基于图像处理技术的平面足迹检测分析系统及其方法

摘要

本发明公开了一种基于图像处理技术的平面足迹检测分析系统及其方法，该系统包括图像处理子系统，用于对所述源平面足迹图像进行提取足迹深度信息，并生成携带有深度信息的目标平面足迹图像。这样，通过借助计算机系统，对所还原出的平面足迹图像中的深度信息进一步分析，显现出足迹的重压面、磨损面、起落脚等反映人的步态特征和形象特征，再结合现场遗留的足迹进行对比分析，并辅以对接、拼接、重叠、网格、测量、特征标画等功能进行检验，从而获取嫌犯的性别、身高、体态、年龄、步伐姿态等具体指标，可以达到缩小筛查对象范围、确定嫌犯身份的作用。

主权项

一种基于图像处理技术的平面足迹检测分析系统，包括源平面足迹图像，其特征在于，还包括图像处理子系统，用于对所述源平面足迹图像进行提取深度信息，并生成携带有深度信息的目标平面足迹图像；所述图像处理子系统具体包括64位中心点转换CEC64处理模块、每图像数据中值PEDM处理模块、F1数学图像模型MATPIC‑F1处理模块以及E1‑像素中心点转换PIXCC‑E1处理模块；其中，所述CEC64处理模块，用于将所述源平面足迹图像处理成二值数据，找到足迹的边缘，确定足迹位置、大小的信息；所述PEDM处理模块，用于将经过所述CEC64处理后的图像数据进行卷积运算，使其生成64份二维图像数据，从而从足迹区域的图像数据中获取64级灰度数据，并将每级的灰度数据以点阵排列方式储存在数据库中；所述MATPIC‑F1处理模块，用于将所述64份二维图像数据通过矩阵算法对源平面足迹图像进行进一步拆分处理，生成经过处理的二维图像数据，然后对每级数据进行进一步处理，计算出重合和重复最多的点阵区域，并从所述64级灰度数据中得到平均重合和重复最多的区域，进一步确定足迹的重压面和足迹接触面的数据；以及所述PIXCC‑E1处理模块，用于将通过所述MATPIC‑F1处理模块得到的平均重合区域的数据使用PIXCC‑E1像素数据进行拼合处理，将得到的64级灰度数据进行一次性覆盖拼合后，生成目标平面足迹图像。2、根据权利要求1所述的基于图像处理技术的平面足迹检测分析系统，其特征在于，所述平面足迹检测分析系统进一步包括辅助处理子系统，用于协助所述图像处理子系统对处理过程中的源平面足迹图像进行平面足迹图像的拼合，然后生成目标平面足迹图像，并能对该目标平面足迹图像进行对比分析，进一步显现足迹的重压面、磨损面、起落脚的步态特征和形象特征。3、根据权利要求2所述的基于图像处理技术的平面足迹检测分析系统，其特征在于，所述PIXCC‑E1处理模块采用卡尔曼滤波算法对得到的64级灰度数据进行拼合，以消除最终生成的目标平面足迹图像的图像数据中的杂波和噪点。4、根据权利要求1～3任一项所述的基于图像处理技术的平面足迹检测分析系统，其特征在于，所述源平面足迹图像在经所述图像处理子系统处理前，需先转换成BMP位图格式。5、根据权利要求1～2任一项所述的基于图像处理技术的平面足迹检测分析系统，其特征在于，所述目标平面足迹图像为BMP位图格式。6、一种基于图像处理技术的平面足迹检测分析方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：A、打开源平面足迹图像文件，将其加载至平面足迹检测分析系统；B、利用CEC64处理模块将所述源平面足迹图像文件处理成二值数据，找到足迹的边缘，确定足迹位置、大小的信息；C、然后利用PEDM处理模块对经所述CEC64处理模块处理后的图像数据进行卷积运算，使其生成64份二维图像数据，从而从足迹区域的图像数据中获得64级灰度数据，并将每级的灰度数据以点阵排列方式储存在数据库中；D、再利用MATPIC‑F1处理模块，将所述64份二维图像数据通过矩阵算法对源平面足迹图像进行进一步拆分处理，生成经过处理的二维图像数据，然后对每级数据进行进一步处理，计算出重合和重复最多的点阵区域，并从所述64级灰度数据中得到平均重合和重复最多的区域，以确定足迹的重压面和足迹接触面的数据；以及E、最后，利用PIXCC‑E1处理模块，将通过所述MATPIC‑F1处理模块得到的平均重合区域的数据使用PIXCC‑E1像素数据进行拼合处理，再利用得到的64级灰度数据进行一次性覆盖拼合后，生成目标平面足迹图像。7、根据权利要求6所述的基于图像处理技术的平面足迹检测分析方法，其特征在于，步骤A所述的源平面足迹图像，在加载至所述平面足迹检测分析系统前，若该图像文件为其他格式的，须先转换成BMP位图格式。8、根据权利要求6所述的基于图像处理技术的平面足迹检测分析方法，其特征在于，在所述步骤B之前，进一步包括：对所述BMP位图格式的源平面足迹图像进行颜色识别，若其背景颜色较足迹颜色浅，则需进行负片处理，将其转换为足迹部分比图像背景颜色浅的特征；或者，将所述图像转换成足迹图像部分比背景颜色深的特征。9、根据权利要求6或8所述的基于图像处理技术的平面足迹检测分析方法，其特征在于，在对所述BMP位图格式的源平面足迹图像进行颜色识别处理之后，进一步包括对所述源平面足迹图像进行预处理的步骤：分别设定变量值k和设定预处理深度级别N，然后对上述源平面足迹图像进行步骤B～步骤E的图像处理；其中，N=1、2或3。10、根据权利要求6所述的基于图像处理技术的平面足迹检测分析方法，其特征在于，步骤D之后进一步包括：对所述二维图像数据、所述64级灰度数据进行上色，以便更清楚的显示出色差和区域。11、根据权利要求6所述的基于图像处理技术的平面足迹检测分析方法，其特征在于，所述步骤E中采用卡尔曼滤波算法对得到的64级灰度数据进行拼合。12、根据权利要求6所述的基于图像处理技术的平面足迹检测分析方法，其特征在于，步骤E所述的目标平面足迹图像为BMP位图格式。13、根据权利要求6所述的基于图像处理技术的平面足迹检测分析方法，其特征在于，所述步骤E进一步包括对现场残缺足迹的拼合，包括多层图层的拼合、程序自动拼合和对接拼合方式。14、根据权利要求6所述的基于图像处理技术的平面足迹检测分析方法，其特征在于，所述步骤E之后，进一步包括对所述目标平面足迹图像进行包括对比度、亮度、饱和度、曝光度、伪彩分析、边缘检测、标注标画中的一种或多种方式的对比分析，从所述图像数据中获得包含有平面足迹图像重压区域的信息。15、根据权利要求14所述的基于图像处理技术的平面足迹检测分析方法，其特征在于，经过上述对比分析处理后，输出包含有嫌犯的性别、身高、体态、年龄、步伐姿态的具体指标的鉴定报告。