超声波指纹图像的去模糊方法技术

本发明专利技术实施例提供了一种超声波指纹图像的去模糊方法。超声波指纹图像的去模糊方法包括：对连续多帧模糊图像进行维度拼接处理，得到多维模糊图像；对所述多维模糊图像进行特征提取处理，得到多维特征图；将所述多维特征图与所述多维特征图对应的连续多帧滤波核进行滤波处理，得到滤波后的多维特征图；将所述滤波后的多维特征图进行融合处理，得到单帧去模糊图像。通过上述方法，可以由多帧图像获得更加完整的图像特征信息，最后通过将所述多维特征图与所述多维特征图对应的连续多帧滤波核进行滤波处理得到滤波后的多维特征图，再将所述滤波后的多维特征图进行融合处理得到单帧去模糊图像，进而提高去模糊效果。进而提高去模糊效果。进而提高去模糊效果。

【技术实现步骤摘要】
超声波指纹图像的去模糊方法


[0001]本专利技术实施例涉及计算机
，尤其涉及一种超声波指纹图像的去模糊方法。

技术介绍

[0002]在超声波指纹识别技术中，超声波指纹的图像处理技术尤为重要，图像处理方法的优劣直接影响指纹识别的准确率。根据超声波成像原理可知，超声波在介质面会发生反射、散射和衍射等现象，使得传感器所接收到的图像出现模糊，故需要去模糊处理来提升图像质量，从而提高指纹识别的准确率。
[0003]当前主流的去模糊方法主要是基于传统图像处理技术的方法，如高通公司所提出的通过衍射校正对超声波图像进行去模糊。传统方法在一般数据上可以达到较好的去模糊的效果，但是对于不同场景、不同传感器的情境，传统方法的参数需要对应调整，且去模糊效果不稳定。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术实施例提供一种超声波指纹图像的去模糊方法，以至少部分解决上述问题。
[0005]根据本专利技术实施例的第一方面，提供了一种超声波指纹图像的去模糊方法，包括：对连续多帧模糊图像进行维度拼接处理，得到多维模糊图像；对所述多维模糊图像进行特征提取处理，得到多维特征图；将所述多维特征图与所述多维特征图对应的连续多帧滤波核进行滤波处理，得到滤波后的多维特征图；将所述滤波后的多维特征图进行融合处理，得到单帧去模糊图像。
[0006]在本专利技术的另一实现方式中，所述对所述多维模糊图像进行特征提取处理，得到多维特征图，包括：将所述多维模糊图像输入卷积神经网络进行特征提取处理，得到多维特征图，其中，所述卷积神经网络包括：深度可分离卷积层、归一化层、激活层；所述深度可分离卷积层输出连接至所述归一化层输入；所述归一化层输出连接至所述激活层输入。
[0007]在本专利技术的另一实现方式中，所述将所述多维特征图与所述多维特征图对应的连续多帧滤波核进行滤波处理，得到滤波后的多维特征图，包括：将所述多维特征图与所述多维特征图对应的连续多帧滤波核输入滤波网络进行滤波处理，得到滤波后的多维特征图，其中，所述连续多帧滤波核根据超声波传感器和预设标定物进行标定处理得到。
[0008]在本专利技术的另一实现方式中，所述将所述多维特征图与所述多维特征图对应的连续多帧滤波核输入滤波网络进行滤波处理，得到滤波后的多维特征图，包括：将所述多维特征图与所述多维特征图对应的连续多帧滤波核输入维纳滤波网络进行滤波处理，得到滤波后的多维特征图，其中，所述维纳滤波网络的计算规则如下
[0009][0010]所述维纳滤波网络的输入为所述多维特征图与所述多维特征图对应的连续多帧滤波核，所述维纳滤波网络的输出为由F(u,v)进行傅里叶逆变换得到的滤波后的多维特征图，H(u,v)为所述连续多帧滤波核h(x,y,t)的傅里叶变换，G(u,v)为所述多维特征图的傅里叶变换，S
η
(u,v)为噪声功率谱，S
f
(u,v)为信号功率谱，所述信号功率谱S
f
(u,v)通过计算所述多维特征图的方差得到，所述噪声功率谱S
η
(u,v)通过计算噪声图像的方差得到，所述噪声图像由所述多维特征图通过中值池化层处理后与所述多维特征图相减计算得到。
[0011]在本专利技术的另一实现方式中，所述将所述滤波后的多维特征图进行融合处理，得到单帧去模糊图像，包括：将所述滤波后的多维特征图输入至深度可分离卷积网络进行维度融合处理，得到单帧去模糊图像。
[0012]在本专利技术的另一实现方式中，所述方法还包括：将所述滤波后的多维特征图输入至特征融合网络进行特征融合处理，得到特征融合处理后的多维特征图；将所述特征融合处理后的多维特征图输入至深度可分离卷积网络进行维度融合处理，得到单帧去模糊图像。
[0013]在本专利技术的另一实现方式中，所述特征融合网络包括：编码器和解码器，其中，所述编码器由复合卷积层和最大池化层连接得到，所述解码器由所述复合卷积层和上采样层连接得到，所述编码器中的复合卷积层与所述解码器中的上采样层连接，所述复合卷积层由所述深度可分离卷积层、所述归一化层和所述激活层依次连接得到。
[0014]根据本专利技术实施例的第二方面，提供了一种超声波指纹图像的去模糊装置，包括：拼接模块，用于对连续多帧模糊图像进行维度拼接处理，得到多维模糊图像；提取模块，用于对所述多维模糊图像进行特征提取处理，得到多维特征图；滤波模块，用于将所述多维特征图与所述多维特征图对应的连续多帧滤波核进行滤波处理，得到滤波后的多维特征图；融合模块，用于将所述滤波后的多维特征图进行融合处理，得到单帧去模糊图像。
[0015]根据本专利技术实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，处理器、存储器和通信接口通过通信总线完成相互间的通信；存储器用于存放至少一可执行指令，可执行指令使处理器执行如第一方面所述的方法对应的操作。
[0016]根据本专利技术实施例的第四方面，提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一方面所述的方法。
[0017]在本专利技术实施例的方案中，由于通过对连续多帧模糊图像进行维度拼接处理得到多维模糊图像，再对所述多维模糊图像进行特征提取处理得到多维特征图，可以由多帧图像获得更加完整的图像特征信息，最后通过将所述多维特征图与所述多维特征图对应的连续多帧滤波核进行滤波处理得到滤波后的多维特征图，再将所述滤波后的多维特征图进行融合处理得到单帧去模糊图像，可以提高去模糊效果。
附图说明
[0018]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本
专利技术实施例中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0019]图1为一个示例的超声波指纹图像的去模糊方法的示意图。
[0020]图2为根据本专利技术的一个实施例的超声波指纹图像的去模糊方法的步骤流程图
[0021]图3A、3B、3C、3D分别为根据本专利技术的一个实施例的超声波指纹图像的去模糊方法的示意图。
[0022]图4为根据本专利技术的另一实施例的超声波指纹图像的去模糊装置的示意性框图。
[0023]图5为根据本专利技术的一个实施例的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0024]为了使本领域的人员更好地理解本专利技术实施例中的技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、详细地描述，显然，所描述的实施例仅是本专利技术实施例一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术实施例中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术实施例保护的范围。
[0025]应当理解，本披露的权利要求、说明书及附图中的术语“第一”、“第二”和“第三”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。本披露的说明书和权利要求书中使用的术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种超声波指纹图像的去模糊方法，包括：对连续多帧模糊图像进行维度拼接处理，得到多维模糊图像；对所述多维模糊图像进行特征提取处理，得到多维特征图；将所述多维特征图与所述多维特征图对应的连续多帧滤波核进行滤波处理，得到滤波后的多维特征图；将所述滤波后的多维特征图进行融合处理，得到单帧去模糊图像。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述多维模糊图像进行特征提取处理，得到多维特征图，包括：将所述多维模糊图像输入卷积神经网络进行特征提取处理，得到多维特征图，其中，所述卷积神经网络包括：深度可分离卷积层、归一化层、激活层；所述深度可分离卷积层输出连接至所述归一化层输入；所述归一化层输出连接至所述激活层输入。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述将所述多维特征图与所述多维特征图对应的连续多帧滤波核进行滤波处理，得到滤波后的多维特征图，包括：将所述多维特征图与所述多维特征图对应的连续多帧滤波核输入滤波网络进行滤波处理，得到滤波后的多维特征图，其中，所述连续多帧滤波核根据超声波传感器和预设标定物进行标定处理得到。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将所述多维特征图与所述多维特征图对应的连续多帧滤波核输入滤波网络进行滤波处理，得到滤波后的多维特征图，包括：将所述多维特征图与所述多维特征图对应的连续多帧滤波核输入维纳滤波网络进行滤波处理，得到滤波后的多维特征图，其中，所述维纳滤波网络的计算规则如下所述维纳滤波网络的输入为所述多维特征图与所述多维特征图对应的连续多帧滤波核，所述维纳滤波网络的输出为由F(u,v)进行傅里叶逆变换得到的滤波后的多维特征图，H(u,v)为所述连续多帧滤波核h(x,y,t)的傅里叶变换，G(u,v)为所述多维特征图的傅里叶变换，S
η
(u,v)为噪声功率谱，S
f
(u,v)为信号功率谱，所述信号功率谱S
f
(u,v)通过计算所述多维特征图的方差得到，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭月阳，
申请(专利权)人：深圳市汇顶科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：