發(fā)布時間：2017-04-17 15:46

第 1 章  緒論 

1.1 研究背景及意義 
眾所周知在當今社會中涉槍類案件頻頻發(fā)生，恐怖主義襲擊也是屢見不鮮，它們給社會安定和人民的生命安全帶來了嚴重的威脅。刑偵工作人員在偵查這些涉槍案件的時，收集現(xiàn)場中最重要的證據(jù)之一就是子彈彈頭，法醫(yī)技術(shù)人員通過對收集的彈頭進行彈痕數(shù)據(jù)采集、成像、觀測和對比，最終找出對應(yīng)槍械的類型。刑偵工作人員以此為線索可以更快速的偵破案件，同時彈頭也可以作為有力的物證指正兇手，因此彈痕鑒別技術(shù)在法醫(yī)技術(shù)工作中十分重要。然而槍彈痕跡的細小難辨，加上易造成物理傷害，使得技術(shù)人員難以憑借肉眼來直接分辨，且費時費力，傳統(tǒng)的人工識別很容易造成錯誤匹配。為了解決此類問題研究人員開始了針對彈痕的自動識別匹配系統(tǒng)的研究，已有了一定的成果。但是在對槍彈痕跡進行對比識別之前，首要的任務(wù)就是彈痕圖像數(shù)據(jù)的可視化，彈痕可視化的效果會直接影響到后期識別的正確率。因此本文針對三維彈痕數(shù)據(jù)的可視化技術(shù)和算法進行研究，旨在實現(xiàn)槍彈痕跡特征信息的三維可視化，為后續(xù)對比識別研究奠定基礎(chǔ)，提高識別正確率，為偵破涉槍類案件提供線索更好的打擊犯罪。 國外在這方面已經(jīng)可以做到對清晰三維彈痕圖像進行自動識別匹配且正確率很高，如加拿大法醫(yī)技術(shù)公司的 TRAXHD3D[1]。而目前國內(nèi)的槍彈痕跡自動識別技術(shù)還是基于彈痕的二維圖像或者是簡單的三維形貌圖像上實現(xiàn)的，而且無法實現(xiàn)三維彈痕棱線的相對深度、寬度和角度等重要痕跡信息的對比，丟失了原本彈痕圖像的深度特征信息。為了解決此類問題，提高后期彈痕匹配識別的正確率，本文針對槍彈痕三維圖像可視化進行了研究。彈痕的三維圖像包含的信息是更完整的，也更為精確。同時，彈痕的三維模型可以提供給觀測者一個無限的自由觀看角度，避免了光照不均勻?qū)е碌挠^察死角，減少彈痕深度信息的遺漏。為未來三維彈痕圖像庫的建立和三維彈痕特征圖像的觀測比對奠定基礎(chǔ)，縮短與國外先進三維微觀痕跡顯示技術(shù)的差距。 
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1.2 槍彈痕三維可視化算法的研究現(xiàn)狀 
三維可視化技術(shù)在槍彈痕跡處理方面的應(yīng)用比較少，相比之下，三維可視化技術(shù)在醫(yī)學和地形地質(zhì)領(lǐng)域的應(yīng)用和研究已經(jīng)比較深入，因此本文通過對其他領(lǐng)域的三維可視化算法研究和探討，找到適用于槍彈痕跡三維可視化的算法并加以實現(xiàn)。 醫(yī)學影像技術(shù)最早出現(xiàn)在 1985 年，多年的發(fā)展與變革，大量的影像技術(shù)被開發(fā)出來。影像技術(shù)獲得的醫(yī)學圖像進行可視化可以直觀地顯示出病灶的位置、程度等，對醫(yī)學診斷有很大的幫助。醫(yī)學圖像的可視化技術(shù)是采用計算機圖像處理技術(shù)，結(jié)合先進的信息顯示手段對圖像數(shù)據(jù)進行三維重構(gòu)，獲得醫(yī)學影像的三維模型。醫(yī)學領(lǐng)域常用的三維可視化算法有移動立方體方法（Marching Cubes），光線追蹤算法（Ray Tracing），錯切變形算法（Shear-Warp）等。 MC 算法于 1987 年由 W.Lorensen 等人提出[2]，它是一種基于體素級的重建算法，其基本思想是對數(shù)據(jù)場中的立方體進行處理，找出其中與等值面相交的部分，通過相應(yīng)的插值算法求出等值面與立方體的交點，將等值面與立方體邊上的交點按一定的方式相連，生成新的等值面，新的等值面則可以作為等值面在該立方體內(nèi)的一個逼近平面。 RT 算法是由 Appe 在 1968 年提出，其原理是反向追蹤到達視點的光線，追蹤到影響物體表面點光強的光源，并計算出物體表面點的光強，通過光強程度不同來呈現(xiàn)三維的可視化效果[3]。
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第 2 章 槍彈痕三維可視化實現(xiàn)方案 

2.1 引言 

涉槍類案件的頻發(fā)，突顯了槍彈痕跡相關(guān)方向研究的重要性。彈頭痕跡能夠?qū)�槍械�?nèi)部機件產(chǎn)生明顯的反映，具有極高的鑒定價值且擁有強有力的鑒定科學依據(jù)，因此可以通過彈頭痕跡特征來認定射擊出該彈頭的槍支的種類或者型號，這就是槍彈痕跡作為痕跡證物的重要原因。 研究槍彈痕跡三維可視化需要知道彈痕相關(guān)的知識如：彈痕的形成原因，彈痕的形成部位，彈痕的形狀分類，可用做對比的彈痕信息等。在基于這些背景知識的情況下，對彈痕數(shù)據(jù)信息進行采集，才能完成后續(xù)的圖像處理和彈痕特征信息的顯示，并據(jù)此構(gòu)造槍彈痕三維可視化模型。因此本章首先對槍彈痕特征的形成機制、彈痕的特點和彈痕的位置進行了介紹；然后對本文的三維可視化方案進行了闡述。三維可視化方案主要包括槍彈痕三維數(shù)據(jù)采集方案的選取和三維數(shù)據(jù)處理方案的設(shè)計。在本章的最后，對三維可視化方案的實現(xiàn)流程做了整體的規(guī)劃，并簡要介紹了方案實現(xiàn)所涉及到的關(guān)鍵技術(shù)。

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2.2 槍彈痕特征介紹
為實現(xiàn)槍彈痕的三維可視化必須針對彈頭痕跡進行研究，彈頭上的痕跡主要是由于子彈發(fā)射過程中彈頭和槍管膛線間的相互作用而造成。相互作用在子彈彈頭上形成了磕碰彈痕、坡膛彈痕、膛線彈痕、小線紋和金屬卷邊等痕跡[18]。這些痕跡信息中有些是有著重要的鑒定價值的[19]，下面進行具體的介紹： 磕碰彈痕是在子彈進膛過程中形成的，，不同類型的槍支在進膛、子彈的引導(dǎo)等都有所不同。因此在這過程中形成了不同的磕碰痕跡。主要有圓形、月牙形和點線狀的痕跡特征，一般出現(xiàn)在彈頭彈尖部位。 坡膛彈痕是由于彈體和槍管膛線之間擦劃形成的。擦劃痕跡成線條狀、間隔分布、面積大，痕跡清晰明顯，線條連貫且穩(wěn)定性很高。主要出現(xiàn)在彈頭圓柱部表面和彈頭尾部。對槍支的同一認定有極高的鑒定價值。如圖 2.1 所示。 在彈頭上膛線彈痕成對出現(xiàn)，分別為陽膛線彈痕和陰膛線彈痕。它們主要出現(xiàn)在彈頭的圓柱部。在射擊出的彈頭表面上，呈現(xiàn)一定傾斜角度并具有凹陷狀的條帶痕跡是陽膛線彈痕（LEA），兩條陽膛線彈痕之間的區(qū)域為陰膛線彈痕，在陰膛線彈痕部位幾乎不存在規(guī)律的擦劃痕跡線條，所以并不能用于彈痕的鑒定。
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第 3 章  三維彈痕圖像預(yù)處理 ......... 21 
3.1 引言 ......... 21 
3.2 三維彈痕數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化 ..... 21 
3.3 三維彈痕圖像的預(yù)處理方法研究 .......... 23 
3.4 本章小結(jié) ......... 35 
第 4 章  三維彈痕圖像特征提取算法研究 ........... 37 
4.1 引言 ......... 37 
4.2 三維彈痕圖像特征提取算法研究現(xiàn)狀 ........... 37 
4.3 基于斜率變化的三維彈痕特征提取算法 ...... 38 
4.3.1 彈痕特征提取算法實現(xiàn)過程 ............ 38 
4.3.2 彈痕點云數(shù)據(jù)的配準 ....... 41 
4.4 實驗結(jié)果分析 ......... 47 
4.4.1 實驗圖像對比 ........... 47 
4.4.2 實驗數(shù)據(jù)對比 ........... 47
4.5 本章小結(jié) ......... 50 
第 5 章  彈痕圖像的三維重構(gòu)算法研究 ....... 51 
5.1 引言 ......... 51
5.2 三維重構(gòu)算法介紹.......... 51 
5.3 Delaunay 網(wǎng)格化算法的介紹與實現(xiàn) ..... 52
5.4 三維彈痕特征圖像的拼接與顯示 .......... 59 
5.5 本章小結(jié) ......... 64 

第 5 章  彈痕圖像的三維重構(gòu)算法研究

5.1 引言 
三維重構(gòu)是指采用插值、逼近等方法，建立各個離散的數(shù)據(jù)點之間的拓撲關(guān)系，最后得到與原曲面拓撲等價的細小分片曲面的過程[38]。三維重構(gòu)是數(shù)據(jù)可視化和逆向工程中常用的關(guān)鍵技術(shù)，廣泛地應(yīng)用在醫(yī)學、勘探、測量、計算機視覺等領(lǐng)域，是三維數(shù)據(jù)可視化的重要方法[39]。正確合理的拓撲關(guān)系能夠有效地反映離散數(shù)據(jù)所蘊含的原始物體表面的形狀和結(jié)構(gòu)，這對槍彈痕的三維可視化有著重要的作用和意義。點云數(shù)據(jù)的三角剖分在處理離散點云數(shù)據(jù)上已得到了廣泛的應(yīng)用，并且算法和理論相當成熟，特別是針對復(fù)雜、海量的離散點云數(shù)據(jù)的拓撲效果比較好[40-41]。三維重構(gòu)是數(shù)據(jù)可視化和逆向工程中常用的關(guān)鍵技術(shù)，近年來備受國內(nèi)外研究人員的關(guān)注。相應(yīng)的曲面重構(gòu)算法逐步被提出，在理論和應(yīng)用方面也是日趨成熟。應(yīng)用最廣泛的有以下幾種方法：分段線性法，隱式曲面法，參數(shù)曲面法和物理變形法等[42]。 分段線性法：分段線性法也叫做網(wǎng)格剖分法，該算法通過大量細小三角面片構(gòu)建三角網(wǎng)格逼近待重構(gòu)的曲面，其實質(zhì)是通過三角網(wǎng)格的構(gòu)建反映數(shù)據(jù)點與其鄰近點之間的拓撲和連接關(guān)系[43-44]，由于三角網(wǎng)格曲面便于曲面模型的計算機三維顯示，可以表示任意復(fù)雜的拓撲曲面，越來越多的工程釆用三角形表示物體表面模型。根據(jù)網(wǎng)格剖分的不同可有如下幾類方法：基于體素的方法，區(qū)域增長法，四叉樹、八叉樹法還有 Delaunay 網(wǎng)格法等。本文選擇 Delaunay 網(wǎng)格法針對彈痕三維曲面進行了重構(gòu)。 
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結(jié)論

本文首先介紹了槍彈痕三維可視化的研究背景和意義，對彈痕三維顯示方向的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進行了介紹，闡述了槍彈痕跡顯示方面國內(nèi)外技術(shù)上的差距，說明了槍彈痕三維可視化算法研究的重要性。 接著本文對槍彈痕跡特征的產(chǎn)生機理、結(jié)構(gòu)特點和類型劃分進行了描述，介紹了槍彈痕跡三維數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)及其采集原理和采集過程，通過高精度的光學采集設(shè)備完成了槍彈痕三維圖像數(shù)據(jù)的采集。 然后本文針對槍彈痕三維數(shù)據(jù)的預(yù)處理進行研究，完成了數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化，更便于計算機編程處理；針對三維彈痕形貌圖像中的離群點，基于坡度濾波原理設(shè)計了離群點去除算法；又通過幾種插值算法的對比，選擇三次多項式插值完成了彈痕三維形貌曲面的空洞修補；參照計算粗糙度的 ISO11562 高斯濾波器，設(shè)計了二維高斯帶通濾波器，實現(xiàn)了彈痕特征信息的提取和彈痕曲面的展平；基于槍彈痕跡特征的方向性改進了濾波算法，采用 7×7 方向濾波模板完成了彈痕的方向濾波，突出了槍彈痕跡特征的顯示。 本文提出了一種基于彈痕棱線斜率變化提取彈痕特征的特征提取算法，通過計算確定了彈痕三維棱線的參數(shù)限定范圍，采用該算法實現(xiàn)了彈痕棱線特征相對深度、寬度和角度的比對，完成了彈痕的識別。并且將彈痕識別正確率從 85.6%提高到了 90.2%，由于減少了人工選擇子彈切面位置的過程，單組彈痕數(shù)據(jù)的對比由 120s 縮減到了 32.7s。對彈痕點云數(shù)據(jù)進行了配準，采用點云主方向貼合法進行了彈痕點云數(shù)據(jù)的粗配準，根據(jù)經(jīng)典的 ICP 算法完成了彈痕點云數(shù)據(jù)的精配準，配準效果較好，為彈痕特征參數(shù)的比對奠定了基礎(chǔ)。 
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參考文獻(略)

本文編號：313657