赤足足迹识别算法的研究与实现

论文题目: 赤足足迹识别算法的研究与实现

论文类型: 博士论文

论文专业: 模式识别与智能系统

作者: 杨姝

导师: 高立群

关键词: 足迹,图像处理,模式识别,滤波,边缘提取,形状描述,数字推态学,消散度技术,隶属度,综合评判模型

文献来源: 东北大学

发表年度: 2005

论文摘要: 本文首先概要地介绍了足迹检验理论与技术的现状、应用和未来的发展方向，接着重点讨论了赤足足迹的结构特征、测量方法及其在足迹检验中的重要作用；然后主要介绍数字图像处理和模式识别的基本概念、基本理论、基本方法及它们在实际中的应用；最后重点讨论了对赤足足迹图像的自动处理和识别方法。 它主要包括以下五个方面： 第一，根据足迹图像的特点，提出了基于多尺度形态重构的足迹图像滤波算法。该法首先定义了一个作用于灰度图像的且不具有幂等性的连通算子，这个算子可作为多尺度滤波准则：然后用最大树结构来描述灰度图像的平面区域及其之间的相互关系，按照定义的准则实现对灰度图像的滤波。由于形态重构滤波仅通过连通算子合并平面区域和改变它们的灰度值，因此，在滤除噪声和简化图像的同时，起到保护图像边缘或轮廓的作用，尤其是多尺度形态重构滤波可以滤除不同尺度空间中的噪声，因此滤波效果更好。最后，通过对最大树的重构，输出滤波后的图像。大量实验也表明，这种方法在足迹图像的滤波中，取得非常好的效果。 第二，根据足迹图像的特点，在足迹图像被滤波的基础上，提出了基于灰度-梯度二维阈值向量区域分割的足迹边缘提取方法。该方法利用自动生成的灰度-梯度二维阈值向量对图像进行分割，具有抗噪能力强和正确分割模糊边缘像素的特点，在提高图像分割质量同时，提高了边缘提取精度。实验表明，用该方法提取的边缘定位准确、精度高，取得令人满意的效果。 第三，为了提高以灰度-梯度为模型的二维最大熵阈值法的运算速度，本文还根据shannon熵函数在等概率场下取到最大值的性质，对二维最大熵阈值法中熵函数进行了优化，得到形式简洁、意义明确的新目标函数；用该函数选取阈值只涉及到减法运算，避免了二维最大熵阈值法中的对数与乘积运算，从而提高了运算速度。理论和实验都证明该法所求阈值与二维最大熵阈值法所求阈值完全相同并有更快的运算速度。它是一种保持二维最大熵阈值法对图像分割效果不变的阈

论文目录:

声明

摘要

ABSTRACT

第一章 绪论

1.1 本文研究的背景和意义

1.2 本文完成的工作

第二章 足迹检验技术

2.1 足迹检验理论与技术的发展、应用与展望

2.1.1 足迹的特点

2.1.2 足迹检验技术的发展

2.1.3 足迹检验技术的应用

2.1.4 足迹理论与技术的发展前景

2.2 赤足足迹检验的重要意义、赤足结构特征及应用

2.2.1 赤足足迹检验的重要意义

2.2.2 赤足结构特征

2.2.3 足型特征在足迹检验中的作用

2.3 小结

第三章 数字图像处理与模式识别

3.1 数字图像处理

3.1.1 图像的概念与分类

3.1.2 数字图像的概念和表示方法

3.1.3 数字图像处理的概念

3.1.4 数字图像处理的基本特点

3.1.5 数字图像处理主要研究的内容

3.1.6 数字图像处理的发展概况

3.1.7 数字图像处理的主要应用

3.2 模式识别

3.2.1 模式识别的基本概念

3.2.2 模式识别主要理论和方法

3.2.3 模式识别系统

3.2.4 模式识别的应用

3.3 小结

第四章 基于多尺度形态重构的足迹图像滤波

4.1 图像滤波的基本方法

4.1.1 线性低通滤波

4.1.2 中值滤波

4.2 基于多尺度形态重构的足迹图像滤波

4.2.1 形态重构滤波的基本概念

4.2.2 基于面积条件膨胀的多尺度形态重构滤波定义

4.2.3 多尺度空间的构造方法

4.2.4 足迹图像的多尺度形态重构滤波算法及实验结果与分析

4.3 小结

第五章 足迹图像的边缘提取算法

5.1 边缘检测的基本思想和主要方法

5.1.1 边缘检测的基本思想

5.1.2 边缘检测的主要方法

5.2 基于二维阈值向量分割的足迹边缘提取方法

5.2.1 足迹边缘提取的基本原理及方法

5.2.2 足迹边缘检验结果与不同方法对比分析

5.3 灰度-梯度二维最大熵阈值快速选取算法

5.3.1 Shannon熵的定义及性质

5.3.2 基于灰度-梯度二维最大熵的等价形式及其证明

5.3.3 具体算法及实验结果分析

5.3.4 二维最大熵阈值快速算法的推广

5.4 小结

第六章 足趾形状描述算法

6.1 形状描述的基本概念和方法

6.1.1 形状描述的基本概念

6.1.2 形状描述的基本方法

6.2 足趾形状的描述算法

6.2.1 数学形态学的基本运算及消散度技术

6.2.2 离散结构元素生成方法

6.2.3 足趾形状的描述算法及特征向量生成

6.3 实验结果与分析

6.4 小结

第七章 足趾形状识别算法

7.1 模式识别的基本方法

7.1.1 C-均值聚类

7.1.2 K-近邻识别方法

7.2 足趾形状的BP神经网络识别算法

7.2.1 BP神经网络

7.2.2 足趾形状识别的BP神经网络结构

7.2.3 BP神经网络的识别结果与分析

7.3 足趾形状的模糊自动识别方法

7.3.1 模糊模式识别原理

7.3.2 足趾形状的模糊识别

7.4 两种算法的比较与分析

7.5 小结

第八章 结论与展望

参考文献

致谢

作者在攻读博士学位期间所作的工作

发布时间: 2006-10-25

参考文献

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