復(fù)雜背景中鞋底花紋分割方法的研究.pdf

1、足跡是犯罪現(xiàn)場(chǎng)中遺留率較高的痕跡物證之一，在刑事案件的偵破中具有重要的參考價(jià)值。過(guò)去，由于傳統(tǒng)的手工操作和人工管理方法的局限，導(dǎo)致足跡在刑事偵查工作中難以發(fā)揮其應(yīng)有的作用。當(dāng)今計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展和圖像處理技術(shù)及其相關(guān)理論的廣泛應(yīng)用使足跡識(shí)別技術(shù)邁進(jìn)了一個(gè)新的臺(tái)階。許多鞋底花紋自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)已經(jīng)應(yīng)用于實(shí)戰(zhàn)中，極大地提高了現(xiàn)場(chǎng)足跡的識(shí)別率，在刑事案件的偵破中發(fā)揮了重要作用。但這些系統(tǒng)中的圖像預(yù)處理功能比較簡(jiǎn)單，對(duì)錄入圖片的質(zhì)量要求較高，很難

2、滿(mǎn)足千變?nèi)f化的犯罪現(xiàn)場(chǎng)的需求。本文針對(duì)鞋底花紋自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)中的圖像預(yù)處理部分進(jìn)行了研究。
　　 本文分析總結(jié)了從犯罪現(xiàn)場(chǎng)采集的鞋底花紋圖像的特點(diǎn)。將鞋底花紋圖像的背景分類(lèi)，對(duì)不同的背景采取不同的濾波方式進(jìn)行去噪。采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)中的多尺度top-hat變換的方法來(lái)增強(qiáng)圖像的對(duì)比度。為了解決圖像中由于光照不均所帶來(lái)的分割誤差，采用基于子圖像的閾值法對(duì)圖像進(jìn)行分割。即在分割圖像之前先對(duì)圖像分塊，每塊分別求取閾值再對(duì)圖像進(jìn)行分割。采用了

3、基于分水嶺變換的模糊C-均值聚類(lèi)算法來(lái)對(duì)圖像進(jìn)行分割。這樣既解決了分水嶺變換的過(guò)分割問(wèn)題，又提高了模糊C-均值聚類(lèi)算法的運(yùn)算速度。利用圖像的顏色信息對(duì)鞋底花紋圖像進(jìn)行分割。根據(jù)鞋底花紋圖像的目標(biāo)和背景中每個(gè)像素點(diǎn)的R、G、B三個(gè)分量的大小和方差的不同來(lái)對(duì)其進(jìn)行分割。本算法對(duì)于背景為彩色，鞋底花紋部分為灰白色的圖像是有效的。為了去除分割結(jié)果中的直線干擾，采用霍夫變換來(lái)檢測(cè)直線并去除。
　　 本文提出的算法均在MATLAB平臺(tái)上進(jìn)行