1.一种基于多尺度提取汉字关键骨架点的方法，其特征在于，所述方法包括具体步骤如下：第1步、输入单个汉字图片；
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，第4步所述的“基于聚集度提取骨架的端点和交叉点”，是通过针对给定的骨架像素点来计算它的骨架像素点区域的聚集度、并进一步比较聚集度与阈值的大小来获取端点和交叉点这两类关键骨架点；骨架像素点区域是指以该像素点为中心点、以给定的边长所围成的正方形区域，区域的边长可取值为2*radius，其中radius值为(max(汉字图片的宽度,汉字图片的长度)*0.1)/2；阈值包括最大阈值和最小阈值，最大阈值可取值为9，最小阈值可取值为6；骨架的端点和交叉点具体获取方法如下：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，第5步所述的“采用小尺度过滤法提取骨架的所有折点”，是通过在给定骨架像素点的“小区域”上获取所有骨架像素点、进一步将靠近该“小区域”边界的骨架像素点作为直线的端点、并获取该“小区域”中距离此直线最大的骨架像素点作为折点类型的关键骨架点，其中该“小区域”的宽度、长度分别为汉字图片宽度、长度的0.1倍；骨架的折点具体获取方法如下：
4.根据权利要求1、3所述的方法，其特征在于，第6步所述的“采用大尺度过滤法提取骨架的所有弯点”，是通过在给定骨架像素点的“大区域”上获取所有骨架像素点、进一步将靠近该“大区域”边界的骨架像素点作为直线的端点，并获取该“大区域”中距离此直线最大的骨架像素点作为弯点类型的关键骨架点，其中该“大区域”的宽度、长度分别为汉字图片宽度、长度0.2倍；骨架的弯点具体获取方法如下：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，第7步所述的“提取平均笔画宽度变化的所有变宽点”，是依据公式(8)提取相较于附近区域笔画平均宽度变化较大的关键骨架点即变宽点,其中sw为给定区域中笔画宽度的集合，swnxt为给定区域的相邻区域的笔画宽度的集合，avg()为笔画宽度的平均值；骨架的变宽点具体获取方法如下：