基于图像纹理分布的算法在子弹自动比对中的应用

发布时间：2018-06-10 06:29

  本文选题：子弹检测 + 图像匹配　； 参考：《武汉大学学报(理学版)》2007年05期

【摘要】：基于笔者所在研究组自行研发的三维激光彩色扫描仪系统(3DLCS)的功能特性以及公安子弹痕迹检测实际应用的需求,提出了基于图像纹理分布的统计算法.该算法利用边缘检测、去除噪声、阈值分割,找到描述图像纹理分布的数组特征,再利用此特征进行弹头的最小绝对差(MAD)自动比对.与直接利用MAD算法进行子弹检测比较起来,SABGD标注了图像的纹理特征,更符合人眼匹配图像的机制.实验表明,SABGD在弹头检测过程中,可以减少比对的数据量,提高比对准确率,减轻比对人员工作量.
[Abstract]:A statistical algorithm based on image texture distribution is proposed based on the functional characteristics of 3D laser color scanner system (3DLCSS) developed by the author and the practical application of bullet trace detection in public security. The algorithm uses edge detection, noise removal, threshold segmentation to find the array feature that describes the texture distribution of the image, and then uses this feature to automatically compare the minimum absolute difference (MAD) of the warhead. Compared with direct bullet detection using mad algorithm, SABGD tagged the texture feature of the image, which is more in line with the mechanism of human eye matching image. The experimental results show that SABGD can reduce the data volume, improve the accuracy and reduce the workload of warhead detection.
【作者单位】： 湖北第二师范学院计算机科学与工程系 华中科技大学图像识别与人工智能研究所/图像信息处理与智能控制教育部重点实验室 华中科技大学图像识别与人工智能研究所/图像信息处理与智能控制教育部重点实验室
【基金】：国家自然科学基金(69775022)资助项目 国家高技术研究发展计划(863计划)项目(863-306-ZT04-06-3) 湖北黄鹤影视科技股份有限公司资助
【分类号】：D918;TP391.41

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2002289