THEMIS紫外光谱成像仪的放大率估计及其图像的长宽比校正

目的 校正THEMIS紫外光谱成像仪图像的长宽比并估计系统放大率参数.方法 制作测试图片,用紫外光谱成像仪拍摄紫外光谱影像集,由图像和测试图片的差异分析出成像缺陷和放大率参数.结果 通过Photoshop测量像素值的方法测量出图像的长宽比差异,并用MATLAB算法校正,同时得出紫外光谱成像仪的放大倍率β.结论 校正后紫外光谱图像恢复了原始比例,且系统放大率β可以在恢复痕迹原始大小时发挥作用,由此获得准确的紫外光谱图像供后续光谱分析检验和研究.     

法医DNA片段分析软件的研究与应用

法医DNA片段分析软件是与法医DNA专用检测平台相配套的数据分析工具,可实现对平台采集、预处理过的DNA数据进行分析和深度加工,并实现法医DNA检验过程的自动化,进一步摆脱我国DNA检测技术对国外分析软件的依赖,具有良好的推广应用前景。     

图像真伪鉴定内涵

伪造图像检验日益成为一个研究和应用的热点。但是目前针对图像的真伪及其鉴定方法还没有较清晰的界定。尤其在物证鉴定领域,在方法相对缺乏,而实际需求日趋增长的情况下,如何有效地对具体案件检材进行检验是我们在司法活动中遇到的巨大挑战。本文根据作者在相关检验中所遇问题做出的一些思考,结合工作实际,对图像真伪鉴定的内涵进行探讨。     

图像复原工工具应用技巧

本文从应用角度阐述了刑事影像处理中有关图像复原方法的一些技巧,包括如何判断模糊类型、模糊参数,针对一些特定的图像如何减少振铃效应、如何调整达到最佳参数,并对这些技巧对应的原理作了简要的解释.     

高精度三维人脸图像数据库

3D人脸图像数据库广泛应用于计算机视觉、动画绘图设计、医学等很多领域。在法庭科学领域,采集三维人脸图像并建立数据库,可进行人像特征分类、统计人像特征的分布以及训练人像模型,这些分析是人像比对和识别的基础。与传统的二维数据库相比,三维(3D)人脸图像库能够提供更多信息,例如,三维人脸图像的空间结构和形状包含多视角轮廓。3D人脸图像采集方法包含多视角几何信息的方法、结构光的方法和3D扫描仪的方法,这些方法有不同的采集设备和环境。国内外已经建立了几个有代表性的3D人脸图像数据库,例如MPI实验室的MPI和BJUT的BJUT-3D,但这些库在分辨率和精度方面尚有不足。本文首先回顾了MPI、BJUT-3D数据库和它们的采集环境,然后对建立中国人的高精度3D人脸图像数据库进行探索研究。用彩色手持三维扫描仪(Artec Spider)采集了1100个3D人脸图像,这些图像包含彩色纹理和深度信息(几何形状和点云),每个人脸图像的几何形状的采样点数目超过2000万,三角面片数目超过4000万。与BJUT-3D人脸数据库在人脸形状、分辨率和纹理等方面的比较结果显示,本研究采集的人脸图像有更高的精度,在嘴巴、鼻子、眼睛等方面比其他数据库中的人脸图像显示了更多的细节。建立的数据库将会支持在3D人像识别和算法评估方面的进一步工作。     

三维人脸图像的数据采集与预处理

在对人脸图像的研究中,三维图像可以弥补二维图像不能解决的多姿态多角度等问题,因此越来越受到重视。如何高效地大规模采集高清三维人脸图像仍是目前面临的一个值得深入研究的课题,包括设备选用、质量控制以及获取图像后的处理方法等。本文介绍了1100多份高清三维人像采集和处理过程中的方法、技巧以及需要注意的问题。一是设备的选择。在对扫描设备做了大量的资料查阅和性能比较后,选用了Artec Spider手持式3D扫描仪,它不仅使用方便且可以较好地获取被扫描物体的深度信息和彩色纹理,测量精度可达微米级别,适合用于获取高分辨的三维人脸图像。其次是在获取大量的三维脸像样本中如何做好图像质量的控制。由于手持式扫描仪在采集过程中易受到人为操作的不稳定因素影响,本研究摸索出适用的操作流程以提高采集质量和效率。三是采集后的数据处理。获取的原始数据是经过计算机实时配准的几百至上千个曲面的集合,采用了人工干预的方法来进一步提高曲面配准的精度。在大规模样本采集效率的分析方面,通过对预处理前后的图像质量、平均处理时间和单个样本的曲面采集数之间的关系进行分析,得出采集的曲面数在500~700帧之间的样本质量为最佳。     

案事件调查中视频证据的内容解析

案事件的调查中,常常需要专业人员出具书面的报告,对视频记载的事件过程进行描述和解释。实际案件中,视频内容的分析报告多采用时间顺序,以语言描述为主。本文提出视频内容解析的概念,综合运用图像处理、图像测量、现场实验等技术方法,对视频中人、车、物等状态及其相互关系进行定性和定量的分析。解析结果以文字与图表相结合的形式呈现,可以更清晰完整地表述视频中反映的事件过程,已在多起重特大案事件的现场视频分析中应用。对于持续时间较长、关键目标动作较复杂的案事件形成视频解析报告,有助于对事件过程的还原,提高了视频证据的证明能力。     

影像证据探讨

影像资料目前已经广泛应用于案件调查,是法律规定的重要证据类型。然而,至今有关如何在侦查和诉讼过程中对影像资料作为证据使用的问题只有一些理论性探讨,缺乏结合实际的讨论。本文针对影像证据,讨论实际应用中涉及的四个方面的问题,希望能最大限度的发挥影像证据的价值。一是分析了影像证据有关的法律法规,包括不同部门的规定的比较,给出了实际应用中需要注意的地方。二是讨论了保证影像证据合法性问题。第三点讨论证明影像证据的真实性,包括程序保证和技术证明两部分。最后重点讨论了如何提升影像证据的关联性。主要从关联性的定义出发,结合影像证据关联性特征涉及到的主观和客观要素,分析总结了提升关联性的途径。     

基于BEMD二次分解与维纳滤波相结合的图像去噪算法

目的提出基于二维经验模态分解(BEMD)与维纳滤波相结合的图像去噪算法并验证其去噪效果。方法通过对含噪的图像进行BEMD尺度分解,提取前两阶含噪的尺度分量,使用维纳滤波进行一次去噪,然后再次进行BEMD分解和滤波去噪,从而达到去噪的目的。将本文提出的算法与经典算法进行比较,验证该算法的可行性和鲁棒性。结果实验表明,该算法不仅能够有效降低图像的噪声,而且能很好地保持图像信息。结论本文提出的图像去噪算法思路新颖,效果良好,在法庭科学图像处理领域有很好的参考和应用价值。     

视频侦查中多摄像头下嫌疑目标同一的概率研究

目的视频侦查中的时空轨迹信息是很多案件侦破的关键,但在证据准备和法庭质证阶段,如何使用这些信息目前并没有方法依据。本文针对视频侦查中轨迹信息的证据转化问题,开展理论分析,建立概率方法。方法结合视频侦查的典型过程,定义了摄像头下人物的人体、衣着和交通工具等特征;对不同的特征根据其出现的可能性进行针对性的概率估计以得到概率上限,对多摄像头下嫌疑人作案和逃窜过程的概率进行表示;基于图模型构造贝叶斯网络对轨迹追踪问题进行建模,并对模型利用贝叶斯网络特性进行求解,以得到似然比结果。结果结合视频侦查场景给出了问题中似然比的公式和近似计算方法。1)通过分解提出时段、时序和方向假设建立了一种时空特征概率模型分析方法;2)提出了视频图像中衣服、人体、交通工具特征的概率分析思路框架;3)得到了假设条件下的似然比结果;4)给出了假设条件对概率计算的影响,讨论了实际应用中后验比估计的方法及方法的使用限制因素。结论本文建立的理论分析方法首次为视频追踪结果的证据应用提供量化参考模型,从概率的角度解释了视频轨迹追踪结果为什么可以成为证据,有助于提升视频追踪证据的证明力:基于视频中能观察到的常见的十二个特征(体态、上衣颜色、上衣纹理、上衣款式、裤子款式、裤子颜色、鞋子款式、鞋子颜色、头发长度、摩托车款式、摩托车颜色、摩托车行李箱样式)的条件,对于具有相同特征的目标依次出现在三个摄像头下(摄像头之间没有分叉路口)的案例,计算得到的似然比(第一个摄像头下的目标与第三个摄像头下的目标为同一目标和不同目标条件下,出现给定特征的可能性之比)下限超过10;量级。