Выделение индивидуальных признаков на цифровых изображениях следов бойков

Федоренко В. А. and Корнилов М. В.
Additional contact information
Федоренко В. А.: Образовательно-научный институт наноструктур и биосистем Саратовского государственного университета
Корнилов М. В.: Образовательно-научный институт наноструктур и биосистем Саратовского государственного университета

Izvestiya of Saratov University. New Series. Series: Economics. Management. Law Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия Экономика. Управление. Право, 2014, vol. 14, issue 1-2, 181-186

Abstract: 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 экспертных 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.

Keywords: СЛЕДЫ БОЙКОВ; ГИЛЬЗОТЕКА; ОБРАБОТКА ЦИФРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ; ИДЕНТИФИКАЦИЯ ОРУЖИЯ; АВТОМАТИЗИРОВАННЫЕ ИДЕНТИФИКАЦИОННЫЕ БАЛЛИСТИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ (search for similar items in EconPapers)
Date: 2014
References: Add references at CitEc
Citations:

Downloads: (external link)
http://cyberleninka.ru/article/n/vydelenie-individ ... eniyah-sledov-boykov

Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.

Export reference: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTML/Text

Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:scn:002275:15772828

Access Statistics for this article

More articles in Izvestiya of Saratov University. New Series. Series: Economics. Management. Law Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия Экономика. Управление. Право from CyberLeninka, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского»
Bibliographic data for series maintained by CyberLeninka ().