淺談基于OpenCV的腳印識別系統研究

摘 要：腳印識別系統作為偵查破案中的重要組成部分正在得到廣泛應用并逐步趨于成熟。本文提出了一種基于OpenCV計算機視覺庫來對腳印圖像進行處理的方法。該方法結合微軟公司提供的MFC類庫對腳印圖像進行預處理，并提取出腳印的輪廓線，著重描述了采用水平投影和垂直投影來定位出腳印的位置。該方法適用于不同場景下的腳印定位和校正，具有較高的準確率。

關鍵詞：OpenCV；腳印識別；預處理；定位

1 前言

腳印作為每個正常人人體特征的一部分，進入現代社會以來人們對腳印的運用也與日俱增。隨著高科技國家科學技術的急速普及，其中有不少違法犯罪分子作案方式逐漸精明，在案發現場留下的各種痕跡也難以被發現。因此，現在除了已經建好的國家血型數據庫和DNA數據庫，我們的相關部門還要建立起犯罪分子的腳印數據庫，滿足破案需要。

2 腳印圖像預處理

腳印圖像的采集是腳印識別的第一步，只有采集到合適的腳印圖像并進行適當的處理，才能夠進行后續的識別工作。由于拍攝腳印的環境及腳印自身的影響使得采集到的原始圖像不能滿足后續處理的質量要求，這是就需要對采集到的圖像進行識別前的預處理。腳印圖像的預處理如下所述：

2.1 灰度化和灰度拉伸

為了減小計算機內存開銷，加快其處理速度，使用腳印灰度圖代替傳統的由攝像頭或者數碼相機采集得到的腳印彩色圖像。然后采用分段性變化的方法，使腳印圖像中亮的區域更亮，暗的區域更暗，提高腳印圖像對比度，從而使邊緣更明顯。

2.2 圖像腐蝕

腳印的邊界點由于腐蝕的影響會逐漸被消除。同時，在這個過程中腳印的邊界會向內部收縮。計算機處理后，圖片顯示腳印邊緣明顯向內部收縮。由于腐蝕后的腳印圖像邊緣向內收縮，所以用原始圖像減去腐蝕后的圖像可以得到腳印的總體輪廓線。

2.3 二值化

二值圖是指圖像內僅有黑和白兩個值。為了加快處理速度并能夠將腳印與背景分開，選擇閾值分割法來實現腳印圖像的二值化。閾值的選擇至關重要，系統采用的是最大方差閾值分割法（即Otsu法）。這是一種使用類間方差最大值的自動確定閾值方法，效果較好。

2.4 中值濾波

中值濾波是一種非線性平滑濾波，因此在一定程度上可以消除某些濾波所帶來的腳印圖像細節不清晰的問題，而對濾除噪聲干擾及圖像掃描噪聲非常有效。對于腳印圖像而言，其背景噪聲多數是不連續的，故將模板（1，1，1，1）T結合腳印二值圖像進行非線性平滑濾波，以去除孤立噪身。

2.5 開運算

對具有相同的結構元素的圖像開始使用腐蝕操作，然后再采取膨脹運算，這種方法簡稱開運算。濾波后的圖像存在一些較大的區域噪聲，為了去處這些噪聲，對圖像進行開運算操作。通過該種方法操作后，腳印圖像能夠存在小的連續的區域、毛刺，使腳印的邊界比原始圖像的邊界更平滑，其中噪聲也被大部分去除了。

3 腳印定位

腳印定位是對預處理后的圖像中的腳印位置進行定位。腳印定位在整個腳印識別系統中至關重要，只有準確的定位腳印才能為后續的識別工作提供有力的保障。目前腳印定位有很多方法，本系統采用水平投影和垂直投影來定位出腳印的位置。下面介紹腳印定位的過程。

3.1 垂直投影

通過開運算得到的腳印區域的較亮的像素值比較多而且比較集中，故將圖像做垂直投影，由下向上掃描。對前面處理過的圖像的像素沿著垂直方向累加產生一個腳印圖像的投影分布，腳印位置應對應投影分布的某段像素累加和大小均勻的波段。為了能夠準確的定位腳印的高度位置，對投影的累加和進行聚類，具體的思想是，按照圖像投影時的掃描順序，如果某一行的像素累加和除以上一行像素的累加和小于一個給定的閾值，則將其像素累加和置零。統計歸類后取連續不為零的累加和的寬度即可，選擇和腳印高度最為接近的那段連續區域的開始和結束坐標，此即為腳印的高度坐標，考慮到腳印圖像的尺寸不同，直接選取了最長連續區域作為腳印的高度位置，通過該區域高度值即可得出腳印長度。

3.2 水平投影

同理，通過垂直投影得到的腳印區域的較亮的像素值比較多而且比較集中，故將圖像做水平投影，由左至右掃描。對前面處理過的圖像的像素沿著水平方向累加產生一個腳印圖像的投影分布，腳印位置應對應投影分布的某段像素累加和大小均勻的波段。為了能夠準確的定位腳印的水平位置，對投影的累加和進行聚類，具體的思想是，按照圖像投影時的掃描順序，如果某一列的像素累加和除以上一列像素的累加和小于一個給定的閾值，則將其像素累加和置零。統計歸類后取連續不為零的累加和的寬度即可，選擇和腳印寬度最為接近的那段連續區域的開始和結束坐標，此即為腳印的水平坐標，考慮到腳印圖像的尺寸不同，直接選取了最長連續區域作為腳印的寬度位置，通過該區域寬度值即可得出腳印寬度。

本文基于OpenCV開源計算機視覺庫結合MFC類庫詳細描述了一種腳印識別系統的構建。本系統很好的滿足了刑事偵查的要求，對于公安破案提供了必要的幫助。同時提高了其破案的效率。

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