and implementation of electronic seal in Uyghur，Chinese and English

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