基于小波分解的击针头痕全元匹配算法研究开题报告

全文总字数：1134字

1. 研究目的与意义

本课题拟利用小波分析方法处理从子弹上提取的三维拓扑表面，对来自于不同规格不同厂家的4种枪支的痕迹采集共40个击针头痕运用CMC算法进行匹配识别，力求找到最优方案，实现枪支子弹的快速匹配。在刑事案件中，利用此算法对现场残留下的子弹与涉案枪支进行匹配，可以为案件的侦破提供线索和方向，为刑事诉讼提供证据。

2. 国内外研究现状分析

目前，国际上比较成熟的枪弹痕迹检测方法都是针对弹头进行的。传统的弹痕检测方法是用显微镜进行观察，这种人工比对的方法以经验为主，计算测量为辅，效率低，且依赖于人的主观判断，不能满足枪弹痕迹快速、准确检验和串并案的需要。目前最常用的用显微镜观察的枪弹自动比对检索系统是CONDOR系统和IBIS系统。国外对弹底窝痕和击针头痕的研究工作也已开始，目前主要采用3D表面形貌特征技术获取弹底表面痕迹，通过区域分割技术来寻找有效区域，从而提高其互相关系数值，达到匹配目的。

小波分析是当前应用数学和工程学科中一个迅速发展的新领域，在近三十年的探索研究后，重要的数学形式体系已经建立，理论基础更加扎实。同时具有了理论深刻和应用十分广泛的双重意义。

3. 研究的基本内容与计划

本课题拟建立针对击针头痕开发出比较成熟的枪弹痕迹检测方法。研究小波分析方法对图像处理的应用，之后选取合适的小波分析方法处理从子弹上提取的三维拓扑表面，去除噪声，提取有用信息。同时在原有全元匹配算法的基础上针对匹配对象进行优化改进，使得识别精度上升，提高识别效率。最终找到击针头痕识别匹配的最优方案。

研究内容：

（1）研究如何利用小波分析方法处理从子弹上提取的三维拓扑表面，使其便于进行匹配识别；

4. 研究创新点

本项目研究弹底窝痕全元匹配算法，其特色与创新之处有以下几点：

（1）匹配区域的发现和提取。击针头痕是一种存在于底火帽上的粗糙表面。其图像分布无角点特征，无形状规则、特征信息量低、发生随机性强，因此匹配区域的找寻存在相当大的难度。

（2）匹配算法的创新。本项目提出基于小波分解的击针头痕全元匹配算法，创新的引入了小波分解方法对击针头痕进行前期处理。