足迹是在犯罪现场上遗留率最高的一类痕迹,在串并案件中的作用日益突出。但是由于现场足迹采集技术的限制,使得采集的足迹图像质量不高,同时由于目前各地公安机关足迹管理方法不同,大多采用人工操作、手工管理的方法,形式单一,使得足迹在刑事案件侦破过程中很难像指纹一样发挥作用。 本文利用图像处理的知识,对收集到的足迹图像进行研究处理。为了改善足迹图像的质量,采用图像增强的方法提高足迹图像的对比度,从而有助于人眼辨别。同时为了有助于下一步的足迹图像自动归类,以便脱离传统的手工操作,本文对足迹图像分割,从足迹图像中提取出有用的鞋印花纹信息。 在图像增强方面,先用传统的直方图均衡法和灰度调整法对足迹图像进行增强。但由于传统方法在增强足迹图像存在缺陷,本文提出了基于小波分析与方向信息测度的反锐化掩模法。该方法利用小波分析的多分辨率性和方向信息测度的边缘检测时的抗噪性,提高了反锐化掩模法在增强足迹图像时的效果。同时为了衡量增强算法的有效性,引用了信息容量的概念,并用它来评价各个增强算法。 在图像分割方面,先用模糊C-均值聚类算法对足迹图像进行分割,根据足迹图像的特点构建了聚类样本以及聚类样本中心的数目。同时根据属性直方图和最大类间方差法,提出了基于二维属性直方图的最大类间方差法,该方法可以解决传统的最大类间方差法无法胜任的场合,在用于分割足迹图像时,得到了良好的效果。