【技术实现步骤摘要】
本公开涉及指纹识别，尤其涉及一种指纹图像处理方法、装置及电子设备。
技术介绍
1、对于应用于消费电子等产品的指纹传感器来说，其信息采集区域呈现不断变小的趋势。主要有两方面考虑，其一是适应产品的不断推陈出新，例如对于应用于手机侧边的指纹传感器来说，指纹传感器的尺寸通常与手机的厚度匹配；其二是出于成本的考虑，减小指纹传感器的采集区域能够降低成本。指纹识别率与能够采集到的指纹信息相关，一般来说采集到的指纹图像的尺寸越小，可用信息就越少，相对来说识别率就会下降。
2、相关技术中，存在通过扩充指纹图像的有用信息来提高识别率的方案。例如，通过将多个小的指纹图像进行拼接，得到面积更大的信息更丰富的图像；但该方法不适用本身没有拼接关系的指纹图像，即在指纹图像无法拼接时无法采用上述方法。又例如，通过对指纹图像的特征点分布进行统计分析，经参数估计后拟合生成二值图，并将该二值图与背景图像融合，得到扩充后的新指纹图像；不过，该方法过程繁琐，且通常数据量不够的前提下很难通过传统的参数估计方法拟合出正确的扩充信息。再例如，利用指纹图像的边缘区域来预测扩...
【技术保护点】
1.一种指纹图像处理方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述指纹图像扩展信息的预测及相应的图像生长是通过指纹预测模型来执行；其中，所述第二指纹图像包括与所述第一指纹图像相对应的原始区域，以及所述指纹预测模型根据所述指纹图像扩展信息在所述原始区域的至少部分边界之外进行图像生长而得到的生长区域。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述指纹预测模型为编码解码器模型，所述编码解码器模型包括编码块序列和解码块序列，其中，所述指纹图像扩展信息的预测及相应的图像
<...【技术特征摘要】
1.一种指纹图像处理方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述指纹图像扩展信息的预测及相应的图像生长是通过指纹预测模型来执行；其中，所述第二指纹图像包括与所述第一指纹图像相对应的原始区域，以及所述指纹预测模型根据所述指纹图像扩展信息在所述原始区域的至少部分边界之外进行图像生长而得到的生长区域。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述指纹预测模型为编码解码器模型，所述编码解码器模型包括编码块序列和解码块序列，其中，所述指纹图像扩展信息的预测及相应的图像生长包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述编码块序列包括多个依序连接的编码块，前一个编码块的输出作为后一个编码块的输入，且每一个编码块包括编码卷积层和下采样层；
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述解码块序列包括多个依序连接的解码块，前一个解码块的输出作为后一个解码块的输入，每一个解码块分别与所述编码块序列的其中一个编码块对应，且包括上采样层、跳跃连接层和解码卷积层，所述跳跃连接层用于将所述解码块与所述编码块序列中对应编码块的特征信息进行结合；
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在进行所述指纹图像扩展信息的预测及相应的图像生长之前，还包括：
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
9.如权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：
10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，所述第二指纹图像的生长区域提取出来的指纹特征信息用于执行所述第二指纹图像与所述预先存储的指纹模板之间的图像定位和重叠区域计算，以找出二者之间的匹配关系，其中所述指纹特征信息的相似度判断是基于所述第二指纹图像和所述指纹模板之间的重叠区域进行计算。
11.如权利要求9所述的方法，其特征在于，还包括：
12.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
13.一种指纹图像处理装置，包括：
14.如权利要求13所述的指纹图像处理装置，其特征在于，所述指纹预测模型用于在所述第一指纹图像的至少部分边界...
【专利技术属性】
技术研发人员：彭云，刘卫芳，冯籍澜，
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：
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