剪切面痕跡紋理特征提取與分析.pdf

1、犯罪工具痕跡是現(xiàn)場勘查中最常見的一種痕跡，不容易被破壞或偽裝，出現(xiàn)率高而且特征穩(wěn)定。但是，由于犯罪工具痕跡的種類和形態(tài)都非常復(fù)雜，又沒有方便使用的技術(shù)和檢驗(yàn)工具，致使犯罪工具痕跡的利用率偏低。傳統(tǒng)的工具痕跡檢驗(yàn)技術(shù)都依靠人眼觀察和現(xiàn)場勘查人員對工具痕跡的認(rèn)識及檢驗(yàn)?zāi)芰徒?jīng)驗(yàn)等。這樣免不了會造成不穩(wěn)定和效率低下等缺點(diǎn)。 基于工具痕跡人工檢測的這些缺點(diǎn)，本文闡述了利用計算機(jī)、信息技術(shù)和圖像處理等方法對工具痕跡進(jìn)行定量的分析和檢測。首

2、先介紹了工具痕跡圖像的采集方法和樣本制作過程。本文選取了三種不同型號的鋼絲鉗（文中用鋼絲鉗A、鋼絲鉗B、鋼絲鉗C標(biāo)識），對其剪切面作為研究對象，對不同條件下形成的工具痕跡制作了不同光照條件的樣本集。其次介紹了當(dāng)前圖像紋理分析的一些方法與分類和本文所采用的紋理分析方法，以及本文選用這些方法的理由等。然后從基于灰度共生矩陣方面對工具痕跡樣本作了一些具有代表性的紋理特征（如能量、熵、慣性矩、局部平穩(wěn)性等）的提取與分析。基于灰度共生矩陣法的一些

3、局限性和工具痕跡圖像紋理的復(fù)雜性，本文還引入了分形理論對工具痕跡在分形維數(shù)和多重分形譜兩個角度上進(jìn)行了紋理特征的提取和分析。最后介紹了完成圖像紋理特征提取功能的軟件設(shè)計流程和開發(fā)環(huán)境，以及一些核心算法的實(shí)現(xiàn)過程。 實(shí)驗(yàn)提取的結(jié)果表明，對于這三種不同工具痕跡的紋理，其慣性矩和局部平穩(wěn)性以及多重分形譜圖都可以揭示其不同的紋理特性，從能量、熵和分形維數(shù)角度雖然不足以明顯區(qū)分出來，但也揭示了一定的規(guī)律。因此，本文所采用的兩種紋理分析方法