交互式現(xiàn)場鞋印花紋提取算法研究.pdf

1、鞋印是犯罪現(xiàn)場中遺留率較高的重要物證之一，在環(huán)境復(fù)雜的犯罪現(xiàn)場中準(zhǔn)確提取鞋印花紋是足跡識別技術(shù)中急需解決的問題之一。鞋印花紋提取的關(guān)鍵工作是將花紋區(qū)域從復(fù)雜的背景中分割出來，與其他類型圖像不同，現(xiàn)場鞋印圖像種類多并且背景復(fù)雜多樣，利用傳統(tǒng)的圖像分割方法很難得到理想的鞋印花紋分割結(jié)果。本文主要目的是對犯罪現(xiàn)場采集的鞋印圖像進(jìn)行處理，得到準(zhǔn)確無噪聲的鞋印花紋圖像。交互式圖像分割通過人機(jī)交互，在待分割圖像上進(jìn)行一定的目標(biāo)和背景標(biāo)記，對圖像進(jìn)行

2、一定的先驗(yàn)信息的分割指導(dǎo)，然后根據(jù)先驗(yàn)信息建立分割算法模型，最后根據(jù)構(gòu)建的模型得到目標(biāo)分割結(jié)果。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴針對目前鞋印花紋提取算法存在的缺陷，給出了交互式現(xiàn)場鞋印花紋提取算法的總框架。該框架主要包括:結(jié)合鞋印圖像方向特征的區(qū)域合并算法、基于kNN的交互式圖像分割修正優(yōu)化以及基于多尺度形態(tài)學(xué)的圖像增強(qiáng)算法三大部分。⑵根據(jù)分析現(xiàn)場鞋印圖像的特性，本算法以傳統(tǒng)的區(qū)域合并算法為基礎(chǔ)，根據(jù)方向場特征和顏色特征相結(jié)合的相似性

3、度量方法得到相鄰區(qū)域的相似性，并結(jié)合用戶的交互獲取鞋印花紋的語義信息，給出了符合現(xiàn)場鞋印圖像的區(qū)域合并方法。⑶根據(jù)傳統(tǒng)交互式圖像分割的局限性，將鞋印花紋提取的過程逐步進(jìn)行。對區(qū)域合并得到的花紋提取結(jié)果不滿意時，利用kNN的分類策略，對花紋提取結(jié)果不斷進(jìn)行修正優(yōu)化，直至得到較為滿意的結(jié)果為止。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證表明，這種修正優(yōu)化算法減少背景干擾的同時，保留了鞋印花紋細(xì)節(jié)信息，提高了花紋的提取精度。⑷給出了基于多尺度形態(tài)學(xué)的圖像增強(qiáng)算法，該算法克服