Известия Саратовского университета. Новая серия.

Серия: Экономика. Управление. Право

ISSN 1994-2540 (Print)
ISSN 2542-1956 (Online)


Для цитирования:

Федоренко В. А., Корнилов М. В. ВЫДЕЛЕНИЕ ИНДИВИДУАЛЬНЫХ ПРИЗНАКОВ НА ЦИФРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЯХ СЛЕДОВ БОЙКОВ // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Экономика. Управление. Право. 2014. Т. 14, вып. 1, ч. 2. С. 181-186. DOI: 10.18500/1994-2540-2014-14-1-2-181-186

Статья опубликована на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC-BY 4.0).
Полный текст в формате PDF(Ru):
(загрузок: 0)
Язык публикации: 
русский
Рубрика: 
Тип статьи: 
Научная статья
УДК: 
343.98

ВЫДЕЛЕНИЕ ИНДИВИДУАЛЬНЫХ ПРИЗНАКОВ НА ЦИФРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЯХ СЛЕДОВ БОЙКОВ

Авторы: 
Федоренко Владимир Александрович, Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского
Корнилов М. В., Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского
Аннотация: 

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.

Список источников: 
  1. Фисенко Т. Ю., Фисенко В. Т. Исследование и разработка методов улучшения подводных изображений / Филиал ОАО «Корпорация “Комета” – научно-проектный 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. Цифровая обработка изображений : пер. с англ. / под ред. П. А. Чочиа. М. : Техносфера, 2005. 1072 с.
Поступила в редакцию: 
19.11.2013
Принята к публикации: 
17.12.2013