CN102324048B - 笔痕特征计算机量化比对辅助分析系统 - Google Patents

Abstract

本发明属于刑事科学技术中文件检验与鉴定技术领域，尤其涉及一种笔痕特征计算机量化比对辅助分析系统。本发明提供一种笔痕对比效率和准确率高的笔痕特征计算机量化比对辅助分析系统。本发明包括图像导入模块、图像处理模块、量化特征统计分析模块、测量比对模块；所述图像导入模块采用 Scanline 函数读取检材图像像素；所述图像处理模块对导入的检材图像进行二值化、提取轮廓、反向取色、调整亮度和对比度处理；所述量化特征统计分析模块将经图像处理后的检材图像中的笔痕的面积和周长进行统计，再将检材图像中的笔痕和样本图像中的笔痕进行轮廓重叠比对显示；所述测量比对模块比较检材和样本上笔痕特征的长度、宽度和角度，计算各项差值。

Description

笔痕特征计算机量化比对辅助分析系统

技术领域

本发明属于刑事科学技术中文件检验与鉴定技术领域，尤其涉及一种笔痕特征计算机量化比对辅助分析系统。

背景技术

笔痕特征是个人书写运动作用于笔尖，反映在笔画中的细微征象。每一支笔微观结构的特殊性加之每个人书写运动习惯的特殊性共同构成同一个人用同一支笔书写的特有的笔痕特征系统。因此，利用笔痕特征可以进行书写工具的种属鉴别和人身同一认定鉴定。

目前，对笔痕个体特征的认识主要靠笔迹专家的专门知识和经验进行鉴别和判断，有时由于缺乏足够的、令人信服的客观依据，难以作出鉴定结论，或者在发生鉴定结论分歧时，没有一个客观的标准和坚实的依据来统一认识，笔痕对比效率和准确率低，给侦查和审判工作造成困难，也使笔痕检验技术发展和广泛应用受到局限。

发明内容

本发明就是针对上述问题，提供一种笔痕对比效率和准确率高的笔痕特征计算机量化比对辅助分析系统。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案，本发明包括图像导入模块、图像处理模块、量化特征统计分析模块、测量比对模块。

所述图像导入模块采用Scanline函数读取检材图像像素。

所述图像处理模块对导入的检材图像进行二值化、提取轮廓、反向取色、调整亮度和对比度处理。

所述量化特征统计分析模块将经图像处理后的检材图像中的笔痕的面积和周长进行统计，再将检材图像中的笔痕和样本图像中的笔痕进行轮廓重叠比对显示。

所述测量比对模块比较检材和样本上笔痕特征的长度、宽度和角度，计算各项差值。

作为一种优选方案，本发明所述笔痕为点痕、线痕、划痕或压痕。

作为另一种优选方案，本发明所述二值化的方法为：设定一个阀值T，将图像分为两部分：

 ，其中F(x,y)为输入灰度图；G(x,y)为输出的二值图。

作为另一种优选方案，本发明所述提取轮廓的方法为：掏空图形联通区域的内部点。

其次，本发明所述反向取色为：对图像每一个字节的R、G、B三个分量进行取反操作。

另外，本发明所述轮廓重叠比对采用检材和样本图像的旋转和平移的方式进行。

本发明有益效果：本发明通过特征统计分析模块为检验人员提供检材笔痕与样本笔痕的轮廓重叠比对信息；通过测量比对模块为检验人员提供检材与样本上笔痕特征的长度、宽度和角度的差值信息，避免了现有通过人工比对产生的信息误差，为笔迹分析工作提供了准确、客观的比对信息，提高了破案的效率和准确率。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步说明。本发明保护范围不仅局限于以下内容的表述。

图1是本发明原理框图。

图2是本发明图像导入示意图。

图3是本发明图像进行二值化处理示意图。

图4是本发明图像进行轮廓提取示意图。

图5是本发明图像进行轮廓重叠比对示意图。

具体实施方式

本发明包括图像导入模块、图像处理模块、量化特征统计分析模块、测量比对模块。

所述图像导入模块采用Scanline函数读取检材图像像素；Scanline函数是Delphi提供的高效读取像素的方法，比较一般的像素读取函数Pixels速度要快的多，特别对于笔痕特征比对分析系统所要求的图像的平移和旋转等功能，使用Pixels函数来完成耗时太长，因此本系统采用Scanline函数进行像素的操作。

所述图像处理模块对导入的检材图像进行二值化、提取轮廓、反向取色、调整亮度和对比度处理。

所述量化特征统计分析模块将经图像处理后的检材图像中的笔痕的面积和周长进行统计，再将检材图像中的笔痕和样本图像中的笔痕进行轮廓重叠比对显示；周长的统计可通过计算笔痕轮廓的像素点来统计，面积的统计可通过计算笔痕轮廓内所包含的像素点来统计。

所述测量比对模块比较检材和样本上笔痕特征的长度、宽度和角度，计算各项差值。

所述笔痕为点痕、线痕、划痕或压痕；并可具体划分出以下类别。

（1）墨点与白点：在笔画的起笔、收笔或转折处常出现落笔而不着墨或着墨很淡的点状露白称之为白点；在笔画的起笔、收笔或转折处常出现点块状墨迹聚集称之为墨点。

（2）墨线与白线：在笔画的一侧或中央有的出现不着墨或着墨很淡的线状露白，而墨迹则分布在笔画的一侧或两边，在起笔端或收笔端形成分叉；有的在白线中又夹有纤细的墨线。

（3）划痕与压痕：在笔画的起笔、收笔、转折部位或笔画的一侧，有的有笔尖划破纸面形成的无色划痕，或表现为墨水洇散、笔画边缘不齐的着墨划痕；有的可在笔画中见到明显的笔尖压痕。

（4）粗细与浓淡：笔画粗细与浓淡主要取决于笔尖粗细，供墨是否流畅和用笔的压力。有的笔迹横画与竖画粗细不同或浓淡不同；有的起笔端与收笔端的粗细不同。

可分别计算墨点与白点特征、墨线与白线特征、划痕与压痕特征及粗细与浓淡特征的权重值，最后利用算术平均法求得各类特征的权重值，从而得到赋予权重值的评价指标体系。

所述二值化的方法为：设定一个阀值T，将图像分为两部分：  ，其中F(x,y)为输入灰度图；G(x,y)为输出的二值图。

所述提取轮廓的方法为：掏空图形联通区域的内部点。如果连通区域用白色表示，区域内有一点为白色，且它的8个相邻点都是白色，则该点就被删除，即设置该点为黑色。对整个图形都按这个原则进行处理就可获得图像中连通域的轮廓边界。

所述反向取色为：对图像每一个字节的R、G、B三个分量进行取反操作，即对每个像素点的三个分量进行NOT操作。

调整亮度和对比度部分。图像的对比度是指图像上两点间信号的差异。在灰阶图像上，信号的差异是通过灰度（或亮度）的明暗来体现，高对比度表示图像上的两个不同的观察点一个非常暗，另一个非常亮；而低对比度表示两点的相对亮度差别较小，当提高对比度时，图像中的暗色调变得更暗，亮色区域变得更亮。

图像亮度的调整是指对人眼亮度感觉的调整，又称为纯度，即色彩的纯净程度。某一个纯净色加上白或黑，可以降低其纯度，或趋于柔和、或趋于沉重。饱和度的调节可以在RGB颜色空间，也可以在HSL颜色空间进行，在RGB空间也就是调节每一个像素点的三个分量，而在HSL颜色空间，则可以线性的调节L的值。

所述轮廓重叠比对采用检材和样本图像的旋转和平移的方式进行。

检验人员可通过本发明特征统计分析模块显示的检材笔痕与样本笔痕的轮廓重叠比对图、测量比对模块输出的检材与样本上笔痕特征的长度、宽度和角度的差值综合判断检材笔痕与样本笔痕的特征总和所构成的特定性是否一致，若是，则可以得出检材与样本为同一人的书写笔迹；若否，可以得出检材与样本为不同人的书写笔迹。

可以理解的是，以上关于本发明的具体描述，仅用于说明本发明而并非受限于本发明实施例所描述的技术方案，本领域的普通技术人员应当理解，仍然可以对本发明进行修改或等同替换，以达到相同的技术效果；只要满足使用需要，都在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.笔痕特征计算机量化比对辅助分析系统，其特征在于包括图像导入模块、图像处理模块、量化特征统计分析模块、测量比对模块；

所述图像导入模块采用Scanline函数读取检材图像像素；

所述图像处理模块对导入的检材图像进行二值化、提取轮廓、反向取色、调整亮度和对比度处理；

所述量化特征统计分析模块将经图像处理后的检材图像中的笔痕的面积和周长进行统计，再将检材图像中的笔痕和样本图像中的笔痕进行轮廓重叠比对显示；

所述测量比对模块比较检材和样本上笔痕特征的长度、宽度和角度，计算各项差值；

所述笔痕为墨点与白点、墨线与白线、划痕与压痕、粗细与浓淡，分别计算墨点与白点特征、墨线与白线特征、划痕与压痕特征及粗细与浓淡特征的权重值，最后利用算术平均法求得各类特征的权重值。

2.根据权利要求1所述笔痕特征计算机量化比对辅助分析系统，其特征在于所述二值化的方法为：设定一个阀值T，将图像分为两部分：                                                

 ，其中F(x,y)为输入灰度图；G(x,y)为输出的二值图。

3.根据权利要求1所述笔痕特征计算机量化比对辅助分析系统，其特征在于所述提取轮廓的方法为：掏空图形联通区域的内部点。

4.根据权利要求1所述笔痕特征计算机量化比对辅助分析系统，其特征在于所述反向取色为：对图像每一个字节的R、G、B三个分量进行取反操作。

5.根据权利要求1所述笔痕特征计算机量化比对辅助分析系统，其特征在于所述轮廓重叠比对采用检材和样本图像的旋转和平移的方式进行。

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