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数字图像处理课程论文题 目： 汽车轮胎痕迹图像处理在交通肇事案 件中的研究与应用 学 院： 地理与环境科学 专 业： 地理科学 学生姓名： 汪晓翠 学号： 10280113 完成时间： 2012 年 12 月 31 日 指导老师： 吴 涛 成 绩： 汽车轮胎痕迹图像处理在交通肇事案件中的研究与应用 地理科学101 汪晓翠 10280113 摘要：自二十世纪以来，世界各国经济发展迅速，汽车生产、使用量不断增加，随之而来的便是不计其数的交通事故的发生，这类交通肇事案件在准确判别事故责任方其要求随之提高，毕竟事关人民的生命财产安全。而数字图像处理则成了交通肇事案件责任鉴定与原因的重要方法。将数字图像处理技术应用到此方面，有利于交通事故公正、客观、科学、快速地处理。本文中，将就轮胎痕迹图像处理在交通肇事案件处理中的作用，分析路面监控所得视频及图像的处理的研究情况，以便可以鉴别案发现场的真伪，全面、合法地收集相关证据，为侦破案件提供重要线索，提高公安部门工作效率。关键词：轮胎痕迹；数字图像处理；交通肇事案件；应用；研究前言随着社会机动车辆的快速增长、道路交通事故已成为全球性的公害。因此,对交通事故的研究有着重要的现实意义和必要性。在交通事故发生后,部分肇事司机为免受处罚而驾车逃离现场,使案件变得十分复杂。因此,对肇事逃逸案现场车辆轮胎痕迹的研究尤为重要。我国目前交通肇事逃逸案件的破案率仍较低,有的地方甚至不到20%,其中还包括相当多数的用追缉堵截方式迅速侦破的案件,实际工作中借助科技手段勘查破案的案例更少。地面轮胎印痕是车辆发生道路交通事故时,在地面上留下的轮胎痕迹。道路交通事故处理中,对地面轮胎印痕的分析,不仅有利于查明事故发生的原因,核实当事人的口供及其他证据的真实性,同时也为侦破道路交通逃逸案件、查找肇事车辆提供有效的证据。目前,国内外利用图像处理技术进行轮胎印痕识别的研究不是很多，在这方面研究深度仍有待提高。而另一方面，随着数字图像处理技术的理论和方法的不断进步，它在刑事技术领域的应用也不断的扩展和深入，显示出了不可比拟的优势和广阔的发展前景。一、数字图像处理技术及轮胎识别技术研究现状 （一）数字图像处理技术研究现状 图像是人们从客观世界获取信息的重要来源。数字图像处理技术起源于20世纪20年代，现在已经成为一门飞速发展的新兴学科。图像处理是一种针对性很强的技术，根据不同应用、不同要求应采用不同的处理方法。采用的方法是由各学科较先进的成果综合而成的，如数学、物理学、生理学、医学、计算机学、通信理论、信号分析、控制论和系统工程等。现在的图像处理技术已经从可见光谱发展到各个波段，从精致图像发展到运动图像，从物体的外部延伸到物体的内部，以及进行人工智能化的图象处理等。 数字图像处理研究的主要内容有以下几个方面:图像变换(如付氏变换、沃尔什变换、离散余弦变换等)、图像编码压缩 (PulseCodeModulation编码、统计编码、预测编码等)、图像增强和复原(灰度直方图、图像平滑处理、锐化处理、中值滤波等)、图像分割、图像描述、图像分类(识别)，针对各种图像处理形成了比较系统的图像处理算法，我们将在现有算法的基础上进行改进、提高，以满足系统需要。（二）轮胎痕迹识别技术研究现状 对事故现场的勘测是必不可少的，其主要内容就是搜集尽可能多的现场痕迹。其中轮胎印痕是事故现场最重要的事故分析依据，因此勘测并分析轮胎印痕就成为事故处理的最常用手段。目前根据轮胎印痕判断故发生前的行驶速度、事故发生时的碰撞点;肇事车辆的逃逸方向取得了一定的成果，在实际事故处理中也得到了较好的应用。根据事故现场轮胎印痕的花纹来判断肇事逃逸车辆的类型在事故处理过程中极为重要，但目前这方面的研究还停留在理论阶段，或是根据专家经验来判断车辆类型。这种处理方法既不科学，又影响了事故处理的速度和准确程度，因此采用计算机进行事故现场痕迹采集，并通过图像处理与识别技术来计算逃逸车辆的类型将是今后研究的重要趋势之一。 目前图像处理技术用于轮胎印痕识别上的不多，国内外的相关研究也较少。但随着社会的不断发展，尤其是社会机动车辆的不断增加，交通事故的频繁发生，交通肇事逃逸案的普遍存在，各科研单位也逐渐开始了对此的研究和探讨。吉林大学的陈强、李江等人采用基于遗传算法的轮胎印痕匹配算法进行了初步的研究，且取得了一定的成果。二、相关技术及算法综述1、数字图像与处理(1)数字图像预处理的目的 按图像空间坐标和明暗程度的连续性可分为模拟图像和数字图像。模拟图像指空间坐标和明暗程度变化都是连续变化的、计算机无法直接处理的图像。数字图像是一种空间坐标和灰度均不连续的、用离散的数字表示的图像。这样的图像才能被计算机处理。数字图像处理指的是用计算机对这样的数字图像预处理进行处理，即采用计算机对图像进行信息加工。它与数学、光学、电子学、计算机技术、成像技术、视觉心理学、视觉生理学有关，计算机视觉和人工智能密切相关。 利用计算机进行图像预处理有两个目的:一是产生更适合人观察和识别的图像;二是希望能由计算机自动识别和理解图像。无论为了哪种目的，图像处理预中关键的一步就是对包含有大量各式各样事故现场图像进行分解。分解的最终结果是图像被分解成一些具有某种特征的最小成分，称为图像的基元，相对于整幅图像来说，这种基元更容易被快速分析、识别与处理。(2)数字图像预处理的功能模块 数字图像处理主要有五块处理功能组成:图像输入，图像存储，图像传送，图像处理，图像处理的主要内容有:图像的采集、增强、复原、变换、编码、重建、分割、配准、特征提取、模式识别和图像理解等。本文主要介绍与交通事故处理、分析以及后期工作密切相关的处理部分:图像的采集、分割、特征提取等。2、图像增强相关算法 在事故现场采集到的原始图像中通常都含有各种各样的噪声与畸变，会大大影响图像的质量。因此，在对图像进行分析之前，必须对原图像进行处理、改善，通常采用图像增强的方法。 图像增强是数字图像处理的基本内容之一。图像增强是指按特定的需要突出一副图像中的某些信息，同时减弱或去除某些不需要的信息的处理方法。其主要目的是使处理后的图像对某种特定的应用来说，比原始图像更实用。增强后的图像往往能够增强对特殊信息的识别能力，常常用来改善人对图像的视觉效果，让观察者能够看到更加直接、清晰的图像;而对机器识别中的图像增强预处理将直接影响到机器的感知和理解能力。 图像增强的方法分为空域法和频域法两类，空域法主要使对图像中的各个象素点进行操作;而频域法是在图像的某个变换域内对整个图像进行操作，并修改变换后的系数，如付氏变换、DCT变换等的系数，然后再进行反变换得到处理后的图像。图像增强处理主要包括直方图修正处理、图像平滑滤波处理和图像尖锐化处理等。在实际应用中可以采用单一方法处理，也可以采用几种方法联合处理，以便达到与其的增强效果。(l)数字图像灰度化(2)灰度变换增强修正法：灰度线性变换 Gamma校正 直方图灰度均衡化(3)数字图像平滑滤波处理：线性滤波 中值滤波 自适应滤波三、轮胎痕迹采集及图像处理系统简述 交通事故轮胎痕迹采集分析系统是基于WindowS环境下采用VFW技术实现的，采集设备选择了使用方便、体积小、价格低的USB摄像头。本系统主要研究了vFW技术架构的视频采集原理、设计模型以及各模块的功能，同时对来自数码摄像头的视频文件进行采集、压缩、存储和回放处理。1、事故轮胎印痕采集及图像处理系统的原理 基于图像处理技术的事故轮胎印痕识别系统的基本原理如下图所示判断结果差值比较图像预处理视频采集 首先通过摄像头，对肇事现场轮胎印痕图像输入，变换成可用计算机进行处理的数字图像信号。由于在进行视频图像采集过程中，会有一些影响图像质量的噪声信号产生。所以，应用这些数字图像进行处理之前，必须进行图像滤波、消除噪声、图像增强等预处理，然后再对预处理后的图像进行进一步的处理分析。视频信息的处理与分析，计算判断肇事车辆的类型等信息，为案件的侦破提供可靠的依据。2、事故轮胎印痕采集及图像处理系统视频采集子系统视频采集系统是本系统的关键组成部分之一，也是后期事故处理的前提和基础，快速、准确、客观的进行事故现场的信息采集对事故调查，鉴定和事后赔偿都起到至关重要的作用，对促进社会和谐发展也有很大的意义和价值。所谓视频采集技术主要是利用摄影技术。摄影技术自40年代开始应用于交通事故分析以来，已得到了广泛使用，日本于1967年率先推出采用照相测量方法勘查交通事故现场专用警车;1989年新加坡研究了利用非量测相机进行事故现场测量的方法;20世纪80年代Kerkoff详细阐述了透视投影发展的历史、透视绘图原理和透视成像原理，并根据透视原理提出了利用摄影图像，确定制动拖痕长度、车辆停止位置和其它痕迹位置的方法。但长期以来，对事故现场照片的应用多局限于进行简单的定性分析。国内外对利用机器视觉勘测事故现场的研究较多。随着计算机技术和图像处理技术的发展，使利用摄影照片对交通事故进行定量分析成为可能。基于机器视觉的视频采集技术能够迅速而完整地记录事故现场的各种信息，若能利用采集图像来定量测量事故现场，则可提高现场勘测速度，减少占道时间，提高道路通行能力。4、 事故轮胎印痕采集系统软件体系结构分析（1）VFW体系结构分析 VFW是 Microsoft1992年推出的关于数字视频的一个软件包，它能够灵活地实现从模拟视频源采集数字视频信号，并将其存储到文件中或直接对视频缓存进行处理。VFW主要由六个模块组成: (1)AVICAP.DLL:包含了执行视频捕获的函数，它给AVI文件1/0和视频、音频设备驱动程序提供一个高级接口; (2)MSviDEO.DLL:用一套特殊的DraWDib函数来处理屏幕上的视频操作; (3)MCIAVI.DRV:此驱动程序包括对VFW的MCI命令的解释器; (4)AVIFILEDLL:支持由标准多媒体1/0(MMIO)函数提供的更高的命令来访问.AVI文件;(5)压缩管理器(ICM):管理用于视频压缩/解压缩的编解码器(CODEC);(6)音频压缩管理器(ACM):提供与ICM相似的服务，不同的是它适用于波形音频。这几个模块之间的联系，下图为VFW体系结构图。 回放程 采集程 编辑程MCIAVI.DRVMCI命令转MSVIDEO.D MCIWndAVICAP.DL AVICapMSVIDEO.DDrawDi IC ACMAVICAP.DL文件/流句柄MSVIDEO.D视频 ICM输入5、基于VFW的视频采集流程研究 下面介绍一下使用VFW进行实时视频采集的工作流程(图 3.10为基于VFW视频采集流程图)和相关函数:(1)建立一个采集窗口。建立采集窗口是进行其它工作的基础，使用capcreatecapturewindow宏即可创建采集窗口，创建成功后返回窗口的句柄。(2)注册系统可能用到的回调函数。在视频采集中常用到的回调函数出了eaPsetCallbaekonError外，还有e叩SetCallbackonVideostream。(3)获取和设置采集窗口采集函数。使用capC叩tureGetsctuP获得采集窗口当前的采集参数设置，如采集速率等。函数结果保存在上述CAPTUREPAR五江S结构中，根据需要做出修改后再用capcapturesetsetuP写回。(4)与视频采集设备相连。使用e即DriverCormeet(hwnd，ilndex)与采集设备相连，其中hwnd表示采集窗口，ilndex是视频设备的索引号。(5)设置采集窗口的显示模式。使用capPreview来设置窗口的显示模式为Preview，eaPOverlay设置窗口显示模式为Overlay。Preview占用ePu资源，使用Preview模式的时候用户会觉得运行其它程序会比较慢，当然，应用程序有更好的性能。如果采用capoveriay模式的话，需要有专门的视频采集卡的支持。(6)采集视频到缓存或在文件中进行相应的处理。调用capcapture一sequenceNoFile函数只采集视频流而不保存;而capCapturesequence能将视频流保存到文件中。采集到信号后可进行视频回放等操作。(7)终止视频采集并断开与视频采集设备的连接 开始 创建采集窗口 注册回调函数设置采集窗口参数采集视频到缓存或文件设置采集窗口的显示模式连接视频采集设备终止采集，断开设备连接 结束6、事故轮胎印痕采集系统硬件分析 由于基于机器视觉的视频采集技术能够迅速而完整地记录事故现场的各种信息，若能利用采集图像来定量测量事故现场，则可提高现场勘测速度，减少占道时间，提高道路通行能力。因此，国内外对利用机器视觉勘测事故现场的研究较多。在交通事故勘测中，在交通事故勘测中，本系统硬件部分主要包括两部分，一是USB摄像头，事故现场场景通过镜头 (LENS)生成的光学图像投射到图像传感器表面上，然后转为电信号，经过A/D(模数转换)转换后变为数字图像信号，再送到数字信号处理芯片 (DSP)中加工处理，再通过USB接口传输到电脑中处理。二是移动PC机(例如笔记本，带有USB接口)。本系统使用的PC机CPU为 P42.0G，内存为512M。图像采集使用USB摄像头，图像显示、存储及分析处理可以使用移动PC机来完成。在事故现场，在移动PC机端对USB摄像头进行驱动连接，然后进行实时事故现场的视频图像采集、存储。 道路交通事故轮胎痕迹分析系统是事故处理的主要辅助系统之一，也是后期事故处理、分析的基础。本章首先分析了逃逸车辆给交通事故的后期处理带来的危害和困难，以及破获逃逸车辆对事故处理的重要性，介绍了轮胎印痕识别在事故案件处理中的作用，同时，对事故现场留下的轮胎印痕进行了分析和研究，重点研究根据轮胎印痕如何判断车的类型。随后介绍了着重介绍了在Windows环境下采用VFW软件包中的AvICap进行采集的原理、流程等。同时，针对道路交通事故发生的现状和实际情况，提出了基于机器视觉的视频采集系统的组成结构以及具体的采集流程。通过对交通事故现场信息的采集，可以客观、全面的获得第一手数据，避免了传统的勘测手段带来的缺陷，有利于事故现场数据的存档、检索及事后处理。四、轮胎痕迹图像处理的一般步骤1、轮胎痕迹图像的标准化 在轮胎印痕的识别算法中，主要包含两个过程:图像处理与印痕识别。在图像处理过程中，主要是指对原始图像进行标准化，达到识别的具体要求。图像的标准化是利用Matlab对图像进行灰度变换、去噪、亮度的调整和边缘的增强等处理过程，进而得到有利于识别的图像。2、轮胎痕迹图像的特征提取 为了有效地从海量的图像或者波形数据中提取有用信息而实现分类，需要对原始数据进行处理或变换，得到最能反映分类本质的特征，去除对分类无益的信息或特征，这就是特征提取。一般情况下，把原始数据所组成的空间叫做测量空间，把分类识别赖以进行的空间叫做特征空间，通过变换可把在维数较高的测量空间中表示的模式变为在维数较低的特征空间中表示的模式。 在图像处理与检测过程中，要能够对轮胎印痕进行识别，因此必须要能够使用某种方法对轮胎印痕的边缘进行检测。对于图像来说，边缘是最重要的特征，如果能够检测轮胎印痕的边缘，那么我们就可以用其它算法来算出轮胎的宽度。并且结合事先再系统中输入的数据，能够更准确地判断出肇事车辆的类型。减少判断得误差。因此，对于图像的边缘提取来说，是一种很重要的图像检测的处理。所谓的边缘就是指其周围象素灰度有阶跃变化或者屋顶变化的那些象素的集合。边缘广泛存在于物体与背景之间，物体与物体之间。它应该说是图像检测与分割所依赖的重要特征。物体的边缘是由灰度不连续所反映的。一般的边缘提取方法是考察图像的每个象素在某个邻域的变化，利用边缘邻近一阶或者二阶方向导数变化规律来检测边缘的。对于边缘来说有两种主要的边缘，一种是阶跃性的边缘，它两边的象素的灰度值有着显著的不同:另外一种称为屋顶性边缘，位于灰度值从增加到减少的变化转折点。 在检测过程中，如果一个象素落在图像中某一个物体的边界上，那么它的邻域将称为个灰度级的变化带，正好可以通过这个计算出火车轮缘的几何尺寸。一般来说，对灰度级变化最有用的两个特征是灰度的变化率和方向，他们分别以梯度向量的幅度和方向来表示。边缘检测算子检查每个象素的邻域并对灰度变化率进行量化，同时包含了对方向的确定。通常因为不同的边缘检测算子有不同的效果，所以在检测过程中要根据不同情况进行选择。Robert算子是ZxZ算子，对具有陡峭的低噪声图像响应最好。其它都是3x3算子，对灰度渐变和噪声较多的图像处理的较好。为了更好的区别与选择，根据以上的理论分析，编写了不同的边缘提取函数，函数的输入为图像数据的指针，图像高度，宽度，返回的是经过边缘提取的图像数据指针。对于背景比较复杂的图像有时候要用到多闭值图像边缘检测技术。3、基于快速付氏变换图像配准方法 图像配准是图像处理的一个基础问题。它源自多个领域的很多实际问题，如不同传感器获得的信息融合;不同时间、条件获得图像的差异检测；成像系统和物体场景变化情况下获得的图像的三位信息获取;图像中的模式识别或目标识别等等。图像配准问题概括来说都是以在变换空间中寻找一种特定的最优的变换，达到使两幅图像在某种意义上的匹配为目的。也可以说，图像配准的主要目的在于去除或减小模板图像相对于基准图像之间的几何畸变，从而实现图像的几何校正。本论文按文献中分类方法对图像配准方法分类，即根据所利用的图像信息，将图像配准方法可以分为基于特征的方法和基于区域的方法两大类。 基于区域的图像配准方法也称为直接法，这类方法的特点是所利用的图像信息并不是少量的图像特征，而是预先定义窗口大小的区域信息或整幅图像信息。这类方法的最大优点是能够提供较高的配准精度，通常可以达到亚象素级。文献将这类方法主要分成三种:相关法；互信息方法；付氏方法 ，本节主要介绍基于付氏变换的图像配准方法。 付氏变换的一些属性可以运用于图像配准中，空域平移、旋转、尺度、偏转都可以在频域中找到对应。付氏变换法对于频率相关的噪声表现出了效果，而且快速付氏变换及其硬件实现可以在很大程度上提高算法的运算效率。 基于付氏变换的配准算法特别适合于存在着低频噪声的图像，如不同照明条件下的图像;而且因它对频域能量变化不敏感，所以适用于多传感图像配准;另外，在精度和计算量上本算法明显优于典型的相关算法。针对计算量，可继续作如下优化:将二维付氏变换转化为一维付氏变换;对乘积式作对数处理。但是，付氏变换法依赖于它的不变性，因而只适于已确定了的变换，如旋转、平移等。 图像在经过上述付氏配准后，可以使待识别图像与库存图像最大程度上达到匹配，减少图像识别时的误差，提高车辆类型判断的准确性。4、付氏图像差值识别算法分析 图像差值法主要是根据两幅图像(待识别图像与标准库存图像)对应点值的差来判断两者是否匹配，以达到模式识别的目的。其原理简单的说，就是当两幅完全一样的图像进行差值运算时，其差值结果应该为O，否则，其结果的绝对值大于0。假设待识别图像g(x，y)，模板库存图像为f(x，y)，则有: d(x，y)=g(x，y)一f(x，y)1需要处理的方面具体包括:（1） 合适的配准（2） 可控的光照（3） 噪声水平 在图像差值运算中，根据参与差值的值的类型不同，我们分为基于像素的图像差值法与基于频谱的图像差值法两种。前者是指未经过图像变换的原始数字图像进行差值运算，参与运算的参数为图像的像素值;后者是指图像经过正交变换后得到的数字图像进行差值运算，参与运算的参数为图像的幅度值。根据待识别图像的特点及实际应用，在本文中，我们采用后者进行差值运算，即通过基于图像变换(付氏变换)的差值算法来进行模式识别，达到应用要求。下图为基于付氏变换的图像差值算法的流程：待识别图像傅里叶变换平滑处理灰度修正开始 特征提取图像配准图像差值识别结果标准库存图像结束匹配？N 注释：其中灰度修正方法：线性变换、直方图均衡化、Gamma校正 平滑处理方法：线性滤波、中值滤波、自适应滤波5、轮胎痕迹识别算法在车辆逃逸案中的应用 随着社会的不断发展，机动车辆的不断增加，再加上部分的安全、法律、道德意识不强等原因，交通事故总是频繁发生，而肇事者在事故发生后逃逸的更是占有很大比例，这就为交通事故的勘测及后期处理带来了不必要的麻烦和困难。因此，对交通事故现场进行细致、全面、客观的勘测，搜集尽可能多的事故痕迹就显得尤为重要，而事故车辆的轮胎印痕更是事故痕迹中的关键因素，特别是在交通事故逃逸案中，起着至关重要的作用。可见，对肇事车辆的轮胎印痕识别算法研究有着很大的现实意义和必要。目前，国内对轮胎印痕识别算法的研究相对较少，主要有陈强等人采用的基于遗传算法的轮胎印痕匹配算法。 本文中，根据理论结合实际的原则，提出了一种基于付氏变换的图像差值算法，通过该算法可以有效的进行轮胎印痕的识别，从而判断相应的肇事车辆车型，缩小公安部门的排查范围，减小排查难度，提高排查效率。五、数字图像处理模块及实验结果1、数字图像处理实现 Matlab是由美国MathWOrks公司开发的，2002年6月推出了其全新的Matlab6.5正式版，2004年5月又推出了6.5的改进版本Matlab7.O。Matlab语言是当今国际上科学界最具影响力、最有活力的软件，它起源子矩阵运算，并已经发展成一种高度集成的计算机语言。它提供了强大的科学运算、灵活的程序设计流程、高质量的图形可视化与界面设计、与其它程序和语言便捷的接口功能。由于Matlab强大的数据处理和界面设计能力，它在数字图像处理中有着其它语言无法比拟的优势。本文的图像处理、变换、差值运算部分就是借助Matlab在图像处理方面的强大功能而实现的。 在VC中启用 MATLABENG顶E(引擎)，采用客户机/服务器(Clie叨Server)的计算模式。这种方式需要Matlab在后台运行，离不开Matlab环境。但是它可以调用Matlab工具箱函数和图形函数。利用 MATLABcoMPILER(编译器)，将Matlab的函数编译成脱离Matlab环境的可执行程序(.exe文件)，在vc中调用。6.5版本的Matlab软件包中提供了C/C+十的数学函数和图形库，通过其编译器可以将Matlab中编写的m文件转换成以C/C十十代码的文件，而且可以将m文件生成dil库，甚至可以直接调用其库函数，生成不依赖Matlab的可执行文件。MIDEvA(Matcom)是第一个由Matlab到C+的编译开发软件平台.使用Matcom编译器可以将Matlab源代码译成同等功能的C+十代码，并编译为EXE或DLL文件。既保持了Matlab的优良算法，又提高了执行速度。它还支持一定的图形显示，生成代码的可读性很好。因其简单便捷、功能强大、应用灵活，文中采用这种实现方案。2、轮胎痕迹识别 轮胎痕迹识别是指在图像处理的基础上，利用付氏变换对标准化图像进行正交变换，然后利用图像差值的方法进行差值运算，将运算结果与预先设定的阈值比较，判断匹配结果。在轮胎痕迹识别前，建立合理、完整的标准库存图像至关重要，是加下去正确进行痕迹识别的前提和保障。六、结束语随着社会的快速发展，道路交通事故已成为制约经济发展，危害人们生命、财产的一大公害。为了在交通事故发生后及时的进行现场勘测，快速恢复道路交通畅通，最大程度的减小事故带来的影响；同时，方便事后处理、分析、破案等，研究设计了本系统。在本文中，首先对数字图像处理技术和轮胎痕迹识别技术的研究现状进行了简述；其次，就相关技法和算法综述展开陈述；接着，从轮胎痕迹的采集及图像的处理系统进行稍微的简述；然后，根据图像处理的一般步骤，对轮胎痕迹图像进行标准化、特征提取、图像配准、差值识别算法分析，并简略讲述了轮胎痕迹识别算法在车辆逃逸案件中的应用；最后是轮胎痕迹图像在数字图像处理模块中的处理机实验。通过以上的分析，粗略讲述了轮胎痕迹图像处理在交通肇事案件中的研究和应用，希望对今后有关相面的工作起到一定的作用。参考文献1 王洪建.数字图像处理技术在智能交通中的应用与研究D，重庆大学硕士论文，2004:16一252敖琪.付景林.交通肇事逃逸案件车辆痕迹的发现提取及测量J，公安部管理干部学院山西分院学报，1999(3):20一223宋玲华.交通肇事逃逸车辆轮胎印痕研究J，江苏公安专科学校学校，2001，15(5):132一134唐洪.道路交通事故处理中地面轮胎痕迹作用的探讨J，中国人民公安大学学报(自然科学版)，2004，(3):92一95唐阳山.李江.闰松申.利用轮胎痕迹宽度判断肇事车型的研究J，辽宁工学院学报，2005，25(5):338一346寿远景.管满泉.轮胎印痕在交通肇事逃逸案侦破中的具体运用JJ，公安大学学报(自然科学版)，2003，(2):l一67闰守成.全厚德.李擎.windows环境下的数字图像采集技术研究J1，微计算机信息，2006，22(2一1):252一2548章霄.董艳雪.赵文娟.张彦嘉.数字图像处理技术【M，北京:冶金工业出版社，2005:204一2359罗军辉.冯平.哈力旦A.Matlab7.0在图像处理中的应用MI，北京:机械工业出版社， 2005:138一 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