[发明专利]面向低质量鞋印图像的自动阈值分割方法

摘要

本发明公开一种面向低质量鞋印图像的自动阈值分割方法。首先采用形态学腐蚀和膨胀运算消除曝光不良或设备伪影的影响；再进行灰度变换增强图像对比度；最后利用形态学降噪获得最终的鞋印区域。该方法无需人工交互，可以大批量、全自动地分割鞋印图像，在时间效率上明显优于人工分割方法和迭代分割方法，并且分割准确率高于传统的全局阈值分割方法和迭代分割方法。

主权项

1.一种面向低质量鞋印图像的自动阈值分割方法，其特征在于按照如下步骤进行：步骤1. 将输入图像I的颜色空间转换为HSI，并保留其亮度分量H；步骤2. 利用半径为R的平坦圆盘型结构元素对H进行形态学腐蚀处理，得到图像I1；步骤3. 使用与步骤2相同的结构元素对图像I1进行形态学膨胀处理，得到图像背景的估计值B；步骤4. 将输入图像I减去背景估计值B，得到消除了光照影响的鞋印图像I2；步骤5. 统计I2的灰度值范围，设其最小值为Imin，最大值为Imax，根据公式(1)对I2进行线性灰度拉伸，将其像素灰度范围拉伸到0~255之间：                         (1)其中，x表示输入的待拉伸像素值，y表示拉伸后的输出像素值，令增强后的图像为I3；步骤6. 采用传统的大津法对I3进行全局阈值分割，得到分割后的二值图像I4；步骤7. 利用形态学降噪方法去除I₄中面积小于A个像素的8‑连通前景区域，从而删掉I₄中那些点状分布的孤立前景，最终得到分割后的鞋印图像。