Cite this article as:

Федоренко В. А. ОБРАБОТКА ЦИФРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ СЛЕДОВ НА ПУЛЯХ ДЛЯ АВТОМАТИЧЕСКОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ ОРУЖИЯ. Izv. Saratov Univ., Economics. Management. Law, 2014, vol. 14, iss. 1, pp. 200-205. DOI: https://doi.org/10.18500/1994-2540-2014-14-1-2-200-205


This is an open access article distributed under the terms of Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC-BY 4.0).
Heading: 
Language: 
Russian

ОБРАБОТКА ЦИФРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ СЛЕДОВ НА ПУЛЯХ ДЛЯ АВТОМАТИЧЕСКОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ ОРУЖИЯ

Введение. Идентификация огнестрельного оружия по следам на выстреленных пулях является одной из наиболее сложных задач судебно-баллистической экспертизы. Это вызвано тем, что индивидуальные признаки оружия, отображающиеся в следах на выстреленных пулях, обладают высокой степенью вариативности. Применяемые в настоящее время способы автоматической идентификации огнестрельного оружия оказываются малоэффективными при анализе следов электронных пулетек, содержащих десятки тысяч однотипных объектов. Методы. В работе предлагается алгоритм автоматической оценки схожести вторичных следов на выстреленных пулях, основанный на предварительной обработке изображений, их бинаризации и применении корреляционных методов. Для оценки идентификационной значимости следов используется автокорреляционная функция, а степень совпадения следов определяется по максимуму функции взаимной корреляции. Разработанный алгоритм фактически моделирует операции, которые умозрительно проводит эксперт при сравнении следов. Например, при сравнении следов методом совмещения трассы представляются в виде светлых полос относительно более темного фона независи- мо от яркости самого изображения. Экспериментальная часть. Работоспособность предлагаемого алгоритма протестирована на наборах пуль, выстреленных из 16 различных экземпляров оружия. Показана эффективность предложенного метода как при анализе парных следов, так и различающихся следов. Обсуждение результатов. Оценка идентификационной значимости следов и определение максимума функции взаимной корреляции цифровых изображений, представленных в бинарном виде, позволяет более корректно формировать приоритетный список по степени схожести сравниваемых изображений. В конечном счете это позволяет повысить эффективность проведения проверок по электронной пулетеке.

References: 

1. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. М. : Мир, 1974. 198 c. 2. Гансалес Р., Вудс Р. Мир цифровой обработки. Цифровая обработка изображений / пер. с англ. под ред. П. А. Чочиа. М. : Техносфера, 2005. 1072 с.

Full Text (PDF): 
Status: 
опубликована
Short Text (PDF):