弹头痕迹多尺度扩展分形检验分析

发布时间：2020-02-07 23:53

【摘要】：弹头痕迹的分析与比对是破获涉枪案件的关键之一,目前国内外在这方面主要采用对弹头痕迹的几何形态、位置及线条进行比对的方法。在分析弹头膛线痕迹区域形成特点的基础上,结合分形能够描述复杂自然物体表面的特点,提出了使用扩展分形模型描述弹头膛线区域痕迹,给出了弹头痕迹种类与同一检验的多尺度扩展分形分析方法及其相关算法。研究结果表明,该方法用于弹头痕迹检验是可行和有效的。本文的方法为枪弹痕迹的司法分析与鉴定提供了新的思路,扩展了司法弹道学的研究方法。
【图文】：

形特征值不能够说明问题,而需要计算痕迹的局部分形特征,然后对所有局部特征进行比对。本文对弹头痕迹图像纹理进行区域划分,区域划分如图1所示,然后针对每个区域计算其局部分形特征值。图1　纹理区域划分Fig.1　Area partition of the texture　由图像灰度增量构造局部结构函数:fxs(m,n)=1W2∑m′=m+W/2m′=m-W/2∑n′=n+W/2n′=n-W/2|Δxs(m′,n′)|2,fys(m,n)=1W2∑m′=m+W/2m′=m-W/2∑n′=n+W/2n′=n-W/2|Δys(m′,n′)|2,(10)其中

步骤2　由图像P计算阳膛线2侧边l1和l2;以平行于弹头尾部的直线AB相交于2侧边,计算其中心C点,见图2.图2　弹头图像定位Fig.2　Locating image of the bullet　步骤3　以C点为起点向两侧边方向分别确定等距离的2个点,这2个点之间的距离即为矩形计算区域的宽。由弹头图像定位算法得到的计算区域的高和宽即为比对区域。本文使用灰度增量构造结构函数,使得多尺度分形参数具有如下特点:1)图像灰度偏移不变性:B(t)和B(t)+I在所有的尺度上有相同的Hurst分形特征值,其中,I为图像像素灰度值,I∈;2)图像灰度比例不变性:B(t)和aB(t)在所有的尺度上有相同的Hurst分形特征值,其中,a为比例参数

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【共引文献】

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本文编号：2577341