指纹传感器的坏线检测方法及指纹图像的坏线修复方法技术

本申请公开一种指纹传感器的坏线检测方法及指纹图像的坏线修复方法，涉及指纹传感器技术领域。其指纹传感器的坏线检测方法包括：获取指纹图像；将指纹图像进行拆分，得到指纹图像块；基于指纹图像块进行坏线检测，获得指纹图像块的坏线分布图；将指纹图像块的坏线分布图进行合并得到指纹图像的坏线分布图，并根据指纹图像的坏线分布图确定出指纹图像坏线。从而实现对指纹传感器的坏线进行检测，同时通过修复算法对所检测的坏线进行修复，以减少指纹传感器进行指纹识别时所产生的误判情况，输出准确的指纹检测结果。出准确的指纹检测结果。出准确的指纹检测结果。

【技术实现步骤摘要】
指纹传感器的坏线检测方法及指纹图像的坏线修复方法


[0001]本申请涉及指纹传感器
，具体涉及一种指纹传感器的坏线检测方法及指纹图像的坏线修复方法。

技术介绍

[0002]在现有的指纹传感器的坏线检测中，大多是通过模拟指纹按压检测通过单行/列平均灰度与全部行/列的平均灰度差值是否大于阈值来找出坏线。该方法虽能完成指纹传感器的检测，但始终无法模拟真手指的不规则按压，且该方式也很容易判断出错或形成误判，比如当按压的图像上大下小或是按压图像的上部分和下部分的灰度值相差较大时，由于行与行/列与列之间的平均灰度的变化比较大，容易造成阈值太大找不出坏线，或阈值太小找到很多假坏线，还有部分特殊半截坏线或一截深一截浅坏线的情况，使其在进行指纹传感器的坏线检测过程中，容易出现误判漏判情况，从而影响指纹传感器的指纹识别效率。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种指纹传感器的坏线检测方法及指纹图像的坏线修复方法，以解决在现有技术中，进行指纹传感器的坏线检测过程中，容易出现误判的问题。
[0004]根据第一方面，本申请提供的一种指纹传感器的坏线检测方法，包括：获取指纹图像；将所述指纹图像进行拆分，得到指纹图像块；基于所述指纹图像块进行坏线检测，获得指纹图像块的坏线分布图；将所述指纹图像块的坏线分布图进行合并得到指纹图像的坏线分布图，并根据所述指纹图像的坏线分布图确定出指纹图像坏线。
[0005]本实施例提供的指纹传感器的坏线检测方法，通过对所获取的指纹图像进行拆分得到指纹图像块，缩小指纹图像中不同区块之间的灰度差异，其次对拆分的指纹图像块进行坏线检测得到坏线分布图，之后在将指纹图像块进行合并，得到完整的指纹图像的坏线分布，从中确定出指纹图像中的坏线，从而实现对指纹传感器的坏线进行检测，并通过拆分指纹图像，减小指纹图像中的灰度差，减少指纹识别的误判与漏判情况。
[0006]结合第一方面，在第一方面的第一实施例中，所述基于所述指纹图像块进行坏线检测，获得指纹图像块中的坏线分布图，包括：获取指纹图像块中的检测线的平均灰度；计算所述检测线的平均灰度与所述检测线相邻的至少两条检测线的平均灰度的绝对差值，得到所述第一灰度差值。将所述第一灰度差值与第一阈值进行对比；当所述第一灰度差值大于第一阈值时，则对所述指纹图像块中的检测线进行坏线标记，确定出第一坏线并更新指纹图像块中的坏线分布图；当所述第一灰度差值小于或等于第一阈值时，则更新所述指纹图像块中的坏线分布图。
[0007]结合第一方面的第一实施例，在第一方面的第二实施例中，指纹图像块中的检测线包括在所述指纹图像块中沿第一方向分布的第一方向检测线，和，沿第二方向分布的第二方向检测线；所述第一方向与所述第二方向的夹角呈90
°
；所述基于所述指纹图像块进行
坏线检测，获得指纹图像块中的坏线分布图，包括：获取所述第一方向检测线的平均灰度；计算所述第一方向检测线的平均灰度与所述第一方向检测线相邻的至少两条第一方向检测线的平均灰度的绝对差值，得到所述第一方向检测线的第一灰度差值；将所述第一方向检测线的第一灰度差值与第一阈值进行对比；当所述第一方向检测线的第一灰度差值大于第一阈值时，则对所述第一方向检测线进行坏线标记，确定出第一方向的坏线并更新指纹图像块中第一方向的坏线分布图；当所述第一方向检测线的第一灰度差值小于或等于第一阈值时，则更新所述指纹图像块中第一方向的坏线分布图；和，获取所述第二方向检测线的平均灰度；计算所述第二方向检测线的平均灰度与所述第二方向检测线相邻的至少两条第二方向检测线的平均灰度的绝对差值，得到所述第二方向检测线的第一灰度差值；将所述第二方向检测线的第一灰度差值与第一阈值进行对比；当所述第二方向检测线的第一灰度差值大于第一阈值时，则对所述第二方向检测线进行坏线标记，确定出第二方向的坏线并更新指纹图像块中第二方向的坏线分布图；当所述第二方向检测线的第一灰度差值小于或等于第一阈值时，则更新所述指纹图像块中第二方向的坏线分布图。
[0008]本实施例提供的指纹传感器的坏线检测方法，通过计算第一灰度差值与第一阈值之间的差值信息，判断第一灰度差值是否大于第一阈值，从而确定出指纹图像块中的坏线和坏线分布图，从而实现对坏线的检测。
[0009]结合第一方面的一些实施例，在第一方面的第三实施方式中，所述在获得指纹图像块的坏线分布图之后，还包括：获取第一坏线的平均灰度；计算所述第一坏线的平均灰度与所述第一坏线相邻的至少两条非坏线的平均灰度的绝对差值，得到所述第二灰度差值；将所述第二灰度差值与第二阈值进行对比；其中，所述第二阈值大于或等于所述第一阈值；当所述第二灰度差值大于第二阈值时，则更新所述指纹图像块中的第一坏线分布图；当所述第二灰度差值小于或等于第二阈值时，则取消所述第一坏线中的标记，更新所述指纹图像块中的第一坏线分布图。
[0010]结合第一方面的第三实施方式，在第一方面的第四实施方式中，所述第一坏线包括：在所述指纹图像块中沿第一方向分布的第一方向坏线，和，沿第二方向分布的第二方向坏线，所述在获得指纹图像块的坏线分布图之后，还包括：获取第一方向坏线的平均灰度；计算所述第一方向坏线的平均灰度与所述第一方向坏线相邻的至少两条第一方向的非坏线的平均灰度的绝对差值，得到第二子灰度差值A；将所述第二子灰度差值A与第二阈值进行对比；当所述第二子灰度差值A大于第二阈值时，则更新所述指纹图像块中的第一方向的坏线分布图；当所述第二子灰度差值A小于或等于第二阈值时，则取消所述第一方向坏线中的标记，更新所述指纹图像块中的第一方向的坏线分布图；和，获取第二方向坏线的平均灰度；计算所述第二方向坏线的平均灰度与所述第二方向坏线相邻的至少两条第二方向的非坏线的平均灰度的绝对差值，得到所述第二子灰度差值B；将所述第二子灰度差值B与第二阈值进行对比；当所述第二子灰度差值B大于第二阈值时，则更新所述指纹图像块中的第二方向的坏线分布图；当所述第二子灰度差值B小于或等于第二阈值时，则取消所述第二方向坏线中的标记，更新所述指纹图像块中的第二方向的坏线分布图。
[0011]本实施例提供的指纹传感器的坏线检测方法，通过对坏线进行验证，以减少指纹识别的误判情况，进一步提高指纹传感器的指纹识别效率。
[0012]结合第一方面的一些实施方式，在第一方面的第五实施方式中，所述将所述指纹
图像块的坏线分布图进行合并得到指纹图像的坏线分布图，并根据所述指纹图像的坏线分布图确定出指纹图像坏线，还包括：获取所述指纹图像坏线中各坏点在第一方向的灰度差的和，和各坏点在第二方向的灰度差的和；计算所述各坏点在第二方向的灰度差的和，与所述各坏点在第一方向的灰度差的和的比值；判断所述比值是否均大于第三阈值；若所述比值大于第三阈值，则确定出所述指纹图像的坏线，更新所述指纹图像的坏线分布图；若所述比值等于或小于第三阈值，则取消与所述比值对应的坏线标记，并更新所述指纹图像的坏线分布图。
[0013]结合第一方面的一些实施方式，在第一方面的第六实施方式中，所述指纹本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种指纹传感器的坏线检测方法，其特征在于，包括：获取指纹图像；将所述指纹图像进行拆分，得到指纹图像块；基于所述指纹图像块进行坏线检测，获得指纹图像块的坏线分布图；将所述指纹图像块的坏线分布图进行合并得到指纹图像的坏线分布图，并根据所述指纹图像的坏线分布图确定出指纹图像坏线。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述指纹图像块进行坏线检测，获得指纹图像块中的坏线分布图，包括：获取指纹图像块中的检测线的平均灰度；计算所述检测线的平均灰度与所述检测线相邻的至少两条检测线的平均灰度的绝对差值，得到所述第一灰度差值；将所述第一灰度差值与第一阈值进行对比；当所述第一灰度差值大于第一阈值时，则对所述指纹图像块中的检测线进行坏线标记，确定出第一坏线并更新指纹图像块中的坏线分布图；当所述第一灰度差值小于或等于第一阈值时，则更新所述指纹图像块中的坏线分布图。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，指纹图像块中的检测线包括在所述指纹图像块中沿第一方向分布的第一方向检测线，和，沿第二方向分布的第二方向检测线；所述第一方向与所述第二方向的夹角呈90
°
；所述基于所述指纹图像块进行坏线检测，获得指纹图像块中的坏线分布图，包括：获取所述第一方向检测线的平均灰度；计算所述第一方向检测线的平均灰度与所述第一方向检测线相邻的至少两条第一方向检测线的平均灰度的绝对差值，得到所述第一方向检测线的第一灰度差值；将所述第一方向检测线的第一灰度差值与第一阈值进行对比；当所述第一方向检测线的第一灰度差值大于第一阈值时，则对所述第一方向检测线进行坏线标记，确定出第一方向的坏线并更新指纹图像块中第一方向的坏线分布图；当所述第一方向检测线的第一灰度差值小于或等于第一阈值时，则更新所述指纹图像块中第一方向的坏线分布图；和，获取所述第二方向检测线的平均灰度；计算所述第二方向检测线的平均灰度与所述第二方向检测线相邻的至少两条第二方向检测线的平均灰度的绝对差值，得到所述第二方向检测线的第一灰度差值；将所述第二方向检测线的第一灰度差值与第一阈值进行对比；当所述第二方向检测线的第一灰度差值大于第一阈值时，则对所述第二方向检测线进行坏线标记，确定出第二方向的坏线并更新指纹图像块中第二方向的坏线分布图；当所述第二方向检测线的第一灰度差值小于或等于第一阈值时，则更新所述指纹图像块中第二方向的坏线分布图。4.根据权利要求2
‑
3任一项所述的方法，其特征在于，所述在获得指纹图像块的坏线分布图之后，还包括：获取第一坏线的平均灰度；
计算所述第一坏线的平均灰度与所述第一坏线相邻的至少两条非坏线的平均灰度的绝对差值，得到所述第二灰度差值；将所述第二灰度差值与第二阈值进行对比；其中，所述第二阈值大于或等于所述第一阈值；当所述第二灰度差值大于第二阈值时，则更新所述指纹图像块中的第一坏线分布图；当所述第二灰度差值小于或等于第二阈值时，则取消所述第一坏线中的标记，更新所述指纹图像块中的第一坏线分布图。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一坏线包括：在指纹图像块中沿第一方向分布的第一方向坏线，和，沿第二方向分布的第二方向坏线，所述在获得指纹图像块的坏线分布图之后，还包括：获取第一方向坏线的平均灰度；计算所述第一方向坏线的平均灰度与所述第一方向坏线相邻的至少两条第一方向的非坏线的平均灰度的绝对差值，得到第二子灰度差值A；将所述第二子灰度差值A与第二阈值进行对比；当所述第二子灰度差值A大于第二阈值时，则更新所述指纹图像块中的第一方向的坏线分布图；当所述第二子灰度差值A小于或等于第二阈值时，则取消所述第一方向坏线中的标记，更新所述指纹图像块中的第一方向的坏线分布图；和，获取第二方向坏线的平均灰度；计算所述第二方向坏线的平均灰度与所述第二方向坏线相邻的至少两条第二...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭平湘，陶天阳，刘立丰，
申请(专利权)人：深圳市迪安杰智能识别科技有限公司，
类型：发明
国别省市：