申请/专利权人：大连海事大学

申请日：2020-07-10

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN111860500B

主分类号：G06V10/25

分类号：G06V10/25;G06V10/74;G06V10/40

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.19#授权;2020.11.17#实质审查的生效;2020.10.30#公开

摘要：本发明提供一种鞋印磨损区域检测与描边方法，包括针对读入的图像特征进行预处理得到待处理图像的感兴趣区域；对预处理后的图像利用多尺度高斯差分算子检测出特异性点集；对特异性点集进行条件筛选从而得到候选点集；采用基于灰度与空间距离的双边区域生长方法初步绘制磨损的掩模；采用基于连通域的条件筛选的方法去除实心小花纹；根据每个连通区域对应预处理后图像区域的熵值进行磨损程度分级，并依据分级边界进行不同颜色的标注。本发明能够有效检测鞋底花纹磨损部分并精确描述边界，对于不同类型的鞋底花纹也有较好的适应性，在嫌疑人足迹分析识别的过程中，更好更快的协助工作人员进行鞋印的对比与分析，得到较人工测量更加可靠的效果。

主权项：1.一种鞋印磨损区域检测与描边方法，其特征在于，包括：S1、针对读入的图像特征进行预处理得到待处理图像I的感兴趣区域IROI；S2、对感兴趣区域IROI进行多尺度差分高斯检测并提取检测点集PD；S3、对检测点集PD进行条件筛选从而得到候选点集PDS，包括：S301、以检测点集中的检测点PDi为锚点，在进行腐蚀操作后的预处理图像IE上的邻域内以5×5的窗口内求取灰度值平均值VAVEi，S302、遍历所有检测点后对求取的所有VAVEi取平均值作为均值筛选阈值ThAVE，S303、判断当VAVEiThAVE时，从检测点集中删除对应的检测点PDi，得到初步筛选后的检测点集PDA，S304、对所述初步筛选后的检测点集PDA进行标准差筛选，以其中的检测点PDAi为锚点，在预处理图像内以其邻域内对应缩放尺度的窗口大小，计算像素值的标准差σDAi，S305、遍历所有检测点后对求取的所有标准差σDAi取平均值作为筛选阈值Thσ，S306、判断当σDAiThσ时，从检测点集中删除对应的检测点σDAi，得到筛选后的检测点集PDS；S4、对候选点集PDS采用基于灰度与空间距离的双边区域生长方法绘制磨损的初始掩模Ms，包括：S401、对检测点集PDR中的各个点PDRi分别进行灰度与空间距离的双边区域里生长得到初步的磨损区域Ms，即以PDRi为中心点，其八邻域内的灰度值，若小于灰度区域生长阈值Thgray则保留该邻域点PDRiN，并将其纳入到磨损区域Ms中，随着距离中心点PDRi空间距离r的变化灰度生长阈值Thgray不断发生变化，为其中0≤r≤rmax，rmax＝300为最大的磨损区域半径单位为像素值，为磨损分布的标准差；补误差函数Gv为种子生长的初始阈值，S402、对检测点集PDR中的各个点PDRi分别进行灰度与空间距离的双边区域里生长得到初步的磨损区域Ms，即以PDRi为中心点，其八邻域内的灰度值，若小于灰度区域生长阈值Thgray则保留该邻域点PDRiN，并将其纳入到磨损区域Ms中，S403、对保留的邻域点PDRiN作为种子点，重复步骤S402，直至所有点都不满足生长阈值，即生长停止，从而得到磨损的初始掩模Ms；S5、对磨损的初始掩模Ms采用基于连通域的条件筛选的方法去除实心小花纹得到最终磨损掩模Md；S6、根据最终磨损掩模Md每个连通区域对应预处理后图像区域的熵值进行磨损程度分级，并依据分级边界进行不同颜色的标注。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 大连海事大学 一种鞋印磨损区域检测与描边方法

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