一種快速物證三維重建系統(tǒng)開發(fā)

劉永久　汪中

【摘 要】案發(fā)現(xiàn)場物證是庭審中重要組成部分，當(dāng)前通常采用二維拍照或者石膏倒膜方法對其進(jìn)行提取，無法確保現(xiàn)場物證的客觀性和高精度要求。因此，本文開發(fā)一種快速物證三維重建系統(tǒng)，采用基于格雷碼-相移的結(jié)構(gòu)光投影方法，并開發(fā)一鍵式三維重建軟件，實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場物證的無損高精度提取，并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法對于物證三維重建的有效性。

【關(guān)鍵詞】結(jié)構(gòu)光編碼；物證重建；三維掃描

中圖分類號： TP391.41 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A 文章編號： 2095-2457（2018）06-0261-001

【Abstract】Evidence of crime scene plays a very important part in court judgments. Conventionally， the evidence is acquired by using of photograph or making of plaster casts， which cannot guarantee the requirement of objectivity and high accuracy. This manuscript develops a fast three-dimensional evidence reconstruction system based on structured light projection method by combining gray-code and phase-shift coding. Meanwhile， one-key operation software is developed for high accuracy acquisition of evidence of crime scene without damage. Finally， corresponding experiments were conducted to test the efficiency of proposed system.

【Key words】Structured-light coding； Evidence reconstruction； Three-dimensional scan

0 引言

在案發(fā)現(xiàn)場勘查中，物證始終是法庭刑事科學(xué)中不可或缺的組成部分，在刑事偵查中發(fā)揮不可替代作用[1][2][3]。目前提取現(xiàn)場物證通常采用二維拍照法與制模法[4]。但這兩種方法都存在著局限性。二維拍照雖然操作簡單，但是由于環(huán)境復(fù)雜及操作者多變無法保證拍攝結(jié)果的客觀一致性，并且無法獲取物證的三維形態(tài)信息。制模法提取雖然可以獲取物證的三維形態(tài)及尺寸信息，但是精度受限于材料與工藝，并且需要專業(yè)技術(shù)人員操作，無法實(shí)現(xiàn)數(shù)字化存儲與分析。

隨著計算機(jī)與光學(xué)技術(shù)的發(fā)展，基于光學(xué)的非接觸式三維重建技術(shù)的優(yōu)勢正逐漸突出。本文基于結(jié)構(gòu)光投影技術(shù)，開發(fā)一種快速物證三維重建系統(tǒng)，采用格雷碼-相移相結(jié)合的編碼方法，通過軟件的一鍵式測量方式實(shí)現(xiàn)物證的客觀與高精度無損提取。該系統(tǒng)可以輕易實(shí)現(xiàn)毫米級精度，因此提取精度更高，得到的三維數(shù)據(jù)既可以實(shí)現(xiàn)數(shù)字化的操作，也可以進(jìn)行量化分析與比對檢驗(yàn)[5]。

1 工作原理

物證三維重建系統(tǒng)基于三角測量原理，主要由一個結(jié)構(gòu)光投影儀與一個與之同步的結(jié)構(gòu)光投影儀組成，重建過程主要由三個部分組成：系統(tǒng)標(biāo)定；編碼圖像投影與圖像獲取；圖像解碼與表面重建。系統(tǒng)標(biāo)定的目的是獲取工業(yè)相機(jī)和投影儀的內(nèi)外部光學(xué)參數(shù)，具體算法可參見文獻(xiàn)[6]。在編碼圖像投影與圖像獲取中，采用格雷碼-六相移組合編碼方法，當(dāng)圖像被投向目標(biāo)物體后，與之同步的工業(yè)相機(jī)即可獲取圖像序列。在本系統(tǒng)中，圖像解碼采用格雷碼輔助相移解碼，首先分別對格雷碼和相移圖像序列進(jìn)行解碼，獲取到階梯形與相對相移圖像。然后利用疊加方法獲取絕對相移圖像，進(jìn)而基于空間三角關(guān)系，進(jìn)行目標(biāo)物體的三維重建。

2 重建系統(tǒng)開發(fā)

為實(shí)現(xiàn)快速物證三維重建，根據(jù)物證三維重建算法，基于Qt與OSG開發(fā)了一套物證三維重建系統(tǒng)樣機(jī)，三維重建系統(tǒng)如圖2左所示。軟件操作主要分為文件操作區(qū)、功能操作區(qū)、視圖選項區(qū)、標(biāo)定參數(shù)設(shè)置區(qū)、解碼參數(shù)設(shè)置區(qū)、重建參數(shù)設(shè)置區(qū)和樣本圖像選擇區(qū)。重建完成后，三維模型即可顯示出來。軟件采用OSG進(jìn)行三維模型的現(xiàn)實(shí)，支持任意縮放和漫游操作，方便用戶對目標(biāo)模型進(jìn)行多角度任意區(qū)域的細(xì)節(jié)觀察與測量。軟件操作簡單，可以實(shí)現(xiàn)一鍵物證目標(biāo)三維形態(tài)信息重建。

3 物證三維重建實(shí)驗(yàn)

為驗(yàn)證本方法用于物證三維重建有效性，以現(xiàn)場工痕和外場足跡為實(shí)驗(yàn)對象，對該物證三維重建系統(tǒng)進(jìn)行了測試。圖2（a）所示為工痕樣本三維重建結(jié)果，左側(cè)為工痕原圖，右側(cè)由上至下分別為重建后三維模型與三維模型深度圖，其中顏色標(biāo)識物體表面凹凸層度。圖2（b）所示為外場沙地鞋印三維重建結(jié)果，左側(cè)為鞋底踩踏后的原圖，右側(cè)由上至下分別為重建后的鞋底三維模型與壓痕深度圖。由重建結(jié)果可以看出，在某些場合例如沙地，采用傳統(tǒng)方法很難分別出鞋印圖案與壓痕的量化特征。而采用該系統(tǒng)重建后的三維物證，不僅能夠進(jìn)行與為由左至右分別是樣本的二維圖像、三維點(diǎn)云、凹痕模型以及深度顏色模型。由三維重建結(jié)果可以看出，重建后模型表面痕跡與鞋底紋路清晰可見，并且包含二維紋理信息。該系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)單次大幅面物證三維重建，無需貼標(biāo)記點(diǎn)，無需手動拼接模型，通過軟件可實(shí)現(xiàn)一鍵式自動物證三維重建。

4 結(jié)論

本文采用非接觸結(jié)構(gòu)光技術(shù)，開發(fā)了一種快速物證三維重建系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了現(xiàn)場物證的三維重建與數(shù)字化存儲，給物證特征檢驗(yàn)提供了一個快捷有效的三維數(shù)據(jù)獲取手段。將有助于建立刑偵現(xiàn)場物證數(shù)據(jù)鏈，提高破案效率與準(zhǔn)確性。

【參考文獻(xiàn)】

[1]Kennedy R B. Uniqueness of bare feet and its use as a possible means of identification[J]. Forensic science international， 1996， 82（1）： 81-87.

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[3]Andal F A， Calakli F， Taubin G， et al. Accurate 3D footwear impression recovery from photographs[C]. Imaging for Crime Detection and Prevention 2011 （ICDP2011）， 4th International Conference on. IET， 2011：1-6.

[4]Bouridane A， Alexander A， Nibouche M， et al. Application of fractals to the detection and classification of shoeprints[C]. Image Processing， 2000. Proceedings. 2000 International Conference on. IEEE， 2000， 1：474-477.

[5]Aitken C G G， Taroni F. Statistics and the evaluation of evidence for forensic scientists[M]. Chichester： Wiley， 2004.

[6]Kimura M， Mochimaru M， Kanade T. Projector calibration using arbitrary planes and calibrated camera[C]. Proceedings of Computer Vision and Pattern Recognition， 2007. CVPR07. IEEE.