[发明专利]不良曝光条件下的鞋印图像快速阈值分割方法

摘要

本发明公开一种适用于曝光质量不良的鞋印图像的快速阈值分割方法，首先，对图像进行预分割，并根据其4‑连通区域的分布特点，自适应地确定形态学运算使用的结构元素半径；其次，采用形态学开运算消除曝光不良或设备伪影的影响，再进行灰度变换增强图像对比度；最后，利用形态学膨胀去除残留的非鞋印像素，获得最终的鞋印图像。该方法无需人工交互，可以大批量、全自动地分割鞋印图像，在时间效率上明显优于人工分割方法和迭代分割方法，并且分割准确率高于传统的全局阈值分割方法和迭代分割方法。

主权项

1.一种不良曝光条件下的鞋印图像快速阈值分割方法，其特征在于按照如下步骤进行：步骤1. 输入待分割的鞋印图像I，设其高度为H，宽度为W；步骤2. 将图像I的颜色空间转换到HSV空间，并保留其亮度分量V；步骤3. 采用最大类间方差法对亮度分量V进行分割，得到预分割结果I1；步骤4. 计算I1的4‑连通区域，并根据连通区域的面积，对I1的各个4‑连通区域进行非递增排列，形成一个连通区域序列；步骤5. 计算各个4‑连通区域的外接矩形，然后将外接矩形高度大于aH、且宽度大于bW的那些4‑连通区域从连通区域序列中删除，所述a和b为预设常数；步骤6. 在剩余的连通区域序列中，统计外接矩形的高度最大值Hmax和宽度最大值Wmax；步骤7. 利用直径为max{Hmax, Wmax}的平坦圆盘型结构元素对输入图像的亮度分量V进行形态学开运算，得到输入图像的背景估计值B，所述max为取最大值运算；步骤8. 将输入图像的亮度分量V减去背景估计值B，得到消除了光照影响的鞋印图像I2；步骤9. 统计I2的灰度值范围，设其最小值为Imin，最大值为Imax，根据公式(1)对I2进行线性灰度拉伸，将其像素灰度范围拉伸到0~255之间：  (1)所述x表示鞋印图像I2中的某个待拉伸像素值，y表示拉伸后的像素值，令增强后的图像为I3；步骤10. 采用传统的最大类间方差法对I3进行全局阈值分割，得到分割后的二值图像I4；步骤11. 利用半径为R的平坦圆盘型结构元素对I4进行形态学膨胀运算，使得残留的过曝光区域与图像边界相接，得到二值图像I5，所述R为一个预设常数；步骤12. 计算I5的4‑连通区域及其外接矩形，对于每个4‑连通区域，若其外接矩形与图像的外边界相接，则采用形态学区域填充运算，将I4中与该4‑连通区域相对应的全部像素用背景像素值填充，并令结果图像为M；步骤13. 根据公式，以M为二值掩膜，将其与待分割的鞋印图像I相乘，获得最终分割后的鞋印图像O：  所述O(p)表示图像O中像素p的值，M(p)表示二值掩膜图像M中像素p的值，I(p)表示待分割的鞋印图像I中像素p的值；步骤14. 输出鞋印图像O。