[发明专利]笔痕特征计算机量化比对辅助分析系统

说明书

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。