足跡圖像的特征提取與分類.pdf

1、針對公安機(jī)關(guān)對于現(xiàn)場足跡圖像串并案的需求，實(shí)現(xiàn)足跡圖像的特征提取和分類算法的研究對于足跡分析比對系統(tǒng)具有十分重大的意義。本文通過分析現(xiàn)場足跡圖像的特點(diǎn)，根據(jù)不同類型花紋的特點(diǎn),經(jīng)過大量的實(shí)驗(yàn)，完成了足跡圖像的增強(qiáng)、分割以及特征提取和分類的算法。
　　1、本文給出了基于小波變換和區(qū)域劃分的反銳化掩模法對足跡圖像進(jìn)行增強(qiáng)。用該方法對低對比度的足跡圖像進(jìn)行增強(qiáng)，能夠很好的改善足跡圖像的對比度，并能抑制部分噪聲。
　　2、本文應(yīng)用K

2、均值聚類算法對足跡像進(jìn)行分割，根據(jù)足跡的特點(diǎn)構(gòu)造了聚類樣本和聚類中心的數(shù)目，將足跡圖像從復(fù)雜的背景中提取出來。
　　3、本文采用基于二維屬性直方圖的最大類間方差法對足跡圖像進(jìn)行分割。該算法構(gòu)建足跡圖像的灰度－鄰域平均灰度二維直方圖，將最大類間方差法推廣到二維情況下，選取閾值進(jìn)行圖像分割，并優(yōu)化閾值分割函數(shù)，提高抗噪性。
　　4、針對不同類型的花紋的特點(diǎn)，提取其相應(yīng)的特征進(jìn)行足跡分類：
　　本文中提取足跡圖像所包含對象的