ВЫДЕЛЕНИЕ ИНДИВИДУАЛЬНЫХ ПРИЗНАКОВ НА ЦИФРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЯХ СЛЕДОВ БОЙКОВ

Введение. Актуальность работы обусловлена широким внедрением автоматизированных баллистических идентификационных систем (АБИС) в баллистические лаборатории экспертных учреждений России. Баллистические системы позволяют автоматизировать проведение проверок по гильзотекам, содержащим тысячи однотипных объектов. Однако в отдельных случаях системы допускают «промахи», т.е. не могут найти в массиве электронной гильзотеки «парный» след (след, оставленный тем же экземпляром оружия, что и исследуемый). Кроме этого, иногда «парный» след из тестового массива ставится в конце приоритетного списка, что осложняет работу эксперта. Это обусловлено, в первую очередь, большим морфологическим разнообразием и высокой вариативностью индивидуальных признаков оружия, отобразившихся в следах бойков, а также неравномерным освещением следов из-за их сложной формы. Теоретический анализ. Исследования показали, что неравномерность яркости цифровых изображений следов бойков может быть сглажена путем применения метода гомоморфной обработки изображений. Анализ морфологии индивидуальных признаков оружия, отобразившихся в следах бойков более 30 моделей оружия, позволил выделить 6 основных морфологических типов признаков. Экспериментальное исследование. Разработаны эффективные алгоритмы выделения и бинаризации признаков в виде крупных пятен неопределенной формы на основе применения фильтра Винера и метода Ниблэка. Для выделения признаков в виде окружностей предложен метод, основанный на применении фильтра Канни. Данные алгоритмы могут найти применение при разработке программного обеспечения баллистических систем, а также при обработке цифровых изображений следов бойков при проведении экс пертных исследований. Выводы. Метод гомоморфной обработки цифровых изображений может быть рекомендован для предварительной обработки исходных изображений. Впервые предложена классификация морфологических типов индивидуальных признаков. Разработаны алгоритмы бинаризации изображений с индивидуальными признаками в виде областей неопределенной формы и в виде окружностей

Рубрика: 
Список литературы: 

1. Фисенко Т. Ю., Фисенко В. Т. Исследование и разра- ботка методов улучшения подводных изображений / Филиал ОАО «Корпорация “Комета” – научно-про- ектный центр оптоэлектронных комплексов наблюдения». Санкт-Петербург. 2011. С. 294–298. URL: http://www.oop-ros.org/maket2012/part7/7.18.pdf (дата обращения: 10.03.2014).
2. Гансалес Р., Вудс Р. Мир цифровой обработки. Циф- ровая обработка изображений : пер. с англ. / под ред. П. А. Чочиа. М. : Техносфера, 2005. 1072 с.

Текст в формате PDF: 
Статус: 
опубликована
Номер страницы: 
стр. 181
Краткое содержание (PDF):