[發(fā)明專利]面向低質(zhì)量鞋印圖像的自動(dòng)閾值分割方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810039047.7
• 申請(qǐng)日: 2018-01-16
• 公開（公告）號(hào): CN108364299B
• 公開（公告）日: 2021-07-06
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 宋傳鳴;劉定坤;汪蕓竹;何琪陽
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 遼寧師范大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T7/136
• 分類號(hào): G06T7/136;G06T7/149;G06T7/194
• 代理公司: 大連非凡專利事務(wù)所 21220
• 代理人: 閃紅霞

本發(fā)明公開一種面向低質(zhì)量鞋印圖像的自動(dòng)閾值分割方法。首先采用形態(tài)學(xué)腐蝕和膨脹運(yùn)算消除曝光不良或設(shè)備偽影的影響；再進(jìn)行灰度變換增強(qiáng)圖像對(duì)比度；最后利用形態(tài)學(xué)降噪獲得最終的鞋印區(qū)域。該方法無需人工交互，可以大批量、全自動(dòng)地分割鞋印圖像，在時(shí)間效率上明顯優(yōu)于人工分割方法和迭代分割方法，并且分割準(zhǔn)確率高于傳統(tǒng)的全局閾值分割方法和迭代分割方法。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及數(shù)字圖像處理領(lǐng)域，尤其是一種能夠有效改善在采集質(zhì)量較低的情況下傳統(tǒng)全局閾值分割存在的誤分割現(xiàn)象，分割準(zhǔn)確率高、實(shí)時(shí)性好的鞋印圖像自動(dòng)分割方法。

背景技術(shù)

鞋印是犯罪現(xiàn)場(chǎng)上最常遇到的痕跡之一，也是偵查者發(fā)現(xiàn)破案線索、揭露和證實(shí)犯罪的重要依據(jù)之一。在鞋印圖像處理中，人們往往只需要提取特定的鞋印部分，而幾乎不關(guān)注其背景區(qū)域。在這種情況下，有必要將鞋印部分從圖像中分割出來。

一個(gè)案件在偵破過程中會(huì)接觸到兩種鞋印圖像：犯罪現(xiàn)場(chǎng)提取到的案犯遺留的鞋印圖像。這種圖像中的鞋印紋理圖案受到地面紋理的影響非常大，采用計(jì)算機(jī)自動(dòng)分割的難度很高，目前主要采取手工分割方式。破案過程中鎖定的犯罪嫌疑人的鞋印圖像。這種圖像采用壓模成像，鞋印紋理與背景之間的對(duì)比度比較明顯，便于計(jì)算機(jī)自動(dòng)分割。

基于全局閾值的分割是最為經(jīng)典和流行的圖像分割方法之一，也是最簡(jiǎn)單的一種圖像分割方法。基本思想是根據(jù)圖像的灰度直方圖尋找一個(gè)或幾個(gè)灰度閾值，將圖像的灰度級(jí)分為若干等級(jí)，并認(rèn)為處于同一個(gè)灰度等級(jí)的像素屬于同一個(gè)物體。閾值分割特別適用于目標(biāo)和背景處于不同灰度級(jí)范圍的圖像，并且計(jì)算簡(jiǎn)單、無需人工干預(yù)，在運(yùn)算效率要求高的應(yīng)用場(chǎng)合中得到了廣泛應(yīng)用。然而，對(duì)于灰度差異較小、目標(biāo)和背景的灰度值相差不大、光照條件復(fù)雜的一類圖像，其分割結(jié)果卻難以令人滿意。尤其在壓模成像設(shè)備老化或者使用次數(shù)過多時(shí)，鞋印圖像會(huì)出現(xiàn)曝光不足、曝光過度或印跡殘留的現(xiàn)象，典型的自動(dòng)閾值分割算法無法準(zhǔn)確地將鞋印圖案從背景中分離出來。

盡管目前已經(jīng)提出很多種圖像分割算法，可是尚沒有一種適合于復(fù)雜光照條件的通用圖像分割算法，特別是缺少一種準(zhǔn)確率高、實(shí)時(shí)性好、無需人工交互的自動(dòng)鞋印圖像分割算法。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明是為了解決現(xiàn)有技術(shù)所存在的上述技術(shù)問題，提供一種面向低質(zhì)量鞋印圖像，分割準(zhǔn)確率高、實(shí)時(shí)性好的鞋印自動(dòng)分割方法。

本發(fā)明的技術(shù)解決方案是：一種面向低質(zhì)量鞋印圖像的自動(dòng)閾值分割方法，其特征在于按照如下步驟進(jìn)行：

步驟1. 將輸入圖像I的顏色空間轉(zhuǎn)換為HSI，并保留其亮度分量H；

步驟2. 利用半徑為R的平坦圓盤型結(jié)構(gòu)元素對(duì)H進(jìn)行形態(tài)學(xué)腐蝕處理，得到圖像I₁；

步驟3. 使用與步驟2相同的結(jié)構(gòu)元素對(duì)圖像I₁進(jìn)行形態(tài)學(xué)膨脹處理，得到圖像背景的估計(jì)值B；

步驟4. 將輸入圖像I減去背景估計(jì)值B，得到消除了光照影響的鞋印圖像I₂；

步驟5. 統(tǒng)計(jì)I₂的灰度值范圍，設(shè)其最小值為I_min，最大值為I_max，根據(jù)公式(1)對(duì)I₂進(jìn)行線性灰度拉伸，將其像素灰度范圍拉伸到0~255之間：

(1)