在刑事案件侦破中,案发现场提取到的足迹和鞋印对串并案件的侦破有重大作用,目前,我国大中城市公安机关的刑事技术部门很少建立现场鞋印库,更谈不上利用计算机进行管理。刑事技术人员从现场提取的鞋印种类繁多,数量庞大,如果不进行科学管理,鞋印积累越多,越可能损坏,甚至丢失。另外,大量的现场鞋印日积月累,人工进行管理,同样面临出错的现象,因此有必要寻找一种基于模式识别的图像处理算法,充分利用计算机快速、高效的特点,实现鞋印花纹的自动识别和分类,进而更好地发挥足迹和鞋印在刑事案件侦破中的作用。 本文是利用图像处理手段,对收集到的鞋厂鞋印花纹图像进行了具体分析,考虑了公安中具体操作人员的反馈意见,借鉴了大连海事大学信号与图像处理研究所近几年在图像检测领域所取得的经验,提出了本文的算法: 1、改进了图像预处理中的二值化的方法,为后续的多花纹识别打下了基础。 2、利用形态学滤波并结合形状特性来识别小的点状花纹,在二值化图像基础上,利用二值图细化及交叉点的检测算法来识别交织型花纹。 3、利用Canny算子检测边缘,并提出了一种新的具有记忆功能的边界跟踪算法,对边缘进行边界跟踪,对跟踪过的边缘进行分类。 4、对于跟踪得到的不封闭边缘提取出主要的边缘采用链码的方法进行分析,总结了直线和弧线的链码特征,根据此特征把线条类型花纹细分成直线型和弧线型,把波折类型花纹细分成折波型和弧波型。 5、封闭的边缘利用形状特征中的圆形度及区域投影后均值与最大值的比率来对边块型和圆型花纹进行粗分类,针对具体情况改进了传统的Hough变换,用改进的Hough变换进行细分类,把属于圆型的花纹分成椭圆型和标准圆型花纹。