基于高光谱特征的微量血迹检测

编号

毕业设计（论文）文献综述

题目基于高光谱特征的微量血迹检测二级学院光电信息学院

专业电子信息科学与技术

班级 111160203

学生姓名梁博

指导教师肖汉光

职称副教授

时间 2015.3-2015.6

摘要

血迹作为刑事案件的重要物证对案件的侦测有着重要意义，传统的血迹侦测手段有直接观察法，试剂发等，而光电科学应用到血迹分析也仅是简单的光源法。随着高光谱成像技术的成熟，它已经被广泛应用到各种领域，像是细菌检测，食品质量检测等等，其手段的先进性已经逐渐显露。

本课题针对刑事案件案发现场的血迹检测提出基于高光谱成像技术的血迹检测方法，该方法有别于传统血迹检测方法，可以在不破坏血迹信息的基础上快速、高效、便捷的对微量血迹信息进行检测并分类。该方法在刑侦检测领域具有较大的技术优势与潜力。通过该方法可以检测和分析血迹，弥补了高光谱成像技术在刑侦领域的应用空白，有着广泛的应用前景。

关键词：高光谱；血迹侦测；MATLAB神经网络；

1.课题研究背景及意义

1.1课题背景

血迹是案发现场最重要的物证之一。血迹被用作刑事诉讼案件的重要证据具有客观、稳定、广泛、复杂等特点，一直是法庭上极具采信力的证物。血迹具有痕迹，物证的双重特点，充分反映出其作为物证的重要性，血迹侦测在犯罪现场具有重要的地位和重要作用。针对对案发现场的血迹侦测有效提取犯罪嫌疑人的有效DNA信息并对案发现场进行情景还原。这使得血迹侦测在犯罪现场重塑和案情分析推理中有着指纹、鞋印等证物无法比拟的作用。针对其法医物证特点，可以对其进行测量分析以确定血迹种类性别等特征，但传统测量方式与手段较为落后，其在实际的现场实现物理特征可视化仍具有很多困难。

高光谱成像是指光谱分辨率在10nm级别范围内的光谱图像。高光谱成像技术在二十一世界初有着非常快速的发展。无论是在技术层次还是在应用层次都有着非常突出的发展。通过在搭载高光谱传感器可以在紫外到红外的区域内在不同的连续光谱波长区间对目标区域进行即时成像。不仅对目标进行了图像捕捉，同时还对图像进行了光谱捕捉。这是把图像信息与光谱信息进行了融合。与传统图像处理技术相比，高光谱图像携带更大量的信息，使得对图像的信息处理合理性大大增加。因此，高光谱图像处理技术具有以往任何图像处理技术都无法比拟的先进性。具有极大的发展潜能和巨大的影响力。将血迹分析同高光谱技术相结合使得对刑事案件的侦测手段有了质的改变。

1.2 课题研究意义

与传统的血迹侦测手段相比，高光谱图像处理不仅可以对可视血迹进行处理而且还可以对潜在血迹位置进行扫描处理。不必破坏血迹成分，不会对血迹DNA 造成影响。高光谱图像能对图像信息进行提取融合得到清晰的血迹图像。

综上所述，对基于高光谱成像技术的研究将会在刑侦系统中发挥至关重要的作用。

2.国内外研究现状

光谱技术与光成像技术一直以来都是广泛应用在各个领域，在各个领域都得

到了广泛发展。一直到上世纪八十年代末，高光谱成像技术才将二者有机的结合起来。高光谱成像技术一方面能携带图像本身的形态信息，另一方面有能携带目标的光谱特征信息。由于高光谱成像技术具有波段多、分辨率高、图像与光谱结合等特点，因而它一出现就受到各个领域极大的重视。高光谱成像技术是集计算机信息自动处理技术、精密光学机械技术、探测技术和微信号探测技术于一体的多学科交叉综合性技术。高光谱成像技术现金在食品质量检测、显微成像、侦测勘测、资源勘测等领域都得到了广泛应用。

3.基于高光谱荧光技术的叶菜农药残留快速检测

陈菁菁，彭彦昆，李永玉[1]等人为了解决现有农药残留检测手段费时、复杂、前处理过程繁琐等不足，结合高光谱成像技术和荧光激发技术，搭建了高光谱荧光成像农药残留检测系统。在 400～1 100 nm 范围内获取叶菜表面毒死蜱的高光谱荧光图像，使用 ENVI 4.3软件提取了农药的荧光光谱信息。研究结果表明，毒死蜱在甲醇溶液中具有较强的荧光特性，在437 nm附近产生荧光发射光谱，并且不同浓度的毒死蜱农药具有不同的荧光发射光谱峰值，随着农药浓度的降低其荧光特征峰值也降低。研究结果可为进一步开发和研究快速、精确的农药残留检测仪器提供理论依据。

4.基于高光谱成像技术的马铃薯外部缺陷检测

周竹，李小昱，陶海龙[2]等人为了实现马铃薯的准确快速分级，提出基于高光谱成像技术的马铃薯外部缺陷检测方法。通过反射高光谱成像技术采集马铃薯干腐、表面碰伤、机械损伤、绿皮、孔洞以及发芽等6类外部缺陷样本及合格样本的高光谱图像。提取合格及各类缺陷样本感兴趣区域的光谱曲线并进行光谱特性分析，采用主成分分析法确定了5个特征波段（480、676、750、800和960 nm），以5个波段的主成分分析的第二主成分图像作为分类图像，识别率仅为61.52%；为了提高识别率，提出波段比算法与均匀二次差分算法相结合的方法，使缺陷识别率提高到95.65%。试验结果表明：通过高光谱成像技术可以准确有效地对常见马铃薯外部缺陷进行检测，为马铃薯在线无损检测分级提供了参考。

5.基于高光谱成像技术的苹果内外品质同时检测

田有文, 王晓娟[3]通过结合高光谱图像处理和光谱分析方法, 通过一次图像扫描同时对苹果的表面摔伤和糖分含量进行检测。苹果第一主成分图像与794nm的图像相减后进行去噪和阈值分割处理, 摔伤检测的准确率为92.6%。对感兴趣区域的反射光谱曲线进行多元散射校正、一阶导数和SG平滑处理后利用偏最小二乘回归方法建立糖分含量的预测模型, 校正集相关系数Rc为0.93, SEC为0.47°Brix, 验证集相关系数Rv为0.92, SEV为0.67°Brix。结果表明:利用高光谱成像技术可以实现苹果内部品质和外部品质的同时检测。

6.基于高光谱图像技术的水果表面农药残留检测试验研究

周小芳, 方炎, 张鹏翔[4]以脐橙为研究对象, 初步探讨了应用高光谱图像技术检测水果表面农药残留的方法。用蒸馏水把农药分别配置成1∶20, 1∶100和1∶1000倍的溶液。然后把同种不同浓度的溶液滴到10个洗净的脐橙表面, 溶液量约为120μL, 200μL和400μL, 脐橙表面形成一个3×3的矩阵形状。将水果放置到通风阴凉处放168h后, 拍摄图像。采集脐橙在625～725nm范围的高光谱图像, 应用主成分分析方法(PCA)获得特征波长的图像, 应用第三主成分图像(PC-3)并经过适当的图像处理方法对脐橙表面的农药残留进行检测。检测结果表明, 高光谱技术对检测较高浓度农药残留非常明显。

7.利用短波红外高光谱成像技术检测洋葱酸皮病

郭恩有，刘木华，赵杰文[5]等人利用短波红外高光谱成像系统对洋葱采后酸皮病进行检测分别从健康的和已感染酸皮病的洋葱上采集高光谱反射图像通过对两种洋葱的光谱进行主成分分析的结果表明洋葱的颈部区域在波长下对酸皮病的发生最具指示性采用两种最佳波长下获得的对数比率图像对两种不同的图像进行分析研究第一种分析方法是利用全局阈值将感染酸皮病的图像区域从对数比率图像中分离出来通过对分离图像区域的象元素进行判别分析可辨别出感染酸皮病的洋葱第二种分析方法是从对数比率图像上获得三个参数最大值对