三维图像在工具与枪弹痕迹中的应用现状分析
时间：2023-05-28 09:20:31 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
隋文浩，王 伟
（中国刑事警察学院，沈阳 110854）
线条类痕迹使用的比较检验方法为特征接合法，即将检材与样本痕迹置于比较显微镜下，将二者从各自的物镜反映到目镜或与显微镜相连的电脑中进行线条接合，观察两者间线条的宽窄、凸凹性、间距和线条的走势流向等是否一致[1]。
传统的鉴定方法对于检材实体的保存要求较高，弹头、弹壳及工具痕迹的承痕客体多为金属，提取或保存不当均容易导致表面氧化，从而增加检验鉴定难度[2]；
二维图像存在难以对多个痕迹同时比对[2]、归一化困难[3]、无法再次审核检验[4]和对光照条件要求高[4-5]等问题。
三维深度图像可以进行基于数据矩阵的数学性旋转变换而不发生失真，这一特性在数据处理中起着重要作用，可以避免一般摄影中会出现的扭曲、失真和透视等问题[3]。先进的显微三维图像成像技术可以一并获取样本各点色彩信息，一次拍摄可以同时获取三维地形图、超景深彩色图像。
综上，本文就近年来关于三维图像引入工具痕迹及枪弹痕迹检验鉴定的研究成果进行总结概述。
用于物证检验鉴定的三维微观形貌采集技术主要有原子力显微、三维共聚焦显微、白光干涉扫描、投影光栅相移测量和超景深三维立体显微技术。目前刑事技术领域对三维痕迹形态的痕迹识别与鉴定工作均基于以上5种形貌采集技术展开。
1.1 原子力显微技术
原子力显微镜（AFM）是基于关联样本表面微力与距离，以纳米级分辨率获得待测品表面三维图像的检测仪器。
完整的AFM系统的探针与样本表面原子之间的作用力使悬臂梁产生微小位移，反馈系统根据检测器检测的结果不断保持整个扫描过程中悬臂的微小偏转值不变，通过测量悬臂受力大小间接获得高度信息，得到待测件表面的形貌图像。
1.2 三维共聚焦显微技术
激光共聚焦扫描方法采集原理如图1所示，激光束逐点顺序扫描待测件表面，来自焦面的反射光聚集在探测孔范围之内，经计算机数据处理后获得对应位置的深度信息。整个光学机构将沿光轴方向垂直上下移动，使物体不同高度层次都能被清晰地聚焦。
图1 三维共聚焦检测原理示意图
工具枪弹痕迹基体多为金属、木制客体，其反射率恰处于共聚焦显微镜采集可用反射率涵盖范围内，适用于垂直扫描过程中焦点变化充分的表面。
1.3 白光干涉扫描技术
白光干涉法相比复杂的投影光栅相移法具有算法简单、运算速度快的优点。待测件上不同深度反射回光线经干涉后，光程差为零时的最大干涉光强信号可以反映深度信息。移动干涉物镜位置，零光程差点干涉物镜相对基准平面的位移距离就是该采样点的相对高度，所有采样点的相对高度即为待测件表面深度点云信息。
1.4 投影光栅相移测量技术
投影光栅相移测量技术是我国目前主要使用的弹痕三维信息采集技术[5]。正弦光栅图形被投影到待测件表面上后，从成像系统获取变形光栅像可表示为
式中：R（x，y）为物体表面不均匀的反射率；
A（x，y）为背景强度；
B（x，y）/A（x，y）为条纹的对比；
相位函数ϕ（x，y）为条纹的变形。使用3个或更多对应不同相移值的条纹图，相位函数ϕ（x，y）就可以独立于式（1）中的其他参数而单独提出。普遍的N相位算法可以表示为
以一维三步相移算法为例，小物体远心光路及显微成像的投影光栅测量技术原理如图2所示。
图2 投影光栅相移法高度重建原理示意图
参考平面上投影正弦光栅等周期分布，周期为P0。记某点物体高度BD=h，当观察方向垂直于参考平面时，可得下式
式（4）中λe为等效波长，定义为
最终获得对应检测点的深度信息。
1.5 超景深三维立体显微技术
超景深光学系统可以拍摄出多焦面均非常清晰的二维图像，通过分层采集不同焦平面的多幅图像，利用图像融合，合成一幅在全景深范围内均足够清晰的三维图像。在谭铁军等的研究中使用的日本产超景深三维立体显微镜采集测量精度可达10-6m。
受制于采集技术及待测件表面复杂不易采集的形态，需要先对采集到的三维图像进行预处理。
汇总多名学者意见，可以建立4个环节的工具与枪弹痕迹显微三维图像的预处理流程：痕迹三维信息的数学表达、离群点去除及缺失点补全、采集数据归一化和去噪。
2.1 痕迹三维信息的数学表达
通过光栅相移三维测量法测量子弹表面粗糙度能够获得一组3×n的二维数据[5]，以矩阵方式记为
矩阵A中：a1i、a2i、a3i分别表示第i（i=1，2，…，n）个测量点的具体坐标位置。现有的滤波算法无法处理这种数据形式，因此需将矩阵A处理为可适应通用滤波算法的形式[5]。李一芒等[5]所研究的对等间距采样的A矩阵仅将深度数据按原始位置重组，即a3i（i=1，2，…，n）变换成n×m阶矩阵
变换后的矩阵包含了原三维图像的深度信息。
2.2 离群点去除及缺失点补全
2.2.1 离群点去除
离群点形成于采集难以避免的外部干扰。Benjamin Bachrach等[3]提出2种基于斜率和统计数据的解决弹痕显微三维图像离群点的方法。马鑫在处理自身具有弧度的表面时，使用基于坡度滤波法去除三位弹痕点云中的离群点。
2.2.2 缺失点补全
缺失点对应于采集系统无法采集数据的点[3]。在马鑫、Wei Chu等的研究中直接通过点云插值算法进行修补，在对比了最近邻插值、线性插值和三次插值后，最终选用了效果最好的三次多项式插值进行缺失点修补。
2.3 采集数据归一化
为使三维图像具有足够的复现性并提高可用性，需要进行归一化处理，以补偿在采集过程中由样本摆放、照明条件不一致而导致的任何三维图像变化。狄芳通过坐标系变换来处理测量误差，为弥补当前采集技术中不可避免的随机误差情况，有少数学者采取了平均同一被测物体的多次测量结果来生成一份最优三维图像。
2.4 去噪
噪声的主要来源是测量系统的不确定度。狄芳等认为，弹头、工痕客体上不能清理的损伤、锈迹和油斑等杂质物同样会引入与噪声尺度相近的随机性误差，在降噪处理时可以同步对这部分误差进行处理。
朱志华提出了一种基于均值、中值及曲率滤波的适用于线性痕迹的三维点云去噪技术的融合算法，经测试，对线条痕迹的三维图像去噪后，点云特征更加显著。马鑫使用二维高斯滤波器对三维弹痕图像进行处理。杨春山等综合使用了中值滤波和局部平滑对数据进行去噪。经实验发现小波滤波和均值滤波对于某些严重失真的噪点处理并不明显，而中值滤波对原有特征的处理会有相当程度的失真，但是对奇异噪点的消除效果比较好。
对于线条痕迹的去噪，目前有文献选择波长截止为15 μm，在去噪时参考这一鉴定需求可以具体地对平滑力度及滤波去噪方法进行调整与选择。
三维图像引入工具与枪弹痕迹后已有了较多从不同角度开展的应用。源于不同的需求，最广泛展开讨论的是基于三维图像的自动比对系统的开发。另外还有针对拓展鉴定标准开展的如何用三维图像解决更广泛的同一认定问题的研究。
3.1 基于三维图像的枪弹与工具痕迹自动比对系统的开发
国外自20世纪80年代起即开展全国性弹痕计算机跟踪系统，到20世纪90年代由美国财政部的研究枪支管理局与加拿大Forensic技术公司最终合作开发推出综合弹道识别系统（ⅠBⅠS），可以实现弹痕利用共聚焦显微镜获取三维数据进行一对一数据比对。
3.1.1 强化痕迹原始三维图像可视化效果
F.Xie提出采集到的弹头表面形貌图像是种类特征信号和个别特征信号组成的混合信号，种类和个别特征的分离是弹头识别的关键。Nicola Senin使用快速傅立叶变换对弹痕图像进行空域滤波，低通滤波可用于突出底面整体形状;高通滤波可用于突出图像粗糙区域，如划痕、卷刃痕迹等。
3.1.2 提取擦划痕迹特征剖面曲线
除直接对三维图像处理提取特征，还存在部分学者进行了以提取特征剖面曲线为目的的处理，如图3所示。擦划痕迹的长度和宽度一致，线条痕迹的各类特征可以在任何位置截取的单个地形剖面曲线的峰谷中再现。
图3 铝锭上螺丝刀划痕及标线位置特征剖面曲线形态（单位：μm）
在F.Xie等的工作中，采用旋转蒙板图像解决子弹捻角消除问题，沿条纹方向平均所有有效剖面，并利用小波高通滤波，获得只由个别特征组成的特征剖面。
在温慧等的工作中，分别建立2个模型提取弹头棱线的特征：形状特征曲线提取模型；
消减转动误差的优化模型，给出基于特征剖面曲线和基于三维图像全曲面的配准方案。
3.1.3 互相关算法计算相似度
三维图像的特征提取主要为后续人工或机器比对提供素材，特征提取中的原则主要基于线条拼接所需线条视觉效果增强及基于互相关算法的对特征剖面曲线或原始三维图像的进一步数据处理。
3.2 拓展鉴定可用领域
Ville Vili Heikkinen等人解决细小检材上痕迹统一认定问题，基于CMS连续条纹匹配原则中三维图像部分的1组6条连续线痕匹配或2组3条连续线痕分别匹配，提高了三维显微镜针对直径2 mm铜丝上剪切痕迹的同一认定能力，该工作对利用三维图像进行光纤断口上工具痕迹的鉴定提供了一些思路。
利用三维图像可以更好地对痕迹的形成原因进行分析，并更好地判断枪弹与留痕工具的磨损情况；
另外对于工具痕迹可以利用峰谷的高度信息对痕迹形成作用力进行定量计算，更好地指导样本制备及对造痕嫌疑人的人身信息进行推断。
三维图像的数据形式给鉴定留出了非常广泛的拓展空间，未来可以从拓展工具与枪弹鉴定中个别特征类型这一方面继续深入。对于二维图像采集中观测不到的特征可以讨论是否能将其纳入鉴定的特征选取，并进一步通过个别特征类型进一步拓展可鉴定物证类型，如更加细微的检材，包括网线、铜丝等。
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