[发明专利]一种自适应的指纹图像调整方法

说明书

技术领域

本发明涉及指纹图像处理领域，特别涉及一种自适应的指纹图像调整方法。

背景技术

随着指纹识别应用的推广，高性能的指纹识别系统需要准确而快速的适应各种应用环境并提取指纹特征信息。但是现有多数采集仪由于各种环境因素导致在指纹录取过程中通常会引入噪点，导致指纹背景不干净，噪点会严重影响到后期图像处理、细节点提取等，从而影响指纹应用效果。为了提高指纹特征提取的准确度，一般在出厂时，通过AGC检测传感器表面图像块的不一致性，通过数字算法逐一校正后算出合适的参数，上传到MCU进行存储，每次上电后再下放使用。现有技术需要做单独的背景校正，速度慢，影响量产速度，且出厂情况过于理想，不能适应用户使用环境的特殊性。出厂后，参数不变，所以现有技术不能很好的匹配因四季变化而导致手指干湿变化大的情况。

发明内容

为了克服现有技术中存在的问题，本专利提供一种自适应的指纹图像调整方法，包括：

S1、用户未上手指前，先保存现有空背景图像的直方图信息，得到背景初判断的直方图个数阈值和图像特征点信息。

所述特征点为像素值个数的极大值点和极小值点；所述直方图个数阈值的设置方法为在个数的极值点附近偏差±20％所在的位置。

S2、用户上手指后，对指纹图像进行直方图统计，并对指纹图像进行分块处理。

所述对指纹图像进行分块处理的方法为：

A1、将指纹图像分为N个等大小的图像块block_i(i＝1,2,3……N)，对block_i内的点进行轮寻最小值统计，统计出像素点灰度值的最大值和最小值；所述N根据指纹图像大小选取。

所述轮寻最小值统计的方法为：假设block_i中的像素点灰度值为c、b、a、d、h、g、f、e，其中a<b<c<d<e<f<g<h；两两比较，将较小的放在前面；首先c和b比较，b<c，所以b和c交换位置；c与a比较，a<c，所以a和c交换位置；a再与b比较，a<b，a和b交换位置；以此类推，最终所有的值按照从小到大的顺序排列，统计出像素点灰度值的最大值和最小值。

A2、考虑到传感器阵列出错或者异常点的情况，统计出的最大值和最小值均舍去不用。

A3、去除最大值和最小值后，在图像块block_i(i＝1,2,3……N)的剩余指纹图像像素值中，选取新的最大值DATA_max和最小值DATA_min；将DATA_max和DATA_min与背景初判断的阈值进行比较，选取满足特定判断条件的图像块block_j(j≦N)；所述特定判断条件为：DATA_max>MAX2，或DATA_max<MAX1，或DATA_min>MIN1，或DATA_min<MIN2。

A4、对满足特定判断条件的图像块block_j(j≦N)进行增益补偿，使得最大值DATA_max和最小值DATA_min满足规定范围，MAX1<DATA_max<MAX2，且MIN2<DATA_min<MIN1。

A5、计算完成所有图像块，保证所有的图像块block_i(i＝1,2,3……N)的值在所述规定范围内。

所述MIN1、MIN2、MAX1、MAX2为背景初判断的直方图个数阈值，其中MIN1、MIN2为最小值个数阈值，MAX1、MAX2为最大值个数阈值，满足MAX1<MAX2，MIN2<MIN1。

S3、对得到的指纹信息进行处理后，代入特征点信息，对整个指纹图像进行平滑运算。

所述平滑运算包括对特征点附近进行滤波处理和弥补谷线对应的突变值；所述平滑处理的结果包括脊线的滤波处理的结果和谷线弥补的值。所述滤波处理的方法包括：均值滤波、中值滤波、高斯滤波等常见处理方法。

S4、将平滑处理的结果按照图像块的形式储存到RAM中，上手指后判断手指类型。