骨架提取在计算机图形学和可视化领域的许多应用中是一个基本的问题,被广泛应用于目标检测、图像处理、模式识别、虚拟导航、计算机动画等领域。目前已有多种骨架提取算法,使用的三维或二维模型多数是以离散体素或者网格曲面形式表示的,而近年来在点云上进行骨架提取的算法也是一个热点。在前人研究的基础上,本文提出：(1)改进的汉字骨架提取算法。通过研究一种不完整点云的骨架提取算法,将该算法中的某些思想应用于汉字骨架提取中。该方法首先对汉字进行边缘检测,获取汉字的边缘,汉字边缘可以看作二维简单点云,将点云存储在数组Iedge中,在数组中按特定步长取点,然后计算每个步长范围内的内切圆,最后将各内切圆的圆心连接起来得到汉字的骨架。(2)形态学骨架提取算法进行纹理边界提取。采用标准差直方图作为统计特征进行纹理分析,并利用X2统计方法度量直方图之间的相似性,根据直方图的相似性采用形态学骨架提取方法获得最后的纹理边界。汉字骨架提取算法在其算法原型的基础上进行了改进,其原型仅适用于TrueType字体,而本文的算法不仅可以操作于TrueType字体,对于其他的字体如隶书、黑体、华文新魏等字体同样适用。基于形态学骨架提取算法进行纹理边界提取算法中,提出标准差直方图的概念,并以直方图相似性和骨架提取算法为基础,构造了一种新的纹理边界提取方法,算法的计算效率较高。