在枪击案件中,主要的物证是发射后的弹头及弹壳。在子弹发射及抛壳过程中,相关的枪械机件会与弹头及弹壳发生刚性接触,并在后者表面留下特殊的三维形貌,被称为“弹道痕迹”。这些痕迹与人类指纹类似,每支枪在子弹上留下的弹道痕迹都蕴含其独有的特征。办案人员可以通过分析弹道痕迹将子弹与嫌疑枪支联系起来,从而为枪击案件提供重要的线索和证据。在实际鉴别中,弹头由于实际发射时的碰撞,整体变形以及磨损等种种情况,其上痕迹较不稳定;而弹壳上的痕迹往往可以较为完整地保存下来。而目前枪弹识别技术对弹壳的识别尚存在一些不足之处,如无法排除坏区,无法给出定量结论等。因此,本文基于一致匹配单元(CMC)理论对子弹弹壳痕迹自动识别方法进行研究。阐述了弹壳痕迹的产生机制,结合弹痕鉴别中类特征以及个体特征的特点对弹壳痕迹特征进行分析,选定底火痕迹为研究对象。利用Canny算子提取图像轮廓,利用数学形态学的方法构造底火逻辑区域并消除空穴,成功地提取了样本图像的底火区域。针对弹壳底火区域表面的复杂性,构建了二维离散高斯滤波器对底火图像进行带通滤波,实现了底火粗糙度轮廓特征(即个体特征)的提取。为保证提取出的个体特征清晰可靠,能够有效地用于弹痕匹配,设计了优化实验,对高斯滤波器的滤波参数进行了优化。实现了CMC弹痕识别方法的具体技术并确定了其中的关键参数。阐述了基于有效区域的一致匹配单元方法(CMC)的基本原理及思想,结合CMC方法的特点以及提取出的弹壳底火痕迹的特征,对适合CMC方法的图像匹配算法进行了选择;基于底火形状及有效区域的思想确定了CMC方法的单元划分模式;以及通过对大量样本的统计分析,确定了匹配及不匹配两种样本差异最大处的CMC方法相关识别参数阀值。设计了基于CMC方法的弹痕识别算法的实现流程,并采用MATLAB软件编写了相应的算法程序对十支枪管发射的20发弹壳的弹痕样本数据进行实验。实验结果验证了基于CMC方法的弹壳痕迹识别方法的有效性,且识别结果不会出现漏判及误判。