Utilize este identificador para referenciar este registo: http://hdl.handle.net/10400.22/7166
Título: Aquisição e Processamento de Imagens de Microscopia em Balística Forense
Autor: Mota, Tiago Miguel Barbosa
Orientador: Vinhais, Carlos
Santos, Agostinho
Data de Defesa: Set-2013
Resumo: As novas tecnologias aplicadas ao processamento de imagem e reconhecimento de padrões têm sido alvo de um grande progresso nas últimas décadas. A sua aplicação é transversal a diversas áreas da ciência, nomeadamente a área da balística forense. O estudo de evidências (invólucros e projeteis) encontradas numa cena de crime, recorrendo a técnicas de processamento e análise de imagem, é pertinente pelo facto de, aquando do disparo, as armas de fogo imprimirem marcas únicas nos invólucros e projéteis deflagrados, permitindo relacionar evidências deflagradas pela mesma arma. A comparação manual de evidências encontradas numa cena de crime com evidências presentes numa base de dados, em termos de parâmetros visuais, constitui uma abordagem demorada. No âmbito deste trabalho pretendeu-se desenvolver técnicas automáticas de processamento e análise de imagens de evidências, obtidas através do microscópio ótico de comparação, tendo por base algoritmos computacionais. Estes foram desenvolvidos com recurso a pacotes de bibliotecas e a ferramentas open-source. Para a aquisição das imagens de evidências balísticas foram definidas quatro modalidades de aquisição: modalidade Planar, Multifocus, Microscan e Multiscan. As imagens obtidas foram aplicados algoritmos de processamento especialmente desenvolvidos para o efeito. A aplicação dos algoritmos de processamento permite a segmentação de imagem, a extração de características e o alinhamento de imagem. Este último tem como finalidade correlacionar as evidências e obter um valor quantitativo (métrica), indicando o quão similar essas evidências são. Com base no trabalho desenvolvido e nos resultados obtidos, foram definidos protocolos de aquisição de imagens de microscopia, que possibilitam a aquisição de imagens das regiões passiveis de serem estudadas, assim como algoritmos que permitem automatizar o posterior processo de alinhamento de imagens de evidências, constituindo uma vantagem em relação ao processo de comparação manual.
New technologies applied to image processing and pattern recognition have been experiencing a tremendous progress over the last decades. Its application intersects with several fields, namely forensic ballistics. The study of evidence (cartridge cases and bullets) found at a crime scene by using processing techniques and image analysis is relevant because, at the time of the shot, firearms print unique marks on fired cartridge cases and bullets, which enables to match evidence fired by the same weapon. In terms of visual parameters, the manual comparison of evidence found at a crime scene with evidence existing in a database is a time-consuming approach. In the framework of this work, the intention was to develop processing techniques and image analysis of evidence obtained by the optical comparison microscope, based on computational algorithms, which enabled automating the entire process. These were developed by using open-source software packages and free tools. In order to acquire images of ballistics evidence, four modes of acquisition were defined: Planar, Multifocus, Microscan and Multiscan. Processing algorithms were applied to the images obtained in each of the modes previously exposed. Other images were obtained only for the purpose of serving as documentation. Its application allows image segmentation, feature extraction and image alignment. The last aims to correlate the evidence and obtain a numerical value corresponding to metric that indicates how similar the evidence is. On the basis of the work developed and the results obtained, an optimized and tested protocol for image acquisition was created, allowing the acquisition of images of the regions liable to be studied, as well as algorithms that enable to automate the subsequent process of aligning images of evidence, thus providing an advantage over the manual comparison process.
URI: http://hdl.handle.net/10400.22/7166
Designação: Mestrado em Engenharia de Computação e Instrumentação Médica
Aparece nas colecções:ISEP - DM - Computação e Instrumentação Médica

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