题目：车辆轮胎痕迹图像增强及识别方法的研究

随着汽车使用量的急剧增加，我国交通肇事逃逸与利用汽车作为犯罪工具的刑事案件也随之增加，给社会的稳定和发展带来严峻挑战。车辆轮胎痕迹可以为侦破此类案件提供重要线索和证据，因此有必要第一时间将案发现场的轮胎痕迹以数字图像形式保存下来，以便得到最真实的现场物证信息和进行后续分析。然而，轮胎痕迹图像在获取和传输过程中，会受天气、图像采集设备、人为等因素影响而出现噪声、对比度过低或过高、图像模糊不清等图像信息被掩盖的情况。因此，在对案发现场采集的轮胎痕迹图像进行分析前，有必要进行图像增强处理，提高图像质量，以便为相关部门准确侦破案件提供更多肇事车辆相关信息。此外，车辆轮胎花纹种类繁多，导致轮胎痕迹具有多样性，这使得肇事车辆查找范围较大，增加了肇事车辆的查找难度，因此有必要对轮胎痕迹图像进行分类处理，以便快速缩小肇事车辆排查范围，从而帮助相关部门快速、准确地侦破案件，促进社会的稳定发展。
本文主要研究不同质量轮胎花纹和轮胎痕迹图像的增强和分类方法，具体研究工作如下：
(1)研究了轮胎痕迹图像在侦破交通肇事逃逸和利用车辆进行犯罪的案件中的重要作用，并对国内外对此的研究现状和现阶段研究存在的问题进行了总结。
(2)针对椒盐噪声的理论模型及其在图像中的分布特性，提出基于决策分析与自适应中值滤波算法相结合的轮胎痕迹图像椒盐噪声滤波方法。该方法利用决策分析思想将受椒盐噪声污染的轮胎痕迹图像像素情况进行分类，并对不同情况采用相应的方法进行处理，能在完全去除噪声的同时最大限度地保留图像信号，且适用于不同密度椒盐噪声图像滤波。
(3)基于图像矩阵奇异值的特性，提出一种将分频理论与矩阵奇异值增强相结合的轮胎及其痕迹图像对比度增强方法。该方法使用巴特沃斯低通滤波器对图像进行分频处理，对低频分量使用奇异值增强方法增强，对高频分量采用线性方法进行增强，在增强模糊图像、对比度过暗和过强的图像细节和信息熵上都取得了较好的效果。
(4)利用灰度共生矩阵(Gray Level Co-occurrence Matrix, GLCM)和非下采样Contourlet变换(Non-subsampled Contourlet Transform, NSCT)相结合的特征提取方法提取轮胎花纹图像的纹理特征，根据图像特征阈值间隔距离选取图像有效特征，并根据有效特征的分离度构造最优决策树支持向量机(Support Vector Machine, SVM)分类器，实现轮胎花纹图像的分类识别。提出的特征提取和特征选择方法所得图像特征具有较好的分离度，使用最优决策树SVM分类识别方法对采集的轮胎花纹图像进行分类识别，获得了较高的识别率。