目前,越来越多的人汉字书写水平不断下降,大多数人需要去练习手写体,同时也需要评价者及时的评判以纠正书写中的不当之处。但是受时间和精力的限制,评价者很难做到对所有学习者的每一个手写体作品都作出有针对性的指导和评判,因此对手写体作品质量的自动评判变得尤为重要。通过对汉字笔画提取相关技术进行深入研究,并结合已有楷书作品笔画提取的设计思路和方案,本研究设计了一种基于点集匹配的脱机硬笔汉字笔画提取技术。该技术通过对手写体图像进行二值化、填补孔洞和去除杂质、提取骨架、对骨架进行分段、骨架点集与模板点集映射以及分段与映射结果相结合的方法提取出对应笔画,并根据实际提取效果,对笔画提取过程中的每一个步骤进行策略和参量的优化。本研究的重心涉及笔画提取过程的每一个步骤,最终目的是能够准确提取出手写体硬笔字的每一个笔画,进而达到应用级别。相较于本类研究问题,本文创造性地设计了一种根据不同区域特征动态设定阈值的分区域二值化的方法,使用了一种基于区域增长的填补孔洞和去除杂质的新方法,设计了一种分段与映射结果相结合提取笔画的新方法。基于以上研究成果,硬笔字笔画提取成功率达到了 69%,表现出比较好的提取效果,但是与实际应用还存在一定的差距。本研究也在展望中为后续的研究指明了方向,期待后来研究者的进一步努力。