1.一個基于部首的書法字檢索方法，其特征在于包括以下步驟：

1）應用書法作品切割工具切割書法字，首先將書法作品二值化并且進行平滑降噪處理，然后運用最小包圍盒的方法對二值化后的圖片進行切割記錄書法字位置信息，最后根據書法字位置信息將書法字從原作品切割出來，建立書法字圖片庫；

2）應用標注系統對書法字圖片進行語義標注，利用步驟1)切割過程中產生的位置信息在書法作品中標記當前書法字，對照原作品上下文對書法字圖片進行語義標注，建立書法字信息庫，語義標注內容包括：語義、繁簡體、書體，書體包括楷書、草書、行書、篆書、隸書；

3）根據GB2312-80規范建立擁有一級漢字3755個，二級漢字3008個的漢字信息索引庫；

4）基于部首的書法字檢索，用戶首先選擇偏旁部首筆畫，然后選擇部首，書法字檢索系統根據所選部首查詢漢字信息索引庫，檢索所有擁有該部首的漢字，再根據檢索到的漢字查詢書法字信息庫，檢索漢字對應的書法字，并將檢索到的書法字圖片展示給用戶。

2.根據權利要求1所述的一個基于部首的書法字檢索方法，其特征在于：所述步驟1）為：

2.1)將輸入的書法作品轉化為灰度圖：

Gray?=?R*0.299?+?G*0.587?+?B*0.114;

其中R為紅色像素值，G為綠色像素值，B為藍色像素值，Gray為灰度值；

2.2)計算灰度圖的閾值，首先計算出圖片中所有像素的最高灰度值iMaxGrayValue和最低灰度值iMinGrayValue：

iMinGrayValue=MIN(Gray.?getColor(i,j,c)|_{0?<i<?Gray.getWidth(),0<j<Gray.getHeight()});

iMaxGrayValue=MAX?(Gray.?getColor(i,j,c)|_{0?<i<?Gray.getWidth(),0<j<Gray.getHeight()});

在iMaxGrayValue和iMinGrayValue之間運用迭代平均的方法在限定迭代次數內求出理想閾值iThreshold，并將圖片中灰度大于iThreshold的像素點灰度值改為255，灰度值小于iThreshold的像素點灰度值改為0，得到二值化圖片；

2.3)對二值化圖片進行平滑處理，剔除毛刺型噪聲，填補空穴型噪聲；

2.4）運用數學形態學的方法對二值化后的書法作品進行降噪處理，先對圖片進行一次腐蝕處理，再對二值化圖片進行一次膨脹處理，去除書法作品中小面積的瑕疵。

3.根據權利要求1所述的基于部首的書法字檢索方法，其特征在于：所述步驟3）漢字信息索引庫內容包括：ChineseCharacterID為漢字編號，Character為漢字，ch_type為漢字繁簡體，Radical為漢字偏旁部首，Structure為漢字間架結構，StrokeNum為漢字筆畫數，GB_code為漢字對應的GB2312編碼。

4.根據權利要求1所述的基于部首的書法字檢索方法，其特征在于：所述步驟4）包括：基于部首檢索書法字，根據新華字典關于部首的索引，中國漢字總共擁有265個偏旁部首，將部首按筆畫數進行分類，用戶選擇部首前，先選擇部首筆畫數，縮小范圍，然后選擇部首并檢索書法字，也可以對書法字的間架結構及書體進行限定。