复杂文本布局引擎机制及应用研究

doi:10.7523/j.issn.2095-6134.2006.3.017

中国科学院大学学报 ›› 2006, Vol. 23 ›› Issue (3): 390-395.DOI: 10.7523/j.issn.2095-6134.2006.3.017

复杂文本布局引擎机制及应用研究

周扬荣; 贾彦民

中国科学院软件研究所开放系统与中文信息处理中心北京100080

收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 发布日期:2006-03-15

Study on the Complex Text Layout Engine Mechanism and Its Application

ZHOU Yang-Rong, JIA Yan-Min

Open System and Chinese Information Processing Center Institute of Software Chinese Academy of Sciences Beijing 100080 China

Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Published:2006-03-15

摘要/Abstract

摘要： 目前应用较为广泛的复杂文本布局引擎有微软的Uniscribe和IBM的ICU。通过对复杂文本布局引擎机制的研究，结合开放源码的复杂文本布局引擎（如ICU布局引擎）代码分析，我们可以在其中加入该引擎尚未支持的复杂文本（如我国少数民族语言蒙、藏、维）的实现模块，并以此开发出基于OpenOffice的用于我国少数民族地区的办公套件。本文先介绍什么是复杂文字和复杂文本，接着阐明复杂文本布局引擎机制，最后讲解了复杂文本布局引擎ICU及其在开发基于OpenOffice的我国少数民族办公套件中的应用。

关键词: 复杂文本, 布局引擎, OpenType, Uniscribe, ICU, OpenOffice

Abstract: Two types of complex text layout engine are widely used today: one is Microsoft’s Uniscribe and the other is IBM’s ICU. By studying on its mechanism and analyzing the source code of a certain type of open source complex layout engine (such as ICU layout engine), we can add new code models which support new complex scripts (such as China’s minority language Mongolian, Tibetan, and Uigur) into the complex text layout engine and develop a version of office software based on OpenOffice for China’s minority. This paper firstly explains what the complex scripts and complex text are; then it analyzes the mechanism of the complex text layout engine; lastly it illustrates how to apply the complex layout engine to develop a version of office software based on OpenOffice suitable for China’s minority.

Key words: Complex Scripts, Layout Engine, OpenType, Uniscribe, ICU, OpenOffice

中图分类号:

TP391

周扬荣; 贾彦民. 复杂文本布局引擎机制及应用研究[J]. 中国科学院大学学报, 2006, 23(3): 390-395.

ZHOU Yang-Rong, JIA Yan-Min. Study on the Complex Text Layout Engine Mechanism and Its Application[J]. , 2006, 23(3): 390-395.

[1]	王玮, 张秋鹂, 姜海勇, 卢政达, 鲍迎秋, 傅裕, 肖俊. MSM-MIL: 一种面向病理图像分类的多阶段掩码多实例学习框架^*[J]. 中国科学院大学学报, , (): 20-.
[2]	刘彦君, 刘文成, 潘昊, 李栋. 一种基于特征保持的Web端三维实时渲染高效轻量化方法[J]. 中国科学院大学学报, 2026, 43(2): 240-251.
[3]	何皓辰, 方正, 卢政达, 肖俊, 王颖. PT-MFR：一种基于Point Transformer的CAD模型加工特征识别方法[J]. 中国科学院大学学报, 2026, 43(1): 115-124.
[4]	董文豪, 张怀. 基于改进的EfficientNet模型的岩屑岩性识别^*[J]. 中国科学院大学学报, 0, (): 251227-.
[5]	樊昱坤, 许璐, 王晨, 田巳睿, 张波. 基于物理信息引导的实复数深度网络 SAR 属性散射中心提取方法^*[J]. 中国科学院大学学报, 0, (): 251230-.
[6]	常青, 李梦珂, 陆晨豪, 张扬. 基于多层级特征融合的多模态医学图像配准[J]. 中国科学院大学学报, 2025, 42(5): 645-654.
[7]	兰青, 林宝军, 朱野. 基于扩散模型和Informer的卫星转台故障数据生成方法^*[J]. 中国科学院大学学报, 0, (): 2025003-2025003.
[8]	杨溢, 余学辉, 王岿然, 余文文, 王子鹏, 邹佳凌, 韩振军, 焦建彬. P2P-Loc:点到点微小人物定位[J]. 中国科学院大学学报, 2025, 42(4): 554-564.
[9]	曾建顺, 吕炎杰, 覃驭楚. 基于多尺度语义先验的街景图像修复算法[J]. 中国科学院大学学报, 2025, 42(4): 496-507.
[10]	扈崟汉, 郭田德, 韩丛英. 带有谱解耦正则的交叉熵损失的解[J]. 中国科学院大学学报, 2025, 42(2): 268-275.
[11]	王平, 周梅, 陈玖英, 周春城. 一种无起点约束的快速投影系数递推计算方法[J]. 中国科学院大学学报, 2025, 42(2): 227-235.
[12]	赵筱晗, 张泽斌, 李宝清. 基于双帧融合的野外运动小目标检测网络[J]. 中国科学院大学学报, 2024, 41(6): 810-820.
[13]	喻永生, 罗铁坚. 基于GAN反演的无缝图像补全技术[J]. 中国科学院大学学报, 2024, 41(5): 705-714.
[14]	郭素婕, 郭崇滨. 一种基于点云配准的空间非合作目标相对位姿估计算法[J]. 中国科学院大学学报, 2024, 41(5): 677-686.
[15]	黄玉林, 梁磊, 李卫军, 习晓环. 基于多尺度特征和注意力机制的深度学习点云压缩[J]. 中国科学院大学学报, 2024, 41(5): 687-694.

复杂文本布局引擎机制及应用研究

Study on the Complex Text Layout Engine Mechanism and Its Application

PDF (PC)

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

本文评价

访问统计

联系我们