專利名稱：基于圖像處理技術(shù)的平面足跡檢測分析系統(tǒng)及其方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及刑偵技術(shù)的痕跡檢測領(lǐng)域，尤其涉及一種基于圖像處理技術(shù)的平面足跡檢測分析系統(tǒng)及其方法。
背景技術(shù)：
足跡是城鎮(zhèn)犯罪現(xiàn)場遺留最多的痕跡線索，也是案發(fā)現(xiàn)場常見的物證之一。雖然足跡的發(fā)現(xiàn)率高，但存在著利用率低、難以直接為破案提供幫助的問題?，F(xiàn)有的提取足跡協(xié)助破案的方法，通常包括石膏制模法或利用激光光源照射提取立體足跡法等。其中，石膏制模法所采集到的立體足跡，在檢驗(yàn)鑒定中通常只能進(jìn)行手工測量和經(jīng)驗(yàn)分析，因此，存在足跡檢驗(yàn)鑒定難以保證定量化和科學(xué)化等要求的缺陷。而激光照射提取立體足跡的方法，雖然能夠?qū)崿F(xiàn)對現(xiàn)場立體足跡信息進(jìn)行數(shù)字化采集和定量化測量的應(yīng)用，但采集時(shí)需要借助專業(yè)設(shè)備，如CCD攝像頭、步進(jìn)電機(jī)、光學(xué)投射器(含激光光源) 等。是故，很多刑偵單位受條件所限，在犯罪現(xiàn)場提取的足跡大多數(shù)都是平面(二維)的照片/圖像，尤其是對早年保存在尚未偵破案件檔案卷宗中的現(xiàn)場平面足跡照片/圖像，由于無法直接從上述平面照片/圖像中獲得足跡的深度信息，更無法判斷出足跡最深的區(qū)域和重壓區(qū)域，使得作為案發(fā)現(xiàn)場第一手資料的那些平面照片對案件的偵破所起的作用非常有限。無法做到像利用激光掃描等先進(jìn)方式獲得的立體足跡圖像那樣進(jìn)行直接利用。因此，研究一種能對平面足跡圖像進(jìn)行檢測分析以協(xié)助破案的新技術(shù)，意義十分重大。

發(fā)明內(nèi)容
有鑒于此，本發(fā)明的主要目的在于提供一種基于圖像處理技術(shù)的平面足跡檢測分析系統(tǒng)及其方法，該通過該系統(tǒng)能夠?qū)ζ矫孀阚E圖像進(jìn)行處理，從中還原出所述平面足跡圖像中的深度信息，以顯現(xiàn)出足跡的重壓面、磨損面、起落腳等反映人的步態(tài)特征和形象特征，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)三維立體足跡圖像進(jìn)行定量分析的效果。本發(fā)明的另一個(gè)目的在于通過提供一種基于圖像處理技術(shù)的平面足跡檢測分析系統(tǒng)及其方法，對所述已獲得深度信息的平面足跡圖像，結(jié)合現(xiàn)場遺留的足跡進(jìn)行對比分析，并輔以對接、拼接、重疊、網(wǎng)格、測量、特征標(biāo)畫等功能進(jìn)行檢驗(yàn)，進(jìn)一步獲取嫌犯的性另IJ、身高、體態(tài)、年齡、步伐姿態(tài)等具體指標(biāo)。為達(dá)到上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案是這樣實(shí)現(xiàn)的一種基于圖像處理技術(shù)的平面足跡檢測分析系統(tǒng)，包括源平面足跡圖像，還包括圖像處理子系統(tǒng)，用于對所述源平面足跡圖像進(jìn)行提取深度信息，并生成攜帶有深度信息的目標(biāo)平面足跡圖像。其中，所述平面足跡檢測分析系統(tǒng)進(jìn)一步包括輔助處理子系統(tǒng)，用于協(xié)助所述圖像處理子系統(tǒng)對處理過程中的源平面足跡圖像進(jìn)行平面足跡圖像的拼合，然后生成目標(biāo)平面足跡圖像，并能對該目標(biāo)平面足跡圖像進(jìn)行對比分析，進(jìn)一步顯現(xiàn)足跡的重壓面、磨損面、起落腳的步態(tài)特征和形象特征。其中，所述圖像處理子系統(tǒng)進(jìn)一步包括64位中心點(diǎn)轉(zhuǎn)換CEC64處理模塊、每圖像數(shù)據(jù)中值PEDM處理模塊、Fl數(shù)學(xué)圖像模型MATPIC-F1處理模塊以及El-像素中心點(diǎn)轉(zhuǎn)換 PIXCC-El處理模塊；其中，所述 CEC64處理模塊，用于將所述源平面足跡圖像處理成二值數(shù)據(jù)，找到足跡的邊緣，確定足跡位置、大小的信息；所述PEDM處理模塊，用于將經(jīng)過所述CEC64處理后的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積運(yùn)算，使其生成64份二維圖像數(shù)據(jù)，從而從足跡區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)中獲取64級灰度數(shù)據(jù)，并將每級的灰度數(shù)據(jù)以點(diǎn)陣排列方式儲存在數(shù)據(jù)庫中；所述MATPIC-F1處理模塊，用于將所述64份二維圖像數(shù)據(jù)通過矩陣算法對源平面足跡圖像進(jìn)行進(jìn)一步拆分處理，生成經(jīng)過處理的二維圖像數(shù)據(jù)，然后對每級數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步處理，計(jì)算出重合和重復(fù)最多的點(diǎn)陣區(qū)域，并從所述64級灰度數(shù)據(jù)中得到平均重合和重復(fù)最多的區(qū)域，進(jìn)一步確定足跡的重壓面和足跡接觸面的數(shù)據(jù)；以及所述PIXCC-El處理模塊，用于將通過所述MATPIC-F1處理模塊得到的平均重合區(qū)域的數(shù)據(jù)使用PIXCC-El像素?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行拼合處理，將得到的64級灰度數(shù)據(jù)進(jìn)行一次性覆蓋拼合后，生成目標(biāo)平面足跡圖像。其中，所述PIXCC-El處理模塊采用卡爾曼濾波算法對得到的64級灰度數(shù)據(jù)進(jìn)行拼合，以消除最終生成的目標(biāo)平面足跡圖像的圖像數(shù)據(jù)中的雜波和噪點(diǎn)。其中，所述源平面足跡圖像在經(jīng)所述圖像處理子系統(tǒng)處理前，需先轉(zhuǎn)換成BMP位圖格式。其中，所述目標(biāo)平面足跡圖像為BMP位圖格式。一種基于圖像處理技術(shù)的平面足跡檢測分析方法，該方法包括如下步驟A、打開源平面足跡圖像文件，將其加載至平面足跡檢測分析系統(tǒng)；B、利用CEC64處理模塊將所述源平面足跡圖像文件處理成二值數(shù)據(jù)，找到足跡的邊緣，確定足跡位置、大小的信息；C、然后利用PEDM處理模塊對經(jīng)所述CEC64處理模塊處理后的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積運(yùn)算，使其生成64份二維圖像數(shù)據(jù)，從而從足跡區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)中獲得64級灰度數(shù)據(jù)，并將每級的灰度數(shù)據(jù)以點(diǎn)陣排列方式儲存在數(shù)據(jù)庫中；D、再利用MATPIC-F1處理模塊，將所述64份二維圖像數(shù)據(jù)通過矩陣算法對源平面足跡圖像進(jìn)行進(jìn)一步拆分處理，生成經(jīng)過處理的二維圖像數(shù)據(jù)，然后對每級數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步處理，計(jì)算出重合和重復(fù)最多的點(diǎn)陣區(qū)域，并從所述64級灰度數(shù)據(jù)中得到平均重合和重復(fù)最多的區(qū)域，以確定足跡的重壓面和足跡接觸面的數(shù)據(jù)；以及E、最后，利用PIXCC-El處理模塊，將通過所述MATPIC-F1處理模塊得到的平均重合區(qū)域的數(shù)據(jù)使用PIXCC-El像素?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行拼合處理，再利用得到的64級灰度數(shù)據(jù)進(jìn)行一次性覆蓋拼合后，生成目標(biāo)平面足跡圖像。其中，步驟A所述的源平面足跡圖像，在加載至所述平面足跡檢測分析系統(tǒng)前，若該圖像文件為其他格式的，須先轉(zhuǎn)換成BMP位圖格式。較佳地，在所述步驟B之前，進(jìn)一步包括對所述BMP位圖格式的源平面足跡圖像進(jìn)行顏色識別，若其背景顏色較足跡顏色淺，則需進(jìn)行負(fù)片處理，將其轉(zhuǎn)換為足跡部分比圖像背景顏色淺的特征；或者，將所述圖像轉(zhuǎn)換成足跡圖像部分比背景顏色深的特征。 較佳地，在對所述BMP位圖格式的源平面足跡圖像進(jìn)行顏色識別處理之后，進(jìn)一步包括對所述源平面足跡圖像進(jìn)行預(yù)處理的步驟分別設(shè)定變量值k和設(shè)定預(yù)處理深度級別N，然后對上述源平面足跡圖像進(jìn)行步驟B 步驟E的圖像處理；其中，N = 1、2或3。較佳地，步驟D之后進(jìn)一步包括對所述二維圖像數(shù)據(jù)、所述64級灰度數(shù)據(jù)進(jìn)行上色，以便更清楚的顯示出色差和區(qū)域。所述步驟E中采用卡爾曼濾波算法對得到的64級灰度數(shù)據(jù)進(jìn)行拼合。步驟E所述的目標(biāo)平面足跡圖像為BMP位圖格式。所述步驟E進(jìn)一步包括對現(xiàn)場殘缺足跡的拼合，包括多層圖層的拼合、程序自動(dòng)拼合和對接拼合方式。所述步驟E之后，進(jìn)一步包括對所述目標(biāo)平面足跡圖像進(jìn)行包括對比度、亮度、飽和度、曝光度、偽彩分析、邊緣檢測、標(biāo)注標(biāo)畫中的一種或多種方式的對比分析，從所述圖像數(shù)據(jù)中獲得包含有平面足跡圖像重壓區(qū)域的信息。最后，經(jīng)過上述對比分析處理后，輸出包含有嫌犯的性別、身高、體態(tài)、年齡、步伐姿態(tài)的具體指標(biāo)的鑒定報(bào)告。本發(fā)明所提供的基于圖像處理技術(shù)的平面足跡檢測分析系統(tǒng)及其方法，能夠借助計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，對平面足跡圖像進(jìn)行處理，還原出該平面足跡圖像中的深度信息，以顯現(xiàn)出足跡的重壓面、磨損面、起落腳等反映人的步態(tài)特征和形象特征，再結(jié)合現(xiàn)場遺留的足跡進(jìn)行對比分析，并輔以對接、拼接、重疊、網(wǎng)格、測量、特征標(biāo)畫等功能進(jìn)行檢驗(yàn)，從而獲取嫌犯的性別、身高、體態(tài)、年齡、步伐姿態(tài)等具體指標(biāo)，可以達(dá)到縮小篩查對象范圍、確定嫌犯身份的作用。另外，通過該系統(tǒng)對平面足跡圖像進(jìn)行處理，能夠達(dá)到或接近對三維立體足跡進(jìn)行定量分析的效果，還具有經(jīng)濟(jì)、方便的特點(diǎn)。


圖1為常見的由刑偵部門拍攝的現(xiàn)場平面足跡照片/圖像示意圖；圖2為采用本發(fā)明的平面足跡檢測分析系統(tǒng)處理后的平面足跡照片/圖像示意圖；圖3A為本發(fā)明平面足跡檢測分析系統(tǒng)的圖像處理子系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖；圖3B為本發(fā)明對平面足跡圖像進(jìn)行檢測分析的處理流程示意圖；圖4為利用本發(fā)明的平面足跡檢測分析系統(tǒng)對平面足跡進(jìn)行處理的方法流程圖；圖4a為采用本發(fā)明的平面足跡檢測分析系統(tǒng)色域梯度分層偽彩處理得到的256 級灰度直方圖的示意圖；圖5為不同性別的人的足跡特征示意圖；圖6為不同身高的人的足跡特征示意圖；圖7為不同體態(tài)的人的足跡特征示意圖；圖8為不同年齡的人的足跡特征示意圖；圖8A為圖8所示不同年齡的人的前掌后跟力量對比(平面)示意圖；圖8B為圖8所示不同年齡的人的前掌后跟力量對比(斷面)示意圖8C為圖8所示不同年齡的人的落腳位置、寬度、長度對比示意圖；圖8D為圖8所示不同年齡的人的后跟重壓面位置、長度對比示意圖；圖8E為圖8所示不同年齡的人的腳弓的形狀、長度、寬度對比示意圖；圖8F為圖8所示不同年齡的人的腳前掌內(nèi)外實(shí)邊的位置、長度對比示意圖；圖8G為圖8所示不同年齡的人的前掌重壓面位置、方向、形狀對比示意圖；圖8H為圖8所示不同年齡的人的腳趾壓方向、重壓位置對比示意圖；圖81為圖8所示不同年齡的人的足跡重心軌跡線的曲度對比示意圖；圖9A為青年、壯年和中老年前掌重壓面分析法示意圖；圖9B為針對不同年齡段的橫切線分析法示意圖；圖9C為針對不同年齡段的外實(shí)邊分析法示意圖；圖9D為針對不同年齡段的后跟重壓面分析法示意圖；圖9E為針對不同年齡段的落腳痕跡分析法示意圖；圖9F為針對不同年齡段的起腳點(diǎn)、前掌重壓點(diǎn)分析法示意圖；圖IOA為利用本發(fā)明的系統(tǒng)對平面足跡進(jìn)行分析時(shí)的足跡中心線畫法示意圖；圖IOB為利用本發(fā)明的系統(tǒng)對平面足跡進(jìn)行分析時(shí)的鞋底線畫法示意圖；圖IOC為利用本發(fā)明的系統(tǒng)對平面足跡進(jìn)行分析時(shí)的橫切線畫法示意圖；圖IOD為利用本發(fā)明的系統(tǒng)對平面足跡進(jìn)行分析時(shí)的赤足線畫法示意圖；圖IOE為利用本發(fā)明的系統(tǒng)對平面足跡進(jìn)行分析時(shí)的三十歲基準(zhǔn)線畫法示意圖；圖IOF為利用本發(fā)明的系統(tǒng)對平面足跡進(jìn)行分析時(shí)的后跟前緣線畫法示意圖。
具體實(shí)施例方式下面結(jié)合附圖及本發(fā)明的實(shí)施例對本發(fā)明的平面足跡檢測分析系統(tǒng)及其方法作進(jìn)一步詳細(xì)的說明。本發(fā)明的核心思想是對源平面足跡圖像通過建立64位中心點(diǎn)轉(zhuǎn)換(CEC64， Center Each Converted離散變換和圖像數(shù)據(jù)處理的數(shù)學(xué)模型，然后對每圖像數(shù)據(jù)中值(PEDM，Pic Each Data Mid-value)進(jìn)行卷積算法處理，再進(jìn)行Fl數(shù)學(xué)圖像模型 (MATPIC-F1, Fl Math Pic Model)矩陣數(shù)據(jù)提取算法，最后進(jìn)行El-像素中心點(diǎn)轉(zhuǎn)換 (PIXCC-ΕΙ,ΕΙ Pixel Center Convert)算法，得到最終處理后的、可清晰識別重壓面、磨損面、起落腳等步態(tài)特征的目標(biāo)圖像，即還原出足跡深度信息的目標(biāo)圖像。圖1為常見的由刑偵部門拍攝的現(xiàn)場平面足跡照片/圖像示意圖，如圖1所示，通常此類足跡照片在拍攝時(shí)旁邊須置放刻度尺(精確到毫米)并進(jìn)行編號，以備技術(shù)人員對所拍的足跡照片或數(shù)碼圖像根據(jù)該刻度尺提供的比例進(jìn)行定量分析之用，如根據(jù)照片或數(shù)碼圖像，對足跡的長度、寬度等特征進(jìn)行分析。而眾所周知的三維圖像中，包含X、Y、Z三個(gè)軸向的數(shù)據(jù)信息，在激光掃描成像系統(tǒng)中，通過激光掃描后生成的以Z軸數(shù)據(jù)為主的柵格海拔數(shù)據(jù)，這種數(shù)據(jù)包含豐富的深度信息。而在日常生活中，我們接觸的絕大多數(shù)照片/圖像，基本上都是在各種不規(guī)范光源 (手電筒、應(yīng)急燈、蠟燭、鎂燈、閃光燈等)的照射下，通過普通膠片相機(jī)或數(shù)碼相機(jī)拍攝得到的照片/圖像，這些照片是完全平面的，并不包含任何的Z軸數(shù)據(jù)，即深度信息。因此，我們無法從圖片中直接獲得足跡的深度信息，更無法判斷出最深的區(qū)域和重壓區(qū)域。
圖2為采用本發(fā)明的平面足跡檢測分析系統(tǒng)處理后的平面足跡照片/圖像示意圖，如圖2所示，經(jīng)過本發(fā)明的平面足跡檢測分析系統(tǒng)處理后，能夠從源平面足跡圖像中提取深度信息，圖中所示的目標(biāo)平面足跡圖像已經(jīng)能夠清晰地顯現(xiàn)出足跡最深的區(qū)域和重壓面/區(qū)域。因此，我們能夠利用從該圖像中獲得的足跡深度信息，進(jìn)行相當(dāng)于對立體足跡進(jìn)行應(yīng)用和分析的效果。本發(fā)明 的平面檢測分析系統(tǒng)，借助計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，通過使用離散概率、抽象代數(shù)、卷積拆分等數(shù)學(xué)數(shù)據(jù)處理技術(shù)，結(jié)合多梯度灰度圖分層分析，最終顯現(xiàn)出平面足跡圖像的重壓區(qū)域。下面對本發(fā)明的基本原理和處理過程進(jìn)行進(jìn)一步說明。圖3A為本發(fā)明平面足跡檢測分析系統(tǒng)的圖像處理子系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖，如圖所示， 該系統(tǒng)的核心裝置是圖像處理子系統(tǒng)b，用于對所述源平面足跡圖像a進(jìn)行提取深度信息， 并生成攜帶有深度信息的目標(biāo)平面足跡圖像C。另外，通過所述輔助處理子系統(tǒng)d，能夠協(xié)助所述圖像處理子系統(tǒng)b對處理過程中的源平面足跡圖像進(jìn)行平面足跡圖像的拼合，然后生成目標(biāo)平面足跡圖像c，并能對該目標(biāo)平面足跡圖像c進(jìn)行對比分析，進(jìn)一步顯現(xiàn)足跡的重壓面、磨損面、起落腳的步態(tài)特征和形象特征。這里，所述的圖像處理子系統(tǒng)b進(jìn)一步包括64位中心點(diǎn)轉(zhuǎn)換(CEC64)處理模塊、 每圖像數(shù)據(jù)中值(PEDM)處理模塊、Fl數(shù)學(xué)圖像模型(MATPIC-F1)處理模塊以及El-像素中心點(diǎn)轉(zhuǎn)換(PIXCC-El)處理模塊；其中，所述CEC64處理模塊，用于將所述源平面足跡圖像處理成二值數(shù)據(jù)，找到足跡的邊緣，確定足跡位置、大小的信息。所述PEDM處理模塊，用于將經(jīng)過所述CEC64處理后的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積運(yùn)算，使其生成64份二維圖像數(shù)據(jù)，從而從足跡區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)中獲取64級灰度數(shù)據(jù)，并將每級的灰度數(shù)據(jù)以點(diǎn)陣排列方式儲存在數(shù)據(jù)庫中。所述MATPIC-F1處理模塊，將所述64份二維圖像數(shù)據(jù)通過矩陣算法對源平面足跡圖像進(jìn)行進(jìn)一步拆分處理，生成經(jīng)過處理的二維圖像數(shù)據(jù)，然后對每級數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步處理，計(jì)算出重合和重復(fù)最多的點(diǎn)陣區(qū)域，并從所述64級灰度數(shù)據(jù)中得到平均重合和重復(fù)最多的區(qū)域，進(jìn)一步確定足跡的重壓面和足跡接觸面的數(shù)據(jù)。以及所述PIXCC-El處理模塊，用于將通過所述MATPIC-F1處理模塊得到的平均重合區(qū)域的數(shù)據(jù)使用PIXCC-El像素?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行拼合處理，將得到的64級灰度數(shù)據(jù)進(jìn)行一次性覆蓋拼合后，生成目標(biāo)平面足跡圖像。圖3B為本發(fā)明對平面足跡圖像進(jìn)行檢測分析的處理流程示意圖；圖4為利用本發(fā)明的平面足跡檢測分析系統(tǒng)進(jìn)行程序處理的方法流程圖；如圖3B、圖4所示，該處理過程包括如下步驟步驟31、啟動(dòng)程序，并打開源平面足跡圖像文件，將其加載至該平面足跡檢測分析系統(tǒng)。這里，若該圖像為位圖(bitmap)格式，將其自動(dòng)載入工作臺繪圖區(qū)域；否則，將該圖像格式轉(zhuǎn)換成所述位圖格式，然后再加載至工作臺繪圖區(qū)域。值得一提的是，如果源圖像是以原始平面照片的方式提供的，則可利用掃描儀或數(shù)碼相機(jī)翻拍的方式將照片轉(zhuǎn)換為電子格式的平面圖像文件。步驟32 步驟33、利用CEC64 (離散變換和圖像數(shù)據(jù))處理模塊，將所述位圖格式的源平面足跡圖像文件處理成二值數(shù)據(jù)，以等待二次處理。其處理過程具體為通過CEC64離散變換和圖像數(shù)據(jù)處理，將所述圖像文件處理成二值數(shù)據(jù)，所述二值數(shù)據(jù)是根據(jù)光線和光場得到的一種只有黑、白兩色的圖像數(shù)據(jù)，通過比對黑、白兩色的該圖像，可以方便確定足跡的邊緣，從而可以確定足跡的位置、大小等信息，以利于對圖像進(jìn)行后期處理。所述CEC64離散變換和圖像數(shù)據(jù)處理數(shù)學(xué)模型
權(quán)利要求
1.一種基于圖像處理技術(shù)的平面足跡檢測分析系統(tǒng)，包括源平面足跡圖像，其特征在于，還包括圖像處理子系統(tǒng)，用于對所述源平面足跡圖像進(jìn)行提取深度信息，并生成攜帶有深度信息的目標(biāo)平面足跡圖像。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像處理技術(shù)的平面足跡檢測分析系統(tǒng)，其特征在于， 所述平面足跡檢測分析系統(tǒng)進(jìn)一步包括輔助處理子系統(tǒng)，用于協(xié)助所述圖像處理子系統(tǒng)對處理過程中的源平面足跡圖像進(jìn)行平面足跡圖像的拼合，然后生成目標(biāo)平面足跡圖像，并能對該目標(biāo)平面足跡圖像進(jìn)行對比分析，進(jìn)一步顯現(xiàn)足跡的重壓面、磨損面、起落腳的步態(tài)特征和形象特征。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像處理技術(shù)的平面足跡檢測分析系統(tǒng)，其特征在于， 所述圖像處理子系統(tǒng)進(jìn)一步包括64位中心點(diǎn)轉(zhuǎn)換CEC64處理模塊、每圖像數(shù)據(jù)中值PEDM 處理模塊、Fl數(shù)學(xué)圖像模型MATPIC-F1處理模塊以及El-像素中心點(diǎn)轉(zhuǎn)換PIXCC-El處理模塊；其中，所述CEC64處理模塊，用于將所述源平面足跡圖像處理成二值數(shù)據(jù)，找到足跡的邊緣， 確定足跡位置、大小的信息；所述PEDM處理模塊，用于將經(jīng)過所述CEC64處理后的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積運(yùn)算，使其生成64份二維圖像數(shù)據(jù)，從而從足跡區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)中獲取64級灰度數(shù)據(jù)，并將每級的灰度數(shù)據(jù)以點(diǎn)陣排列方式儲存在數(shù)據(jù)庫中；所述MATPIC-F1處理模塊，用于將所述64份二維圖像數(shù)據(jù)通過矩陣算法對源平面足跡圖像進(jìn)行進(jìn)一步拆分處理，生成經(jīng)過處理的二維圖像數(shù)據(jù)，然后對每級數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步處理，計(jì)算出重合和重復(fù)最多的點(diǎn)陣區(qū)域，并從所述64級灰度數(shù)據(jù)中得到平均重合和重復(fù)最多的區(qū)域，進(jìn)一步確定足跡的重壓面和足跡接觸面的數(shù)據(jù)；以及所述PIXCC-El處理模塊，用于將通過所述MATPIC-F1處理模塊得到的平均重合區(qū)域的數(shù)據(jù)使用PIXCC-El像素?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行拼合處理，將得到的64級灰度數(shù)據(jù)進(jìn)行一次性覆蓋拼合后，生成目標(biāo)平面足跡圖像。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于圖像處理技術(shù)的平面足跡檢測分析系統(tǒng)，其特征在于， 所述PIXCC-El處理模塊采用卡爾曼濾波算法對得到的64級灰度數(shù)據(jù)進(jìn)行拼合，以消除最終生成的目標(biāo)平面足跡圖像的圖像數(shù)據(jù)中的雜波和噪點(diǎn)。
5.根據(jù)權(quán)利要求1 4任一項(xiàng)所述的基于圖像處理技術(shù)的平面足跡檢測分析系統(tǒng)，其特征在于，所述源平面足跡圖像在經(jīng)所述圖像處理子系統(tǒng)處理前，需先轉(zhuǎn)換成BMP位圖格式。
6.根據(jù)權(quán)利要求1 3任一項(xiàng)所述的基于圖像處理技術(shù)的平面足跡檢測分析系統(tǒng)，其特征在于，所述目標(biāo)平面足跡圖像為BMP位圖格式。
7.一種基于圖像處理技術(shù)的平面足跡檢測分析方法，其特征在于，該方法包括如下步驟A、打開源平面足跡圖像文件，將其加載至平面足跡檢測分析系統(tǒng)；B、利用CEC64處理模塊將所述源平面足跡圖像文件處理成二值數(shù)據(jù)，找到足跡的邊緣，確定足跡位置、大小的信息；C、然后利用PEDM處理模塊對經(jīng)所述CEC64處理模塊處理后的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積運(yùn)算， 使其生成64份二維圖像數(shù)據(jù)，從而從足跡區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)中獲得64級灰度數(shù)據(jù)，并將每級的灰度數(shù)據(jù)以點(diǎn)陣排列方式儲存在數(shù)據(jù)庫中；D、再利用MATPIC-F1處理模塊，將所述64份二維圖像數(shù)據(jù)通過矩陣算法對源平面足跡圖像進(jìn)行進(jìn)一步拆分處理，生成經(jīng)過處理的二維圖像數(shù)據(jù)，然后對每級數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步處理，計(jì)算出重合和重復(fù)最多的點(diǎn)陣區(qū)域，并從所述64級灰度數(shù)據(jù)中得到平均重合和重復(fù)最多的區(qū)域，以確定足跡的重壓面和足跡接觸面的數(shù)據(jù)；以及E、最后，利用PIXCC-El處理模塊，將通過所述MATPIC-F1處理模塊得到的平均重合區(qū)域的數(shù)據(jù)使用PIXCC-El像素?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行拼合處理，再利用得到的64級灰度數(shù)據(jù)進(jìn)行一次性覆蓋拼合后，生成目標(biāo)平面足跡圖像。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于圖像處理技術(shù)的平面足跡檢測分析方法，其特征在于， 步驟A所述的源平面足跡圖像，在加載至所述平面足跡檢測分析系統(tǒng)前，若該圖像文件為其他格式的，須先轉(zhuǎn)換成BMP位圖格式。
9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于圖像處理技術(shù)的平面足跡檢測分析方法，其特征在于， 在所述步驟B之前，進(jìn)一步包括對所述BMP位圖格式的源平面足跡圖像進(jìn)行顏色識別，若其背景顏色較足跡顏色淺， 則需進(jìn)行負(fù)片處理，將其轉(zhuǎn)換為足跡部分比圖像背景顏色淺的特征；或者，將所述圖像轉(zhuǎn)換成足跡圖像部分比背景顏色深的特征。
10.根據(jù)權(quán)利要求7或9所述的基于圖像處理技術(shù)的平面足跡檢測分析方法，其特征在于，在對所述BMP位圖格式的源平面足跡圖像進(jìn)行顏色識別處理之后，進(jìn)一步包括對所述源平面足跡圖像進(jìn)行預(yù)處理的步驟分別設(shè)定變量值k和設(shè)定預(yù)處理深度級別N，然后對上述源平面足跡圖像進(jìn)行步驟B 步驟E的圖像處理；其中，N = 1、2或3。
11.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于圖像處理技術(shù)的平面足跡檢測分析方法，其特征在于， 步驟D之后進(jìn)一步包括對所述二維圖像數(shù)據(jù)、所述64級灰度數(shù)據(jù)進(jìn)行上色，以便更清楚的顯示出色差和區(qū)域。
12.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于圖像處理技術(shù)的平面足跡檢測分析方法，其特征在于， 所述步驟E中采用卡爾曼濾波算法對得到的64級灰度數(shù)據(jù)進(jìn)行拼合。
13.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于圖像處理技術(shù)的平面足跡檢測分析方法，其特征在于， 步驟E所述的目標(biāo)平面足跡圖像為BMP位圖格式。
14.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于圖像處理技術(shù)的平面足跡檢測分析方法，其特征在于， 所述步驟E進(jìn)一步包括對現(xiàn)場殘缺足跡的拼合，包括多層圖層的拼合、程序自動(dòng)拼合和對接拼合方式。
15.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于圖像處理技術(shù)的平面足跡檢測分析方法，其特征在于， 所述步驟E之后，進(jìn)一步包括對所述目標(biāo)平面足跡圖像進(jìn)行包括對比度、亮度、飽和度、曝光度、偽彩分析、邊緣檢測、標(biāo)注標(biāo)畫中的一種或多種方式的對比分析，從所述圖像數(shù)據(jù)中獲得包含有平面足跡圖像重壓區(qū)域的信息。
16.根據(jù)權(quán)利要求15所述的基于圖像處理技術(shù)的平面足跡檢測分析方法，其特征在于，經(jīng)過上述對比分析處理后，輸出包含有嫌犯的性別、身高、體態(tài)、年齡、步伐姿態(tài)的具體指標(biāo)的鑒定報(bào)告。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于圖像處理技術(shù)的平面足跡檢測分析系統(tǒng)及其方法，該系統(tǒng)包括圖像處理子系統(tǒng)，用于對所述源平面足跡圖像進(jìn)行提取足跡深度信息，并生成攜帶有深度信息的目標(biāo)平面足跡圖像。這樣，通過借助計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，對所還原出的平面足跡圖像中的深度信息進(jìn)一步分析，顯現(xiàn)出足跡的重壓面、磨損面、起落腳等反映人的步態(tài)特征和形象特征，再結(jié)合現(xiàn)場遺留的足跡進(jìn)行對比分析，并輔以對接、拼接、重疊、網(wǎng)格、測量、特征標(biāo)畫等功能進(jìn)行檢驗(yàn)，從而獲取嫌犯的性別、身高、體態(tài)、年齡、步伐姿態(tài)等具體指標(biāo)，可以達(dá)到縮小篩查對象范圍、確定嫌犯身份的作用。
文檔編號G06T7/00GK102184539SQ201110111799
公開日2011年9月14日 申請日期2011年4月29日 優(yōu)先權(quán)日2011年4月29日
發(fā)明者王靖中 申請人:王靖中