Анализ цифровых изображений в судебно-медицинской практике: опыт и перспективы

Publication in electronic media: 29.05.2013 under http://journal.forens-lit.ru/node/1005
Publication in print media: Актуальные вопросы медико-криминалистической экспертизы: современное состояние и перспективы развития. Материалы науч.-прак. конф., посв. 50-летию МКО БСМЭ Моск. обл., Москва 2013

ОБУЗ БСМЭ ИО, г. Иваново

В отечественной и зарубежной литературе имеется значительное количество публикаций о применении цифровой фотографии в судебно-медицинских исследованиях. Следует отметить, что в подавляющем большинстве авторы предполагают использование цифровой фотографии в первую очередь в качестве удобного средства иллюстрации.

Между тем в настоящее время проведение цифрового анализа изображений возможно в двух случаях: на экспертизу представляется только изображение объекта исследования и диагностика осуществляется по копии, на экспертизу представляется непосредственно объект и цифровые технологии применяются для более эффективного выявления идентифицирующих признаков.

В судебной медицине бывают случаи, когда следствие представляет на экспертизу не подлинник объекта с повреждением, а его фотографическую копию на бумаге или цифровую фотографию на магнитном носителе. И часто ответом экспертов становится заявление о невозможности оценки характера повреждений ввиду отсутствия соответствующей практики и методик. Однако следует отметить, что известны исследования, в которых придается большое значение цифровой фотографии как самостоятельному объекту судебно-медицинского изучения [1, 2, 3].

В настоящее время в сфере компьютерных технологий накоплен большой опыт, предоставляющий эффективные возможности по изменению различных характеристик цифровых изображений, разработаны математические функции позволяющие анализировать и восстанавливать изображения. Созданы сложные системы по цифровой обработке и архивации графических файлов.

Проведена значительная работа по выявлению принципиальной возможности диагностики механизма образования и давности повреждений кожи, запечатленных на фото и цифровых копиях. Установлено, что важным фактором, позволяющим анализировать изображения, является их формализация.

Для формализации цветовых характеристик изображений и размеров, съемка производилась с использованием цветного эталонного объекта и шкалы с миллиметровыми делениями. Изучение состава пикселей осуществлялось в цветовом пространстве RGB с использованием стандартных графических редакторов (Photoshop, Prolmage Plus и др.) и специально созданных в среде DELPHI программных средств, с включением математических и графических функций. Изображение на экране определяется совокупностью пикселей (экранных точек), каждый из которых имеет свой цвет. В цветовом пространстве RGB (наиболее распространенный формат формирования цветности в мониторах) цвет пикселя формируется из сочетания трех компонент различной интенсивности: Red – красный, Green – зеленый, Blue – синий (так называемые RGB-компоненты). Интенсивность каждой компоненты меняется в пределах от 0 до 255. Черному цвету соответствует RGB=(0, 0, 0), а белому цвету RGB=(255, 255, 255). Основными параметрами изображения являются глубина цвета и разрешение. Глубина цвета определяется количеством цветов, которое используется в изображении, а разрешение – количеством пикселей изображения, выводимых на экран. Цвета в компьютерных программах задаются указанием количества базовых цветовых компонентов для конкретной цветовой модели, что справедливо и для точечных изображений.

В сущности использовались две оригинальные программы, в совокупности позволявшие по цветному эталону унифицировать изображения кожи, отснятые при различных условиях: при различной освещенности, разных технических средствах съемки и т.д., – а также получить цифровые значения пикселей заданных участков изображений.

Была разработана методика анализа цифровых изображений, которая включала два способа оценки изображения: традиционный визуальный и математический.

Математический анализ цифровой фотографии состоит в точном установлении значений пикселей изображения, статистической обработке их абсолютных и относительных величин, установлении закономерностей распределения элементов изображения с последующим формированием целостного представления о характере и других свойствах повреждения. По сравнению с традиционной визуальной оценкой математический анализ изображения является трудоемким и не выполнимым без применения вычислительной техники и программного обеспечения. Однако этот метод оценки изображения, отличается высокой степенью объективности.

В процессе разработки излагаемой методики было необходимо уделить внимание и общим принципам оценки любого изображения, соблюдение которых обязательно вне зависимости от того, визуально оценивается объект или «математически».

В ходе исследований установлено, что при соответствующем качестве изображения, при визуальной оценке цифровой фотографии кожи с высокой степенью достоверности можно установить вид повреждения, механизм образования, давность. Кроме того, выявлено, что визуальная диагностика по изображению, в ряде случаев, оказывается достовернее и точнее, чем визуальная оценка подлинного повреждения. Таким образом, разработка методики анализа цифровых изображений последовательно включила несколько этапов: 1) получение качественного изображения с высоким разрешением, 2) унификация формата и цветовой гаммы анализируемого изображения, 3) анализ цветового состава изображения с выявлением факта наличия повреждения, 4) анализ формы повреждения, 5) анализ размеров повреждения и взаимоотношений его отдельных частей, 6) формирование в памяти машины целостной картины повреждения, 7) формирование текстового описания повреждения, 8) формирование выводов о давности повреждения и характере травмирующего предмета.

Это позволило закономерно подойти к наиболее важному и сложному этапу – определению числовых значений пикселей в различных участках изображений со статистической обработкой этого массива данных. Только по завершении этой работы можно было рассчитывать на объективную компьютерную обработку изображений.

Для разрешения этой задачи была специально разработана компьютерная программа «Stat_pix».

При изучении числовых значений пикселей можно достоверно установить изменения в характере изображения, которые в ряде случаев не уловимы при визуальной оценке. На числовые значения пикселей не влияют технические характеристики устройств отображения информации компьютера (характеристики процессора, видеокарты, монитора), они не зависят от психофизиологического состояния эксперта и опыта его работы, то есть представляют собой объективную информацию об изображении. Данная программа позволяет создавать базу данных числовых значений пикселей с учетом различных особенностей повреждений: локализация, давность, конкретная часть повреждения (край, средняя часть…), наличие включений и наложений и т.д. Применение указанной базы позволит автоматизировано производить диагностику повреждений по изображениям. Разработанная программа «Sim_pix» создает базу данных изображений по заданным параметрам (паспортные данные, причина смерти, характер повреждения).

В качестве эталона размера и цветности для формализации изображений предлагается использование оригинальной масштабной линейки [4]. Применение цветного эталона позволяет оценить адекватность отображения цветов на фотографии и степень искажения оттенков при разных условиях съемки.

Компьютерное совмещение и наложение изображений является наглядным и доказательным способом идентификации травмирующего предмета. Сама идея наложения изображений подлинного и экспериментального повреждений ранее использовалась с применением пленочного фотопроцесса. Однако проведение компьютерного совмещения и наложения является принципиально новой технологией. Компьютерное совмещение можно проводить как с применением стандартных графических редакторов, так и с использованием специализированных программ («Sim_pix»). При наложении изображений необходимо манипулировать с одномасштабными изображениями. Одно изображение должно быть чрезмерно отконтрастировано, другое – преобразуется в полупрозрачное; при необходимости наложения цифровой фотографии травмирующей поверхности (а не экспериментального повреждения) с цифровой фотографией подлинного повреждения, необходимо, чтобы цифровое изображение травмирующей поверхности было зеркально отображено.

Компьютерный анализ числовых характеристик элементов изображений. Недостатком традиционных приемов сравнения объектов заключается в том, что исследователь полагается лишь на визуальную оценку изображений. Технический результат предлагаемого компьютерного способа идентификации травмирующего предмета [5] заключается в том, что проводят съемку повреждений и идентифицирующих признаков травмирующего предмета на цифровую фотокамеру с последующим сравнением их по колебаниям значений пикселей соответствующих участков изображений.

Соответственно рельефу поверхности повреждения, рельефу контактирующей поверхности травмирующего предмета, рельефу экспериментального повреждения на цифровой фотографии происходят колебания значений пикселей. При сравнении закономерностей изменения значений пикселей в цифровых фотографиях указанных поверхностей можно судить о совпадении или различии признаков [2].

Выполняют одномасштабные цифровые фотографии подлинных повреждений и экспериментальных повреждений, причиненных предполагаемым травмирующим предметом (сравнение повреждение-повреждение). Экспериментальное повреждение выполняется на однородном по цветовому составу стандартном материале (пластилин, пластмасса). В ряде случаев можно выполнить одномасштабные цифровые фотографии подлинных повреждений и непосредственно контактирующей поверхности предполагаемого травмирующего предмета (сравнение повреждениепредмет). Выбор варианта зависит от конкретного случая. Вариант сравнения повреждениеповреждение наиболее предпочтителен при отображении объемных следов.

После получения цифровой фотокопии объекта имеется возможность просмотреть значения цветового состава пикселей на экране с помощью графических редакторов (Photoshop, Prolmage Plus и др.) и построить графики их значений на линейных участках, соответствующих идентифицирующим признакам. Разработанная в Ивановском Бюро СМЭ программа «Sim_pix» позволяет получить числовые значения пикселей заданного участка изображения и автоматически строит графики для наглядности и сравнения пикселей. При необходимости более точной оценки признаков сканирование значений производится на взаимно перпендикулярных линейных участках. Сформированные графики представляют объективную детальную информацию о тоновых изменениях на цифровых фотографиях, что позволяет судить об особенностях рельефа поверхности объектов и сравнивать их между собой. Изменения тонового состава на цифровой фотографии, связанные с особенностями цветового состава материала или ткани, на которой располагается повреждение (или материал травмирующего предмета) легко выявляются визуально и не учитываются исследователем.

Если при сравнении линейных номограмм цифровых значений пикселей установлено значительное сходство в колебаниях числовых значений элементов изображений соответствующих участков в повреждении и следе, выполненным предполагаемым травмирующим предметом, что позволяет утверждать, что повреждение было причинено предметом, представленным на исследование. Незначительные различия, выявленные при сравнении соответствующих номограмм, могут объясняться особенностями следообразования, преобладанием пластичности пластилина по сравнению с костью.

Таким образом, предлагаемый компьютерный способ идентификации травмирующего предмета позволяет объективно оценивать соответствие следов, непосредственно признаков предмета и следов с использованием числовых значений элементов изображений.

В целях достижения максимальной обоснованности выводов при оформлении исследовательской части экспертиз, проводимых по цифровым фотографиям необходимо учитывать следующее:

носитель изображений (CD, FDD, HDD и т.д.) указывается наравне с другими представленными на экспертизу объектами;

• указывается содержимое носителя (перечисляются все файлы);
• кратко дается характеристика всех изображений в представленных файлах;
• отмечается соответствие изображенных на цифровых фотографиях объектов повреждений) вербальному описанию в экспертизе трупа (живого лица);
• дается оценка пригодности изображений для исследования и анализа;
• выделение группы изображений из общего количества как наиболее пригодных для анализа, с обоснованием;
• преобразование выбранных изображений по цветовому эталону до достижения адекватной цветопередачи;
• вербальное описание изображенных на цифровых фотографиях объектов (повреждений);
• указать характер выполняемых преобразований изображений, проводимых для установления скрытых и малозаметных деталей (контрастирование и т.д.), а также программные инструменты преобразований (названия программ);
• выполнение совмещения, наложения изображений, цифрового анализа с указанием авторов выполняемых методик и источника их опубликования.

В настоящее время происходит активное развитие баз данных цифровых значений пикселей повреждений и аналитических систем по различным направлениям судебно-медицинских исследований. Так успешно проведены исследования по установлению цветовой характеристики рубцов, включая цифровой анализ [8]. Активно ведутся работы по цифровому анализу изображений ожогов [6]. Большое значение имеют исследования цифровых изображений повреждений при половых преступлениях[7].

В перспективе предполагается создание полностью автоматизированной системы анализа изображений от процесса съемки до подготовки обоснованного заключения о характере повреждения.

Список литературы

1. John C. Russ. Forensic Uses of Digital Imaging. – Boca Raton, FL : CRC Press, 2001., viii, 192 p. : ill. (some col.).
2. Абрамов, С.С. Цифровая фотография как объект судебно-медицинского исследования / С.С. Абрамов, С.В. Ерофеев, Ю.Ю. Шишкин // Суд.-мед. эксперт.-М. –2005. -№1.-с.33-36.
3. Колкутин, В.В. Судебно-медицинская фотография: современные аспекты: (метод. Рекомендации)/ В.В.Колкутин, С.В.Леонов, И.В.Власюк, Н.И.Шишканинец; М-во здравоохранения и соц.развития Рос. Федерации, Федер.гос. учреждение «Рос. Центр судеб.-мед. Экспертизы». – М., 2011. – 144 с. – ISBN978-5-98247-032-4.
4. Шишкин, Ю.Ю. Компьютерный способ формализации растровых цветных изображений повреждений / Ю.Ю. Шишкин, С.В. Ерофеев // Изобретения. Полезные модели: Официальный бюллетень Российского агентства по патентам и товарным знакам. – М. -2004. – №18. – с. 394. (патент на изобретение №2231288).
5. Шишкин, Ю.Ю. Компьютерный способ идентификации травмирующего предмета / Ю.Ю. Шишкин, С.В. Ерофеев // Изобретения. Полезные модели: Официальный бюллетень Российского агентства по патентам и товарным знакам. – М. -2005. -№1. – с.58 (положительный результат экспертизы изобретения №2003121206/14(022313) от 24.09.2003)
6. Ерофеев, С.В. Возможности применения анализа цифровых изображений кожных покровов в телемедицинской диагностике ожогов и других повреждений кожи / С.В.Ерофеев, Р.В.Калинин, Ю.Ю.Шишкин // Актуальные проблемы судебной медицины и экспертной практики: Материалы научно-практической конференции – М.: Компания Спутник+, 2009, с. 36-38
7. Ерофеев, С.В. Диагностика повреждений девственной плевы с использованием цифровой фотографии / С.В.Ерофеев, Ю.Ю.Шишкин, М.В.Молоков // Актуальные проблемы судебной медицины и экспертной практики: Материалы научно-практической конференции – М.: Компания Спутник+, 2009, с. 31-32
8. Шильт, М.Я. Применение цифровых методов исследования в экспертизе нормотрофических рубцов кожи у живых лиц / М.Я.Шильт, А.С.Семенов // Актуальные проблемы судебной медицины и экспертной практики: Материалы научно-практической конференции – М.: Компания Спутник+, 2009, с. 32-36