[发明专利]人体赤足迹形态学特征提取方法

说明书

技术领域

本发明涉及足迹自动形态学分析技术，具体讲涉及人体赤足迹形态学特征提取方法。

背景技术

随着信息技术的蓬勃发展，对人体生物特征的鉴别和测量是当前信息技术领域的一个研究热点。与人体其它的生物特征相比，由于足迹痕迹信息来源于人的整体行为，并通过实践证明与人体的性别，年龄，身高，体态，行走习惯和一些病理信息等生物特征存在着特定的联系，且表现为一定的规律性，其各项特征能够反映人体的特有并且长期稳定的生理和行为特征，并已成功地应用于刑事侦查和病理学领域。

人体站立或行走条件下，脚掌面通过力的传递作用在某种刚性载体上形成的压痕信息即为平面赤足迹。其形态分布特征由人体脚型骨骼决定，具备特定性和相对稳定性。同时，足痕信息来源于人的整体行为，与人的生物特征存在特定联系，且表现为一定的规律性。这是赤足迹形态特征提取、分析的优点，亦为其难点。由于足迹特征点的标注定位专家经验描述比较模糊，且目前足迹的识别、检验都是人工或半人工地进行，所以需要研究自动可靠的形态学分析技术，以获取精确稳定的特征参数值来进行足迹分析，认证。

发明内容

为克服现有技术的前述不足，本发明的目的是利用计算机多媒体技术、图像处理技术，提供一个具有较高自动化程度的方法，利用扫描仪将足迹数据输入计算机，对图像获取、存储、处理、分析以及输出，并通过计算机智能化设置足迹特征区域的某些参数，最大程度地减少人工分析中由经验程度和主观错误带来的误差，为足迹图像的分析检验提供快速、准确和有效的分析手段与方法，也为足迹分析检验实现定量化、自动化、智能化。

本发明采用的技术方案是，人体赤足迹形态学特征提取方法，依次包括下列步骤：

选择扫描仪作为数据获取装置；

采取基于双峰法与大律法相结合的多阈值分割方法提取全足区和重压区；

多阈值分割方法分割之后进行形态学滤波，即小模板元素的形态开/闭运算来消除椒盐噪声，并填补所提取区域内的空洞，同时平滑所提取区域的边界，得到处理以后的图像；

对获得的黑白二值赤足迹全足区域和重压面区域，即前述处理以后的图像，进行轮廓提取和跟踪，进一步包括：对人体赤足迹重压面二值图像的边缘进行提取，并将其边缘点存储于向量，即C++序列式容器中；

建立坐标系，对各条脚边缘曲线进行自动标注，标注内容包括各关键点和各条特征曲线，通过对轮廓曲线和关键点和特征曲线的自动标注和计算，得到人体赤足迹的各项特征参数。

其中，所述基于双峰法和大律法相结合的多阈值分割方法为双阈值分割方法，细化为：

图像的灰度统计直方图Histogram是一个离散函数：

p(i)＝n_i/n    i＝0，1，...，L-1

i为图像f(x，y)的第i级灰度值，n_i是f(x，y)中具有灰度值i的像素的个数，n是图像像素总数，(x，y)为像素点坐标，p(i)给出了对灰度值i出现概率的一个估计，所以直方图提供了原图的灰度值分布情况，亦即所有灰度值的整体描述；

由上述所有灰度值的整体描述中第一峰对应图像的背景；第二峰表现为足底非承重部分；第三峰则代表人足承重面，在求取Th1时，采取以下方法：首先找到第一峰的中心p_b，然后由p_b往灰度值增大方向寻找，直到找到第一个出现的谷值，将其作为Th1；

为确定每个峰的灰度范围，即直方图中每个峰灰度级的起始点和终止点，采用以下方法：首先用高斯函数对直方图平滑，然后取灰度值最大的灰度级作为第一峰中心p_b，高斯函数G(x)的数学表达式为：

G(x)=12πδexp(-x22δ2),]]>