[发明专利]足底压力图像相似度评价方法

权利要求书

1.一种足底压力图像相似度评价方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、足迹校准：对采集到的足底压力数据进行去噪，并统一足迹图像中足迹的倾角，完成校准操作；

S2、判断外部相似度：对经过校准的足迹图像进行等效矩形算法，得到像素级别的足长与足宽，再将像素级别的足长与足宽转化为真实的足长与足宽，计算出外部相似度；

S3、判断内部相似度：对经过校准的足迹图像进行等效矩形算法，使用自适应阈值划分的方式提取足底压力数据中的压力块，对每个区域的压力块进行压力增强，并分别在每个区域建立极坐标系，将压力块转化为点集形式，基于匹配相似度算法，根据压力的点集信息对内部相似度进行评价；

所述外部相似度的计算包括以下步骤：利用等效矩形框定校准后的图像，得到脚趾区A₁、前掌区B₁、足跟区C₁三个框选区域，以等效矩形的长为像素级别的足长L，等效矩形的宽为像素级别的足宽W，基于单块压力板长度为30cm，采集出的图像长为250个像素点，因此足迹的真实足长足宽由式4-5可得，不同足底压力图像的外部相似度由式6可得

L_r＝30/250×L    式4

W_r＝30/250×W    式5

Sp＝|L_mr-L_nr|+|W_mr-W_nr|    式6；

其中，L_r、W_r分别为真实的足长、足宽，Sp为外部相似度，L_mr、W_mr是第m个足底压力图像的真实足长、足宽，L_nr、W_nr是第n个足底压力图像的真实足长、足宽；

所述内部相似度的计算包括以下步骤：

S1、利用等效矩形框定出校准后的图像，得到脚趾区A₁、前掌区B₁、足跟区C₁三个框选区域，采取自适应阈值分割的方法，将所述图像R通道的像素值由高至低划分成10个等级，将处于前三个等级的像素点提取出来得到压力区域，并对压力区域进行压力增强；

S2、分别以脚趾区A₁、前掌区B₁、足跟区C₁三个框选区域左下角的顶点为坐标原点O建立极坐标系，将增强的压力信息转化为极坐标点信息，利用匹配相似度算法得出内部相似度。

2.如权利要求1所述的足底压力图像相似度评价方法，其特征在于，所述校准操作包括以下步骤：

S1、根据式1-3对足迹区域进行分区，将图像中的脚印分为脚趾区A、前掌区B、足跟区C三个区域，式1-3如下：

a＝0.1589×h 式1

b＝0.2322×h 式2

c＝0.2700×h 式3；

S2、采用矩形等效法在前掌区B、足跟区C内分别设置矩形框1、矩形框2，并以矩形框1、矩形框2的中心点做为前掌区B、足跟区C的中心点，以两个中心点的连线为转轴，以前掌区B的中心点为定点旋转转轴至与显示屏幕底边垂直。

3.如权利要求1所述的足底压力图像相似度评价方法，其特征在于，所述匹配相似度算法，包括以下步骤：

S1、采集两幅待比较足底压力图像同一框选区域的极坐标点信息P₁、P₂：

S2、对P₁、P₂中点集的极经进行归一化：选取所述框选区域中的任意一个坐标T，连接T点与坐标原点O后反向延长该点与所述框选区域区上缘交于N点，则：

OT＝ρ，ON＝L/sin(θ)，L为足长；

归一化后的极经为：

归一化后的P₁、P₂为：

S3、对归一化后的两个点集进行匹配操作：

步骤Ⅰ：从P₁中选取一个角度最小的点X₁(ρ₁,θ₁)，P₂中选取角度与θ₁最接近的点X₂(ρ₂,θ₂)，定义X₁，X₂为一对匹配点，将X₁，X₂转换到标准坐标系中计算欧式距离E₁，之后从双方点集中剔除X₁，X₂；

步骤Ⅱ：重复步骤Ⅰ，最终得到n个欧式距离，最终足跟区压力分布距离为：

步骤Ⅲ：重复上述步骤Ι、步骤Ⅱ，对全部框选区域进行距离计算，最终压力分布距离为：

i，j,k分别为足跟区，前掌区，脚趾区压力转换的点的个数，

联合两幅待比较足底压力数据的外缘距离、压力分布距离，得到最终距离为：

S＝Sp+Sd。