基于高光谱成像技术的血迹形态特征检测研究

收稿日期：2011-04-26；修回日期：2011-05-31基金项目：国家自然科学基金资助项目（60807035）；上海市科委资助项目（10DZ0581000）；上海市教育高地资助项目（GDZC0206）作者简介：戴春妮（1977-），女，广西贵港人，博士，主要研究方向为模式识别、人工智能、信号分析（daicn@126．com ）；李庆利（1977-），男，副教授，博士，主要研究方向为模式识别、人工智能；刘锦高，男，教授，博导，主要研究方向为通信、信号处理．一种基于超光谱的血细胞分类方法*戴春妮1，李庆利2，刘锦高1，2（1．上海建桥学院信息系，上海201319；2．华东师范大学信息学院，上海200241）摘要：对近红外—可见光范围内的超高光谱血液图像进行血细胞分类。

不同于常见的血细胞识别方法，对血细胞的特征提取不但含有图像灰度特征，而且还包含了丰富的光谱特征，在分类方法上利用具有自适应能力的遗传算法和神经网络设计分类器进行血细胞的分类。

实验结果表明，该法对背景点、红细胞和病变细胞核可取得比较好的识别结果。

相对于10波段光谱和80波段高光谱而言，220波段的超光谱以增加运行时间为代价，取得了较好的分类结果。

关键词：超光谱；分类；血细胞；神经网络；遗传算法中图分类号：TP391文献标志码：A文章编号：1001-3695（2011）11-4370-03doi ：10．3969/j．issn．1001-3695．2011．11．100Blood cell classification method based on hyperspectral dataDAI Chun-ni 1，LI Qing-li 2，LIU Jin-gao 1，2（1．Dept．of Information Technology ，Shanghai Jianqiao College ，Shanghai 201319，China ；2．School of Information Science ＆Technology ，East China Normal University ，Shanghai 200241，China ）Abstract ：The goal of this paper was to classify blood cells based on hyperspectral data range from near infrared to visible light．Different from common classification method ，the extracted features included not only gray information in flat images ，but also plentiful spectral characteristics．As for the blood cell classification ，the classifier was made up of genetic algorithm and neural network．Experimental results show that this means is effective on red cells and nucleolus of tumor cells．Compare to spectral data of 10bands and data of 80bands ，hyperspectra can get better results at the cost of running time．Key words ：hyperspectrum ；classification ；blood cell ；neural network ；genetic algorithm0引言细胞的识别和分类是进行病灶临床检查的一种常用方法，也是医学血常规检验的最基本内容。

高光谱成像在犯罪现场勘查中的价值高光谱成像在犯罪现场勘查中的价值犯罪现场勘查是刑事侦查中的重要环节，其结果直接关系到案件的定性和侦破的成败。

近年来，高光谱成像技术的引入为犯罪现场勘查带来了革命性的变化。

高光谱成像技术是一种能够获取物体各个波段的电磁谱数据的技术，通过对物体反射、辐射和发射的电磁波进行分析，可以获得物体的光谱特征，进而为犯罪现场勘查提供了更多的信息和线索。

首先，高光谱成像技术可以帮助犯罪现场勘查人员快速定位和识别物证。

在犯罪现场，常常需要收集和保护大量的物证，如血迹、指纹、纤维等。

传统的勘查方法需要进行大量的实地勘查和样本搜集，耗时且效果不佳。

而高光谱成像技术可以在不接触物证的情况下，通过对物体的光谱特征进行分析，快速定位和识别物证。

例如，高光谱成像技术可以准确识别出血迹的类型和来源，帮助侦破人员迅速锁定嫌疑人。

其次，高光谱成像技术可以帮助分析物证的变化和转移轨迹。

在犯罪现场，物证的变化和转移轨迹往往是重要的研判依据。

传统的勘查方法往往只能观察到物证的表面变化，而无法了解其内部结构和化学性质的变化。

而高光谱成像技术可以通过对物体各个波段的反射光谱进行分析，探测物证的内部结构和化学性质的变化，从而推断出物证之间的转移轨迹。

例如，高光谱成像技术可以分析不同地点的土壤样本的光谱特征，进一步追踪和确认物证的转移路径。

再次，高光谱成像技术可以帮助提取隐蔽证据和破解伪装手法。

在犯罪现场，罪犯常常会采取各种手段来掩盖犯罪痕迹，如使用染料掩盖血迹、使用遮挡物隐藏物证等。

传统的勘查方法对于这类隐蔽证据的发现和分析存在一定的局限性。

而高光谱成像技术可以通过对物体的光谱特征进行分析，快速发现和提取隐蔽证据，并对伪装手法进行破解。

例如，高光谱成像技术可以通过对物体的红外反射光谱进行分析，发现被染料掩盖的血迹。

综上所述，高光谱成像技术在犯罪现场勘查中具有重要的价值。

它可以快速定位和识别物证，帮助分析物证的变化和转移轨迹，提取隐蔽证据和破解伪装手法。

法医学在血迹鉴定中的技术与方法法医学是一门应用科学，它的目标是通过运用科学的方法和技术来解决刑事司法领域中的问题。

血迹鉴定是法医学领域中的一个重要分支，它主要通过对血迹进行收集、分析和鉴定，为破案提供科学依据。

本文将介绍法医学在血迹鉴定中所采用的一些常用技术与方法。

首先，血迹的收集是血迹鉴定的基础。

在现场勘查阶段，法医人员需要仔细搜索可能存在血迹的地方，并使用特殊工具将血迹采集并保存。

为了保证血迹的完整性和可靠性，常用的方法包括用干净的棉签或脱脂棉轻轻擦拭血迹，然后将其放入干燥的密闭容器中，并尽快送往实验室进行分析。

其次，血迹的分析是血迹鉴定的关键。

通过对血迹的形态、组织成分和化学特性的分析，法医人员可以判断出血迹的来源、性质以及可能的造成原因。

常用的分析方法包括显微镜观察、化学反应试剂检验和光谱分析等。

其中，显微镜观察可以帮助法医人员观察血迹的形态特征，例如血滴的形状、大小和分布情况。

化学反应试剂检验则可以用于检测血迹中的蛋白质和血红蛋白等成分，从而确定血迹的特征。

而光谱分析则可以通过检测血迹中的特定荧光或吸收光谱来确定其成分和组织类型。

最后，血迹的鉴定是血迹鉴定的最终目标。

通过对血迹的收集和分析，法医人员可以根据血迹的特征和分析结果来确定血迹的来源和性质，从而为案件的侦破提供科学依据。

血迹的鉴定包括判断血迹的类型（如血滴、喷溅、液滴等）、确定血迹的年代（如新鲜、干燥、陈旧等）以及分析血迹中的DNA等。

其中，DNA分析是血迹鉴定的重要手段之一，通过提取血迹中的DNA，使用聚合酶链式反应（PCR）技术可以对血迹的捐献者进行个体识别，从而为破案提供有力的科学证据。

综上所述，法医学在血迹鉴定中采用了多种技术与方法，包括血迹的收集、分析和鉴定等。

这些技术与方法的应用可以帮助法医人员确定血迹的来源、性质和可能的造成原因，为破案提供科学依据，确保司法公正。

随着科技的发展和创新，相信法医学在血迹鉴定中的技术与方法将会不断改进和完善，为刑事司法工作提供更加准确和可靠的科学支持。

法医学在血迹鉴定中的应用血迹鉴定是法医学中的重要分支，它通过对血迹的分析，帮助破案和解决犯罪案件。

随着科技的发展和技术的进步，法医学在血迹鉴定中的应用越来越广泛，对犯罪侦查和司法判决起到了至关重要的作用。

一、血迹鉴定的基本原理与方法血迹鉴定的基本原理是基于血液的特性和血迹的形成机制，通过检测血迹的组成成分和物理特性，以确定其是否与犯罪案件有关联。

一般而言，血液中含有红细胞、白细胞、血小板以及血浆等成分。

在血迹形成时，红细胞会凝聚并形成血块，而白细胞和血小板则会与外界物质发生反应，形成形态各异的血迹。

血迹鉴定的方法主要包括以下几种：首先是血迹类型的鉴定，包括血液的确认与定位。

其次是血迹的寻找与采样，通过对犯罪现场的仔细检查，寻找可能存在的血迹，然后进行采样与保护。

第三是对血迹的性质进行化学检测，如血型鉴定以及DNA分析等。

最后是对血迹模式的分析与研究，通过对血迹的形态、大小、分布等进行分析，推测犯罪过程及动机。

二、1. 血型鉴定血型鉴定是血迹鉴定中最常见且最基本的方法之一。

不同的血型具有不同的抗原和抗体特征，通过对血迹中抗原和抗体的反应，可以初步确定血迹的类型。

血型鉴定可以帮助警方缩小嫌疑人范围，对案件的侦破起到非常重要的作用。

2. DNA分析随着DNA技术的突破性进展，DNA分析已成为血迹鉴定中最精确、最可靠的方法之一。

通过对血迹样本中的DNA进行提取和分析，可以确定犯罪嫌疑人的身份，并与案发现场的血迹进行比对。

DNA分析在刑事侦查和司法审判中起到了至关重要的作用，经常被用于破解难题和冤假错案的辨识。

3. 血液成分分析通过对血迹中的血液成分进行分析，可以推断出血迹的形成过程，以及一些重要的细节信息。

例如，根据血红蛋白的稳定性和血清酸性磷酸酶(PAFP)的活性，可以推断出血液的年龄。

血液成分分析对于破案和司法判决具有重要的参考意义。

4. 血迹模式分析血迹模式分析主要通过对血迹形态、大小、分布等特征进行观察和分析，推断出犯罪过程和凶手的动机。

摘要在物证鉴定的研究中，高光谱成像技术作为一种新型的物证鉴别技术，相较于紫外-可见荧光光谱、拉曼光谱等鉴别方法，具有高效、快速、无损的优点。

通过综合比较各类检验方式与高光谱成像技术，进一步加强了对高光谱成像技术的认识与了解。

高光谱成像是通过高光谱仪器设备对被检测物体在连续多个离散波段下扫描获得一个综合图像，同时记录物证的光谱信息和图像信息的技术。

在物证鉴定中，通常借助其图像数据的完整性结合各类数据算法，对物证检材进行分析鉴别。

关键词高光谱成像技术无损性准确性物证鉴别Review of Research on the Field of Evidence Identification Based on Hyperspectral Imaging Technology //Meng Haiyang,Zhao Sen,Yang ZhichaoAbstract In the research of evidence identification,hyperspec-tral imaging technology,as a new type of evidence identification technology,has the advantages of high efficiency,rapidity and losslessness compared with UV-visible fluorescence spec-troscopy and Raman spectroscopy.Through comprehensive com-parison of various inspection methods and hyperspectral imaging technology,the knowledge and understanding of hyperspectral imaging technology has been further strengthened.Hyperspectral imaging is a technology for obtaining a comprehensive image of a detected object in successive discrete bands by a hyperspectral instrument,and simultaneously recording spectral information and image information of the physical evidence.In the identifica-tion of physical evidence,the integrity of the image data is usually combined with various data algorithms to analyze and identify the physical evidence.Key words hyperspectral imaging technology;losslessness;accu-racy;evidence identification1技术背景光谱成像技术历史悠远，但直到20世纪80年代，高光谱成像技术才将传统的二维成像技术和光谱技术二者有机地结合起来。

中国人民公安大学学报(自然科学版)2021年第1期No.12021Journal of Peopled Public Security University of China(Science and Technology)总第107期Sum107基于高光谱成像技术的血迹检测及血指印可视化研究庄园1,高树辉1,黄威2,蔡能斌3(1.中国人民公安大学，北京100038；2.公安部物证鉴定中心，北京100038；3.上海市现场物证重点实验室，上海200083)摘要目的血迹是命案现场最为常见的物证之一，血手印的检验意义重大，由于很多物种有血液,所以现场血手印复杂多样，种属鉴定更是必要工作,其主要任务包括确定生物性检材的来源,是否来自人体，必要时还需要确定检材来自何种动物。

目前常采用的种属鉴定方法有3类:形态学方法、血清学方法和技术检测方法。

探索用光学无损的方法进行种属鉴定,研究此方法在种属鉴定中的价值和可行性，为探索血手印可视化鉴别提供参考。

方法以人、鸡、蛇的血为研究对象，利用高光谱成像技术对样本进行无损提取和种属分析，在此基础上对不同种类血潜手印进行显现和鉴别。

结果基于高光谱成像技术可以使不同物种的血指印可视化,并能实现种属鉴定。

结论此方法实现了无损化检测血迹种属并显现血指印，灵敏度较高，可用于刑事案件中种属鉴定的预实验。

关键词高光谱成像技术；血迹检测；种属鉴定；血指印中图分类号D918.91文献标志码ASearch on Blood Stain Detection and Blood Fingermarks Visualization Based on Hyper-spectral Imaging TechnologyZHUANG Yuan1,GAO Shuhui1,HUANG Wei2,CAI Nengbin3(1.Peopled Public Security University of China,Beijing100038,China；2.Ministry of Public Security,Beijing100038,China；3.Shanghai Key Laboratory of Crime Scene Evidence,Shanghai200083,China)Abstract:Objective Bloodstain is one of the most common material evidences at the scene of crime.The test of blood fingerprint has great significance.The blood fingerprints are complex and diverse in the hom­icide case scene because many species have blood.Therefore,species identification is very important, the main task of it includdetermining whether the biological specimen comes from the human body,and if necessary,determining what kind of animal the test material comes from.There are three most common method of species identification:morphological method,serological method and technical test.This arti­cle will explore how to use optical nondestructive methods for species identification,study the value and feasibility of this method in species identification,and provide a reference for exploring the visual identifi­cation of blood fingerprints.Method Taking the blood of humans,chickens and snakes as the research ob-收稿日期2020-10-12基金项目上海市现场物证重点实验室开放课题基金（2020XCWZK07）。

红外光谱技术在血液检测中的应用及其内涵分析红外光谱技术是一种基于分子振动吸收谱的非破坏性分析方法，具有无需样品处理、高灵敏度、高选择性、快速检测等优点。

近年来，红外光谱技术在医学领域的应用越来越受到关注，其中血液检测是其中之一。

血液检测是医学中常见的检测方法，可以用于诊断疾病、预防疾病以及监测治疗效果。

传统的血液检测方法需要进行样品处理，而且操作复杂、耗时，对样品量也有一定限制，这给临床诊断带来了不便。

而应用红外光谱技术进行血液检测可以将检测时间缩短，无需样品处理，同时可以提高检测准确度。

红外光谱技术可以通过检测分子在红外光带的吸收和散射来实现检测。

在血液检测方面，红外光谱技术可以通过检测人体血液中的代表分子如蛋白质、核酸、脂质等，以及其中的含氧血红蛋白、二氧化碳等，来得到血液信息。

通过比对不同病态下的血液信息，就可以得出疾病的诊断和治疗方案。

红外光谱技术在血液检测中的应用还有一个重要的方面，就是可以检测血液中的药物含量。

通过分析红外光谱图谱可以定量测定药物含量，这对于治疗药物的监测以及调整剂量具有重要意义。

红外光谱技术在血液检测中的应用正不断被拓展和深入研究。

现有的研究已经可以对许多疾病的血液指标进行检测。

同时，还存在着如何将该技术实际应用到临床诊疗中的问题。

红外光谱技术检测结果的准确性和精细度取决于样品质量及分析方法的选择。

因此，未来的研究需要在优化样品采集及准备方法、建立更为准确的红外光谱数据库等方面进行研究。

总之，红外光谱技术在血液检测中的应用，通过实现无损检测、快速、准确等优点，为疾病的诊断和治疗提供了便利。

在未来的研究中，需要进一步深入探究其内涵，以更好地实现其在医学领域的应用。

红外光谱的血液光谱分析方法研究第一章：引言人类医学领域一直在探讨新的疾病诊断和治疗方法。

其中，基于光谱技术的诊断方法感受到了越来越多的关注。

光谱技术具有非破坏性和非侵入性等特点，可以为医学研究提供重要信息，如组织结构，生物分子的组成，甚至是生物过程的动态变化。

红外光谱是一种重要的光谱检测技术，已经在分析血液中的生物大分子方面取得了很大的进展。

本文探讨了红外光谱在检测血液生物大分子方面的应用，重点关注了基于红外光谱的血液光谱分析方法。

第二章：血液样本的制备在进行血液样本的红外光谱测试之前，首先需要对血液样本进行处理。

这个过程涉及到血液的样品收集，制备和储存。

2.1 血样的收集为了保证血样的准确性和可靠性，需要优化血样的收集步骤。

在收集血样之前，需要按照规定消毒大腕，穿过手套和血样收集套装。

在收集血样之前，需要首先清洗收集部位，然后固定患者的胳膊。

这个步骤需要保持血样采集部位的清洁和安全。

收集血样时必须想办法防止出现误差，以保证获得最准确的结果2.2 血样的制备在收集血样之后，样品还需要进行处理。

血液样品的制备主要涉及改变它的物理状态，从而为红外光谱测试提供满足要求的样品。

相互干扰的信号的减少和方便的测量使样品制备过程特别重要。

常见的样品处理方法包括气相或溶液处理在红外光谱仪中的悬浮液，挤压法制备的薄膜和压片。

在制备血样时，需要遵守标准操作规程和注意事项。

第三章：红外光谱预测血红蛋白在血浆中的浓度的方法人体血红蛋白可以通过红外光谱测试准确测量。

测量血红蛋白浓度有助于评估体内的血红蛋白含量，与许多疾病如贫血等相关。

红外光谱中的各种生物分子吸收光谱的位置、强度和形状信息可用于定量测量血红蛋白。

这可以通过对血浆样品进行红外光谱扫描实现。

通过化学和计算方法确定红外线的吸收强度和位置。

然后将这些数据与预先确定的标准曲线相结合，便可以准确地计算血红蛋白浓度。

第四章：红外光谱预测白蛋白在血浆中的浓度的方法白蛋白是人体内最常见的血浆蛋白质之一，它在维持人体内的渗透压和稳定性方面起着重要的作用。

血迹形态分析原理
血迹形态分析是一种用于识别血迹的方法，可以帮助识别人的身份或个性特征。

它是一种基于比较分析的技术，它可以将血迹按其形状分类，以确定源头的特征。

其中，血迹的形态被称为“指纹形态”，其目的是从血迹和外观特征（如血渍大小、密度、色泽、粒度和痕迹类型）中提取现存外观特征。

血迹形态分析技术可以用作分类比较研究，以确定特定范围内血渍的类型及其特定性质。

血迹形态分析的基本原理是定义一系列区分不同血迹的特征来分类血渍的形态。

在血迹的形状分析中，使用的特征可能包括血渍的蔓延密度、投射和血渍的表面外观。

其中，血渍的蔓延密度是指血渍中颗粒物质的数量和大小，以及特定血渍的颗粒与其他血渍之间的相对位置，从而用于确定血渍的特定特性和其散布样式。

投射分析是指，当光线照射在血迹面上时，除了血迹表现出固定像素或图像之外，对于高密度血渍，也会有一些投射部分。

在血迹中，较大的颗粒会出现某种投射，而小颗粒则没有投射。

这样，当投射照射到血迹面上时，可以确定血渍的特征。

血渍的表面外观可以进一步判断血迹的特征。

血渍的表面外观可以通过血迹表面的色泽细节来判断，这些色泽细节可以使用不同的视觉效果，如墨水病变、凹槽、流线等。

这些色泽细节可以用来划分血渍的形状。

以上就是血迹形态分析的原理。

它可以用来识别和记录血渍的特征，以及血渍的撒布方式，并且可以帮助确定源头特性。

然而，血迹形态分析仍然存在一定的局限性，例如对痕迹被污染的影响等，因此需要和其他类型的痕迹分析技术配合使用，才能准确地反映出血迹的特征。

第25卷第1期西安由B电大学学报Vol.25No.1 2020年1月JOURNAL OF XI'AN UNIVERSITY OF POSTS AND TELECOMMUNICATIONS Jan.2020doi：10.13682/j.issn.2095-6533.2020.01.010一种精简波段的高光谱血液数据检测方法刘蕊#，杨凡超2，刘颖13,李大湘13,甘玉泉13,严敏4西安邮电大学通信与信息工程学院，陕西西安710121；2.中国科学院西安光学精密机械研究所中国科学院光谱成像技术重点实验室，陕西西安710119；3西安邮电大学电子信息现场勘验应用技术公安部重点实验室，陕西西安710121；4.空军军医大学军事预防医学系流行病学教研室特殊作业环境危害评估与防治教育部重点实验室，陕西西安710032)摘要：针对传统的血迹检测方法检测不精确且具有破坏性的问题，提出一种基于高光谱血迹数据的无损检测方法％通过血液与类血液红色物质的特征峰筛选的方式进行谱段抽取，实现类血迹红色物质和血迹高光谱数据的波段选择，达到谱段数量精简的效果；通过光谱角匹配算法对类红色血迹物质与真实血迹高光谱数据匹配识别，以实现血迹无损检测％在血迹与类血迹红色物质上的对比实验结果表明，该方法可以大幅降低血液检测所需谱段数量，并且具备更高的检测效率％关键词：高光谱；血迹；波段精简；无损检测中图分类号：TP391；TP751.2文献标识码：A文章编号：2095-6533(2020)01-0074-06 Areduced-bandhyperspecBralblooddeBecBion meBhodLIU Rui1,YANG Fanchao2,LIU Yin g1!,LI Daxian g1!,GAN Yuquan1'3,YAN Min4(1.School of Communication and Information Engineering,Xi'an University of Posts and Telecommunications,Xi'an710121,China;2.Key Laboratory of Spectral Imaging Technology Gas,Xi，an Institute of Optiss and Precision Mechanics of Cas,Xi，an710119,China；3. Ministry of Public Security Key Laboratory of Electronic Information Application Technology forScene Investigation,Xi?an University of Posts and Telecommunications,Xi?an710121,China；4.DepartmentofEpidemiology,MinistryofEducationKeyLabofHazardA s e s mentandControlinSpecialOperationalEnvironment,School of Military Preventive Medicine,Air Force Military Medical University,Xi'an710032,China)AbsBracB：Thetraditionalbloodstaindetection methodisinaccurateanddestructive.A non-de­structivedetection methodbasedonhyperspectralbloodstaindataisproposed.nthis method, spectralbandextractionisperformedbyscreeningthecharacteristicpeaksofbloodandblood-like red substances to obtain the band selection of blood-like red substances and blood-stain hyper-spectral data and thus to achieve the e f ect of reducing the number of spectrum bands.The spec­tral-angle-matching(SAM)algorithm is used to match and identify red blood-like blood sub­stances with real blood hyperspectral data to achieve non-destructive detection of blood stains.Re­sults from comparison experiments on blood stains and blood-like red substances show that this me0hodcangrea0lyreduce0henumberofspec0ralbandsrequiredforblood0es0ingandhashigher de0ecione f iciency.Keywords：hyperspec0ral bloods0ains s0reamlined bands nondes0ruc0ive0es0ing收稿日期：2019-11-04基金项目：陕西省科技创新创业双导师制基金项目#01叮M-604)；陕西省国际合作交流基金项目(2017KW-013)作者简介：刘蕊(1993—),女，硕士研究生，研究方向为电子与通信工程％E-mail:369820640@杨凡超(1987—),男，博士，助理研究员，从事光谱图像处理研究％E-mail:frankyangl987@第25卷第1期刘蕊，等：一种精简波段的高光谱血液数据检测方法-75-随着光谱技术和图像技术的快速发展，以光谱技术为核心的无损检测技术已成为研究热点问题1，而刑侦领域的血迹无损检测是重要研究方向之一％血迹是犯罪现场中常见的物证，是帮助刑事案件侦破的重要突破口％受害人和犯罪嫌疑人只要在犯罪现场发生开放性冲突，此时现场遗留下的血迹便成为犯罪事实的重要证据％血液具有客观性、稳定性、广泛性以及实用性的特点，对犯罪现场的勘察和对犯罪嫌疑人的追捕有重要意义％但是,犯罪现场可能会有疑似血迹的物质，犯罪嫌疑人也可能会对犯罪现场的血迹进行破坏，这些因素给警方快速识别血迹带来了困难，可能会误导警方的调查方向，延长破案时间％因此，犯罪现场血迹的快速检测与识别成为一个亟待解决的问题%传统的血迹检测方法主要包括直接观察法和试剂法％直接观察法适用于肉眼就能发现血迹的犯罪现场，人眼很难区分出犯罪现场的红色物体,在血迹识别方面存在一定的局限性4%试剂法利用各种试剂检验识别犯罪现场的红色物质是否是血迹，缺乏时效性；同时试剂会对衡量性能的指标DNA造成损害，对血迹造成了一定的破坏，增加了法医鉴定的难度%不等式血液模型6通过光谱技术，应用主成分分析进行数据降维，虽然取得了一定的检测效果，但容易遗漏重要的血迹谱段信息％高光谱图像处理技术能够同时获取待测物体的图像信息和光谱信息，具备图谱合一的优点,对犯罪现场的红色物质可快速分析和解释，并可进行无损检测⑷%因此，本文提出一种基于高光谱血迹数据的无损检测方法％通过各个样本的光谱曲线进行拐点、波峰波谷的记录并筛选出最少的特征点保留样本的重要细节信息，同时实现降维；再利用光谱角匹配检测血液，实现无损检测％1高光谱成像的基础理论1.1高光谱成像高光谱图像是一个具有一维光谱信息和二维空间信息的三维数据立方体，具有“图谱合一”的优点％二维图像像素的坐标分别由和夕表示，第三维的波长信息的坐标由三表示，如图1所示％高光谱传感器可捕获数百个跨越可见光到红外光谱的窄光谱带中的数字图像％高光谱图像中的每个空间像素对应于基本上连续的辐射光谱，使得通过高光谱识别地面物质成为可能%不同的地物，呈现反射率也不一样％高光谱图像能完整的描绘出地物的反射率，给地物的区分带来便利“11%图1高光谱图像块1.2高光谱图像的获取方式在高光谱图像的采集和形成方式不同的情况下，高光谱图像的获取方式分为3种%1）点扫描点扫描一次只能获取1个像素的光谱，适用于微观对象的扫描％2）线扫描线扫描是扫描线上所有像素的光谱，适用于静态目标的高分辨率光谱成像％3）面扫描点扫描和线扫描是空间上的扫描，而面扫描是在光谱域上进行扫描％面扫描需要转动滤光片切换轮或调节可调节滤波器来获取高光谱图像，面扫描方式能获取单个波长下的整个空间图像％这种扫描方式适用于波长图像数目较少的多光谱系统中'2）%因此，基于面阵探测器的线推扫形式高光谱成像仪更适用于实验室条件下多种样本的高光谱数据采集%1.3高光谱图像的分析与处理目标识别是光谱应用的一个重要方向%基于高光谱图像既有二维空间信息又有一维光谱信息的特点，高光谱图像的具体检测与识别过程如图2所示%待检光谱-图像预处理）・定标＞目盪翱目标光谱-图2高光谱图像检测与识别过程地物的光谱曲线具有唯一,性，根据地物光谱曲线的形状相似度可判断地物所属的类别'3）,因此波-76-西安邮电大学学报2020年1月谱匹配是光谱图像处理中识别地物的关键技术之一%波谱匹配可以基于整个谱段的光谱曲线匹配，也可对感兴趣波段的光谱进行匹配'4）%目前，光谱识别算子有最小距离匹配（euclidean distance,ED$、光谱信息散度（spectral information divergence, SID）、光谱相关测量（spectr-al correlation measure­ment,SC M）和光谱角制图（spectral angle mapper, SAM）等'「16）%光谱角度制图对乘性噪声不敏感,可以有效解决色散型高光谱成像仪获取能量相对较低的问题％光谱角度制图是根据参考光谱向量和待测光谱向量之间的夹角判断光谱向量之间的相似程度%光谱角越小，则表明参考光谱和待测光谱越相似'5）%光谱角的具体计算公式为S A（,r）=arccos——+——=$切（i=1其中：S a（!）是参考光谱和待测光谱的夹角，即光谱角，取值范围为[0,#/2],值越小，表示两光谱向量之间越相似，是同一类的概率也就越高；+=（：1,：2，…，:,）为待测光谱向量；r=（H1,2，…，）为参考光谱向量;N表示光谱的波段数％光谱角制图算法的具体步骤'7）如下％步骤1提取待测光谱向量t和参考光谱向量r%步骤2计算高光谱图像中的每个待测光谱向量和参考光谱向量的夹角S a（,r）%步骤3定义阈值$,比较待测光谱向量与参考光谱向量的夹角与阈值的大小,如果光谱角在阈值的范围内，说明待测物与参考物可归为同一类%2实验针对刑侦血液检测过程中，类血液的红色物质与血液难以直观鉴别的问题,实验采用成年男性新鲜血液作为待检测的血液样本,并使用了刑侦案发现场可能出现的容易对血液检测造成干扰的19种类血液的红色物质作为对照样本,通过SAM算法研究血液与其他样本在可见光波段下的光谱检测效果%2.1实验样本实验样本包括成年男性的新鲜血液样本以及19类血迹红色物质样本％实验样本均在同一背景（白色塑料板）以及实验环境下取得，并以硫酸钡白板作为定标依据％实验样本和样本名称分别如图3和表1所示％*■••■■•■■■■••a图3红色类血迹物质的实验样本表1样本编号对应的物质名称编号样本名称1红墨水2腮红3辣椒酱4中性笔笔油5指甲油6唇釉7记号笔笔油8染色剂9油漆10印泥11蜡笔12口红13眼影14普通颜料15食用色素16番茄酱17草莓汁18樱桃汁19矿物颜料20成年男子指尖血2.2实验仪器高光谱成像系统由型号为HyperSpec-VNIR 的Headwall光谱仪、卤钨灯、硫酸钡白板和信号处理计算机组成％血液与类血液红色样本的高光谱图像信息是基于Headwall可见光波段高光谱成像光谱仪的高光谱成像系统采集％成像光谱仪为色散型高光谱成像仪如图4所示%光谱仪的光谱分第25卷第1期刘蕊，等：一种精简波段的高光谱血液数据检测方法-77-辨率为2.8nm,共有417个波段，光谱范围为380:1000nm,通过推扫的形式对目标区域进行高光谱成像％图4高光谱采集仪器实验照明使用150W的卤钨灯，提供400:2500nm 的可见光和近红外光发射的连续光谱，光源强度从暗到亮强度可调范围为0:100%%计算机用于提供图像采集软件，实验开始前设定光谱仪的焦距,待其他仪器校正以后，将实验样本放在白板上，即由配套的计算机控制整个实验过程并保存实验数据％2.3实验结果与分析2.3.1数据采集与数据定标分别在各个实验样本的中心区域选取20X20的像素区域作为每个样本的数据，并通过求取每个样本的400像素点的平均值作为每个样本的高光谱数据，从而降低数据噪声％数据结果需要通过硫酸钡白板数据进行处理，定标处理算法为'8)R=R s./R0%(2)其中：R s表示定标前的像元光谱向量;R°表示同一照明条件下的白板的光谱向量R表示定标后的光谱向量；•/表示相对应数据的点除％定标前后的高光谱图像的光谱图分别如图5和图6所示％4000,----------------------------------------------------------------------3000250000035005003004005006007008009001000波长/nm图5定标前的反射光谱图6定标处理后的反射光谱2.3.2可见光全谱段信息的SAM算法匹配检测在进行预处理之后选择实验样本的可见光全波段光谱，利用光谱角制图算法计算红色类血迹物质与血迹两两之间的光谱角度，结果如图7所示％笔笔料素料子油油指尖红色物质光谱血图7红色类血迹物质与血迹的可见光全谱段信息的光谱匹配角从图7结果可以看出，类血液红色物质SAM 匹配值最低0.27rad,因此，当检测阈值设置在0.15:0.20rad时，可以通过SAM匹配算法有效检测血液％光谱角度越大，说明待检测样本与血液的差别越大；反之亦然％2.3.3基于谱段优化的实验结果使用SAM匹配算法对Headwall成像仪所采集的417谱段高光谱信息进行处理，对血液与类血液红色物质检测取得了较好地检测识别效果％然而，由于类血液红色物质在可见光波段具有较多的相似谱信息，在检测识别过程中属于冗余数据，有效地减少冗余谱段信息，可以为基于高光谱血液检测提供更高效与快速的处理优化％因此，针对实验结果，选择两种优化方式：第一种是采用血液以及红色类血液样本中所有的特征点信息，将谱段优化到132个谱段;第二种是采用血液的全部特征点信息以及类血液红色物质较明显的特征峰和拐点所在的谱段，将谱段优化至35个谱段％-78 -西安邮电大学学报2020年1月为了优化谱段数量，从更少的谱段中获取血迹 检测的关键信息，分别选取各个样本的132个特征 点和35个特征点所组成的光谱向量求光谱角，实验结果分别如图8和图9所示。

编号毕业设计（论文）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目录摘要 (I)Abstract............................................................ I I1 绪论 (1)1.1 课题研究背景及意义 (1)1.1.1 课题背景 (1)1.1.2 课题研究意义 (1)1.2 国内外研究现状 (2)1.2.1 高光谱技术研究现状 (2)1.2.2 血迹检测技术 (2)1.3 本文主要研究内容 (5)2 基于高光谱和人工神经网络的血迹检测原理 (6)2.1 高光谱成像技术 (6)2.2高光谱成像技术的组成和成像原理 (6)2.2.1高光谱成像系统的组成 (6)2.2.2 高光谱成像系统的原理 (6)2.3 人工神经网络模型 (7)2.3.1 BP人工神经网络 (7)2.3.2 BP人工神经网络的MATLAB实现 (9)3 基于高光谱技术和人工神经网络的血迹检测实验与分析 (10)3.1 实验仪器及样品 (10)3.1.1 实验仪器 (10)3.1.2 实验样品 (10)3.2 实验平台的搭建 (10)3.3 实验步骤 (11)3.4 实验结果及分析 (12)3.4.1 不同载体上的血迹识别分析 (12)3.4.2 案发现场的血迹检测及血迹分类检测 (29)本章总结 (30)4 总结与展望 (31)4.1 课题总结 (31)4.2 未来展望 (32)致谢 (33)参考文献 (34)附录Ⅰ (36)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。

国内血迹形态分析研究的现状和展望众所周知，国外的血迹形态分析学科发展迅速，而且非常普及，在现场分析与重建中发挥了重要作用，并且可作为法庭的证据使用，而目前在我们国内血迹形态分析学科发展的非常缓慢，无论是研究还是应用方面与国外相比都存在相当大的差距。

笔者希望通过此文让大家对我国血迹形态分析现状有个大概的了解，更希望有更多的热心人士来推动我国在血迹形态分析领域的发展. +K: Dx! 9一、目前国内血迹形态分析研究及发表论文的现状（暂不包括台湾及港澳地区）n`B :;2X,1、从出版的书籍来看，1988年群众出版社出版了许卫平主编的《实用现场血迹勘查》一书，2002年宁波出版社出版了许卫平主编的《现场血迹勘查与分析》一书，书中对现场血迹形态进行了详细的研究。

. L nGL] /2、从发表的文章来看，理论研究论著有：闵建雄在刑事技术2002年第5期发表《浅谈血迹分类》一文，对血迹形态进行了科学的分类，使广大血迹分析爱好者，对血迹形态分类有了初步的认识，其血迹形态分类的名词也得到了同行的认同；中国人民公安大学刑技系罗亚平在公安大学学报2002年第4期发表了《犯罪现场血迹形态分析概述》；罗亚平还在公安大学学报2003年第一期和第三期上分别发表了《利用滴状血痕推断接触角度的理论分析》及《利用喷溅血迹判断出血点》的论著；广东公安专科学校邓大中等在广东公安科技2003年第3期发表《溅落血痕入射角的改良计算法》；河南省郑州市公安局冯常俊法医在刑事技术2004年第1期发表了《从同一面墙上血滴推断喷溅源位置》一文。

a8e6H30Sm3、血迹形态实验研究的论著有：河南科技大学法医学系马书玲等8人申请了河南省科技攻关项目，并在河南科技大学学报（医学版）2004年第4期上发表了《滴落状血迹形态大小与滴落高度及速度的模拟实验研究》，该项目组李凡等7人还在2006年刑事技术第1期发表了《9种介质上滴落状血迹的模拟实验研究与应用》的论著；黑龙江省肇东市公安局刘向东等在2004年刑事技术第三期发表了《室外低温下血滴的变化实验》的论著。

基于显微高光谱成像的人血细胞研究
李庆利;肖功海;薛永祺;张敬法
【期刊名称】《光电工程》
【年(卷),期】2008(35)5
【摘要】使用自行研制的推帚式显微高光谱成像系统采集了正常,白血病人血液涂片的显微高光谱图像数据.通过对正常、白血病人血液显微高光谱数据进行处理,获得了人血液的单波段图像,并提取了部分血液细胞的典型透射率光谱曲线.分析这些曲线发现,病变细胞透射率普遍高于正常细胞,特别是在541.3 nm附近透射率高出了50%左右.通过对血液涂片的图像和光谱特征进行分析表明,经过一定的改进,可以将显微高光谱成像系统作为一种新的检测手段,辅助医学研究人员对人血液进行分析.
【总页数】4页(P98-101)
【作者】李庆利;肖功海;薛永祺;张敬法
【作者单位】华东师范大学,信息科学技术学院,上海200062;中国科学院上海技术物理研究所,上海,200083;中国科学院上海技术物理研究所,上海,200083;中国科学院上海生命科学研究院健康科学中心,上海,200030
【正文语种】中文
【中图分类】O433.4
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