線性工具痕跡檢驗關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、隨著現(xiàn)代科學技術(shù)的進步，以及刑事偵查的需要，痕跡檢驗技術(shù)在我國得以迅速地發(fā)展。工具痕跡檢驗鑒定是痕跡檢驗的一個分支，是同人民生命財產(chǎn)、社會安定和工業(yè)發(fā)展緊密聯(lián)系的一門技術(shù)。但是，傳統(tǒng)的工具痕跡檢驗主要是人工檢驗，存在著檢驗時間長，效率低，檢驗精度隨檢驗人員經(jīng)驗而異等缺陷。因此，實現(xiàn)工具痕跡的數(shù)字化檢驗顯得極其重要。本文圍繞工具痕跡檢驗開展了一系列研究，運用計算機圖像處理技術(shù)對圖像進行預(yù)處理、特征提取和比對識別，從而實現(xiàn)工具痕跡檢驗的數(shù)字

2、化和智能化。
　　本論文主要研究一類具有線條狀特征的工具痕跡，并借助數(shù)字圖像處理技術(shù)，初步建立了線性工具痕跡檢驗系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要包含三個子系統(tǒng)：檢索系統(tǒng)、直線比對系統(tǒng)、手動比對系統(tǒng)。其主要內(nèi)容有：
　　(1)研究了Ripplet變換和量子遺傳算法的一些基本概念和理論，針對對比度弱、清晰度低的工具痕跡圖像，采用一種基于CS-RT變換和改進量子遺傳算法的自適應(yīng)增強方法。分別對高低頻系數(shù)采取不同的增強方法，實現(xiàn)線性工具痕跡圖像增強

3、。
　　(2)研究了圖像紋理分析理論，采用灰度共生矩陣、灰度共生矩陣與小波變換結(jié)合、小波變換等紋理分析方法對增強后的工具痕跡圖像進行特征提取，并比較各種方法的識別率。最后采用Sym4小波變換進行三層分解，計算LL、LH1、LH2、LH3四個通道的小波系數(shù)能量和標準差，作為線性工具痕跡圖像的特征向量。
　　(3)采用歐氏距離的相似性度量方法，實現(xiàn)線性工具痕跡圖像檢索。
　　(4)為了進一步驗證初步識別的準確性，直線比對子