Вид документа : Статья из журнала Шифр издания : Автор(ы) : Федоренко В. А. (кандидат физико-математических услуг; заведующий лабораторией) Заглавие : Выделение индивидуальных признаков на цифровых изображениях следов бойков Серия: Научный отдел .     Право Место публикации : Известия Саратовского университета. Новая серия. Сер.: Экономика. Управление. Право. - 2014. - Вып. 1, Ч. 2. - С.181-186: рис. - ISSN 1814-733X (Шифр isg8/2014/1). - ISSN 1814-733X Примечания : Библиогр.: с. 186 (2 назв.). - Рез. и библиогр. на англ. в конце ст.полный текст статьи см. на сайте Научной электронной библиотеки elibrary.ru УДК : 343.98 ББК : 67.52 Предметные рубрики: Право Криминалистика Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): цифровые изображения--следы бойков--гильзотеки--автоматизированные баллистические идентификационные системы--абис--баллистические лаборатории--идентификация оружия--фильтр винера--винера фильтр--метод ниблэка--ниблэка метод--фильтр канни--канни фильтр Аннотация: 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. 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. 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. 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.