[发明专利]一种鞋印孔洞和嵌入物特征检测及描述方法

权利要求书

1.一种鞋印孔洞和嵌入物特征检测及描述方法，其特征在于包括：

获取鞋印孔洞候选集，并提取其属性信息；

遍历孔洞候选集、基于几何和灰度属性进行孔洞区域筛选获得候选区域集合；

以长轴、短轴、偏心率、面积为特征基于欧式距离构建相似度矩阵，通过遍历相似度矩阵中的元素并将其与阈值进行比较获得精确候选区域集合；

以修正后的种子点为初始点，采用改进生长规则后的区域生长算法对精确候选区域集合进行区域生长获取孔洞特征的生长区域，将生长区域的面积和长轴与设定阈值进行比较得到最终的孔洞特征区域，提取孔洞特征区域连通域的轮廓，将该轮廓作为最终的孔洞特征边界；

基于多尺度差分高斯进行嵌入物特征的检测获取候选嵌入物特征点集；

遍历所有的候选嵌入物特征点集，通过将灰度均值与其阈值比较获得筛选后的嵌入物特征初始区域，通过对该嵌入物特征区域进行纹理一致性筛选并基于最大极值稳定区域从而确定精准嵌入物区域；

采用水平集算法对嵌入物进行区域分割，其中水平集算法的输入为精准嵌入物区域的像素点坐标集，输出为分割后的区域集合，通过提取分割后的区域集合的连通域轮廓，将该轮廓曲线作为嵌入物的特征边界。

2.根据权利要求1所述的鞋印孔洞和嵌入物特征检测及描述方法，其特征在于：对孔洞区域进行筛选时：

遍历孔洞候选集R₁中的每一个候选区域，将灰度均值u_mean大于灰度阈值、或者长轴长度l_max小于长轴阈值的区域从孔洞候选集R₁中剔除形成候选集R₂[i],i＝1,2,...,n₂；

提取候选集R₂[i]的中心点坐标(x_i,y_i)，计算候选区集R₂中任意两个区域中心点之间的距离，若两区域间的距离小于距离阈值T_d，则将长轴短的那个区域删除，循环该过程直到候选集R₂[i]的任何两个区域中心点之间的距离都大于T_d为止，从而形成的候选区域集合记为R₃[i],i＝1,2,...,n₃，其中n₃表示候选区域集合R₃中区域的数目。

3.根据权利要求1所述的鞋印孔洞和嵌入物特征检测及描述方法，其特征在于：在获取精确候选区域集合时采用如下方式：

以长轴l_max、短轴l_min、偏心率p、面积a为特征，基于欧式距离构建相似度矩阵S，采用矩阵元素s_ij表示区域R₃[i]与区域R₃[j](j＝1,...,n₃)的相似度；

遍历相似度矩阵S元每一行、统计该行中元素值大于阈值T_s的个数N，若NT_N，则证明存在多个区域与该行对应的区域相似，该区域为鞋印本身的花纹特征而非孔洞特征，因此将区域R₃[i]从候选区域中删除，从而获得精确候选区域集合记为R₄[i],i＝1,2,...,n₄，其中n₄表示精确候选区域集合R₄中区域的数目，T_N为相似区域个数阈值。