本發(fā)明屬于刑偵技術領域，特別涉及一種涉案槍支槍號識別方法。
背景技術：
眾所周知，制式槍支由國家指定的企業(yè)按照統(tǒng)一的技術標準進行制造，并在槍支指定的部位鑄印制造廠的廠名、槍種代碼以及公安部門統(tǒng)一編制的槍支序號，同時規(guī)定不得制造無號、重號、假號的槍支。傳統(tǒng)槍支的制造一般采用燜火技術，即將經過淬火的高硬度鋼重新加熱到一定溫度然后緩慢降溫，以達到降低鋼材硬度的效果，然后加工成槍管后再淬火。而現代槍支的槍管是采用高強度合金的無縫鋼管制成的。槍體制造完成后，需要在槍體上沖壓相關的槍支信息，包括槍支制造廠的名稱、槍種代碼以及槍支序號等內容。沖壓槍支信息過程中槍體受到鋼模巨大的沖擊作用，被沖擊部位的金屬原子向下被擠壓而形成凹陷形變，形成沖壓字跡。
在公安工作實踐中，偵破槍支失竊案件時經常發(fā)現被盜槍支槍體上已經沒有了任何符號，槍支序號也已被徹底銼平，單憑肉眼已經無法進行辨認?，F階段,槍支序號銼平以掩蓋犯罪事實真相的案件頻發(fā),已成為公安刑偵的重要障礙。
為揭露犯罪事實真相，徹底偵破槍支失竊案件，有必要對涉案槍支序號數據進行有效的識別采集，實現對涉案槍支的追溯。
技術實現要素：
針對上述問題，本發(fā)明提出一種涉案槍支槍號識別方法，針對涉案槍號圖像字符因磨損出現的對比度太大或太小的特點，通過對涉案槍支進行預處理和視覺分析識別，對涉案槍支序號數據進行有效的識別采集，實現對涉案槍支的追溯。
為達到上述目的，本發(fā)明提供如下技術方案：
一種涉案槍支槍號識別方法，主要包括以下步驟：
1)涉案槍支預處理
對涉案槍支槍號部位進行清潔處理，若涉案槍支的序號被銼平，通過化學腐蝕法使槍支槍號顯現；
2)涉案槍支槍號圖像采集
利用ccd攝像系統(tǒng)對涉案槍支的槍號圖像進行采集；
3)涉案槍支槍號自動識別
對采集的槍號圖像進行圖像識別預處理和槍號識別，得到識別的槍號；
4)涉案槍支查詢追溯
對識別的槍號進行槍支信息數據庫查詢，獲取涉案槍支來源。
作為優(yōu)選，進一步，在步驟1)涉案槍支預處理中通過化學腐蝕法使槍支槍號顯現的具體步驟為：
1)首先對槍體上異常部位進行拋光處理；
2)隨后用蘸取蒸餾水的棉球反復擦拭拋光時遺留在被銼部位的雜物和油漬，并用橡皮泥圍在槍體上被銼部位的周圍；
3)再用玻璃棒蘸取溶液a，溶液a為45％苦味酸與55％丙酮的混合溶液，反復涂抹在槍體上被銼部位，待20min后，再蘸取溶液b，溶液b為25％三氯化鐵、25％鹽酸、50％蒸餾水的混合溶液，繼續(xù)反復涂抹數次，隨后可觀察到槍體上重新顯現的沖壓字跡。
作為優(yōu)選，進一步，在步驟3)涉案槍支槍號自動識別中，對采集圖像識別預處理的步驟為：
1)首先將原圖轉化成灰度圖像；
2)然后采用中值濾波對灰度圖像進行除噪，同時均勻圖像亮度以突出目標物體；
3)通過圖像邊緣的投影來對圖像進行字符區(qū)域定位；
4)灰度圖像進行二值化、形態(tài)學處理和字符細化，使目標區(qū)域更加完整；
5)最后對具有傾斜的字符圖像進行傾斜校正。
作為優(yōu)選，進一步，在步驟3)涉案槍支槍號自動識別中，對槍號識別的步驟為：
1)字符切分
把傾斜矯正后的字符圖像的字符切分為單個字符；
2)字符識別
利用模板匹配法和bp神經網絡法將圖像信息轉化為字符信息，實現字符識別。
本發(fā)明的有益效果
1、本發(fā)明提出一種涉案槍支槍號識別方法，針對涉案槍號圖像字符因磨損出現的對比度太大或太小的特點，通過對涉案槍支進行預處理和視覺分析識別，對涉案槍支序號數據進行有效的識別采集，實現對涉案槍支的追溯。
2、本發(fā)明根據復雜使用環(huán)境下，槍號字符易產生斷點、毛刺；字符容易磨損，對比度下降的缺點，設計一種高效精確的識別算法，對采集的槍號圖像進行圖像識別預處理和槍號識別算法進行改進，有效提高了字符識別的精確度。
具體實施方式
下面將結合本發(fā)明實施例，對本發(fā)明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。
一種涉案槍支槍號識別方法，主要包括以下步驟：
1)涉案槍支預處理
對涉案槍支槍號部位進行清潔處理，若涉案槍支的序號被銼平，通過化學腐蝕法使槍支槍號顯現，通過化學腐蝕法使槍支槍號顯現的具體步驟為：
首先對槍體上異常部位進行拋光處理；隨后用蘸取蒸餾水的棉球反復擦拭拋光時遺留在被銼部位的雜物和油漬，并用橡皮泥圍在槍體上被銼部位的周圍；再用玻璃棒蘸取溶液a，溶液a為45％苦味酸與55％丙酮的混合溶液，反復涂抹在槍體上被銼部位，待20min后，再蘸取溶液b，溶液b為25％三氯化鐵、25％鹽酸、50％蒸餾水的混合溶液，繼續(xù)反復涂抹數次，隨后可觀察到槍體上重新顯現的沖壓字跡；
2)涉案槍支槍號圖像采集
利用ccd攝像系統(tǒng)對涉案槍支的槍號圖像進行采集
3)涉案槍支槍號自動識別
對采集的槍號圖像進行圖像識別預處理和槍號識別，得到識別的槍號，其中，對采集圖像識別預處理的步驟為：
1.首先將原圖轉化成灰度圖像：利用加權平均值法將采集圖像進行灰度化處理，得到灰度圖像；
2.采用中值濾波對灰度圖像進行除噪，同時均勻圖像亮度以突出目標物體；
2.1去噪處理
采用中值濾波對灰度圖像進行除噪，利用與周圍像素值接近的值來消除孤立的噪聲點，且可以較好的保存突變的邊緣點。
2.2均勻圖像亮度處理
圖像拍攝常會出現光照不均勻的情況，這就會使圖像中明暗對比較弱，因此要對明暗不均勻的圖像進行亮度均勻調整的處理。本發(fā)明采用通過粗略估計背景亮度的方法對圖像亮度進行均勻調整。通過去噪和均勻亮度處理，可以凸顯槍號信息。
3.字符區(qū)域定位
字符區(qū)域的準確定位是正確識別的前提和基礎，其準確率直接影響后續(xù)字符分割和識別的效果。結合實時性和易于實現的要求，本發(fā)明采用基于邊緣投影的方法來對槍號進行定位通過圖像邊緣的投影來對圖像進行字符區(qū)域定位；
4.灰度圖像進行二值化、形態(tài)學處理和字符細化
采用計算簡單的otsu算法對槍號圖像進行二值化處理。對于槍號圖像，經過去噪和均勻亮度的處理后，前景和背景是比較均勻的，利用otsu算法對圖像進行二值化可以得到很好的效果，在對槍號圖像進行二值化處理后，再進行膨脹和腐蝕的形態(tài)學處理，來應對圖像中數字筆畫裂痕或者數字間相互粘連的情況，槍號識別中字符特征的提取是關鍵，為了得到精確的特征，將字符筆畫細化可以提高識別率。在本申請中，槍號的細化通過兩步腐蝕運算來實現，每一步腐蝕都是鄰域運算。
5.對具有傾斜的字符圖像進行傾斜校正
理想的槍號圖像是一個矩形，但由于攝像機與槍之間的傾斜角度、槍的擺放等情況，往往會有槍號圖像傾斜的情況。通常，槍號圖像內容比較單一，圖像中只有數字字符區(qū)域和一部分槍身內容，因此拍攝槍號圖像產生的傾斜角度不會很大，一般的傾斜角度會在0-20°間，傾斜分為水平方向和垂直方向的傾斜，所以在字符分割之前要對存在傾斜的槍號圖像分別先對水平和垂直兩個方向上的傾斜進行檢測和校正。
對于水平傾斜的校正，本發(fā)明提出了基于圖像底邊平行線的傾斜校正法，具體步驟為：
5.1在內容為字符的圖像中，首先求得每個字符連通域的中心連線l1；
5.2再從字符連通域中心連線的起點做一條圖像底邊的平行線l2，字符連通域的中心連線l1與底邊平行線l2是具有同起始端的兩條線；
5.3做判斷并進行角度調整：如l1在射線l2的上方且形成角度l1，則將圖像沿順時針方向旋轉角度t1(t1>0)；如果l1在射線l2的下方且形成角度t2，則沿逆時針方向旋轉角度t2(t2>0)
對于進行水平校正后的圖像，可能會出現輕微的垂直方向上的傾斜。本發(fā)明采用基于旋轉圖像的最小投影的字符校正算法。這個算法并不是將傾斜圖像直接旋轉垂直傾斜角度，則是利用垂直傾斜角度來計算像素的水平偏移量，將該行的像素逐行水平移動此偏移量來實現圖像的垂直校正。
對槍號識別的步驟為：
1字符切分
把傾斜矯正后的槍號字符圖像的字符切分為單個字符；
字符切分采用基于先驗知識的字符切分法將字符切分為單個字符；
字符歸一化
字符切分后，為了方便后續(xù)的識別，需要將字符圖像歸一化,將圖像線性放大(縮小)到指定大小。假定原圖大小為x×y，歸一化后大小為m×n,(x,y)為原圖坐標，(m，n)為歸一化后坐標，則某像素歸一化前后的坐標關系為：
2字符識別
利用模板匹配法和bp神經網絡法將圖像信息轉化為字符信息，實現字符識別。使用神經網絡識別字符主要在于選取學習算法和使用大量的訓練樣本訓練網絡，算法的選取要滿足穩(wěn)定、快速收斂。
4)涉案槍支查詢追溯
對識別的槍號進行槍支信息數據庫查詢，獲取涉案槍支來源。
本發(fā)明提出一種涉案槍支槍號識別方法，針對涉案槍號圖像字符因磨損出現的對比度太大或太小的特點，通過對涉案槍支進行預處理和視覺分析識別，對涉案槍支序號數據進行有效的識別采集，實現對涉案槍支的追溯。本發(fā)明根據復雜使用環(huán)境下，槍號字符易產生斷點、毛刺；字符容易磨損，對比度下降的缺點，設計一種高效精確的識別算法，對采集的槍號圖像進行圖像識別預處理和槍號識別算法進行改進，有效提高了字符識別的精確度。
最后說明的是，以上優(yōu)選實施例僅用于說明本發(fā)明的技術方案而非限制，盡管通過上述優(yōu)選實施例已經對本發(fā)明進行了詳細的描述，但本領域技術人員應當理解，可以在形式上和細節(jié)上對其作出各種各樣的改變，而不偏離本發(fā)明權利要求書所限定的范圍。