指纹图像的条纹噪声消除方法与流程

本发明涉及指纹识别技术领域，尤其涉及指纹图像的条纹噪声消除方法。

背景技术：

目前，手机指纹识别系统应用越来越广泛，使用也越来越方便，然而，随着对手机指纹识别系统的应用的深入，用户对指纹识别指标的需求越来越高，但是由于硬件等各方面的原因，指纹图像在采集过程中普遍存在各种各样的噪声，该噪声的存在对指纹识别存在一定的影响，综上所述，现有技术中存在对指纹图像识别的过程中存在噪声导致影响指纹识别的问题。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供指纹图像的条纹噪声消除方法，旨在解决现有技术中存在对指纹图像识别的过程中存在噪声导致影响指纹识别的问题。

本发明是这样实现的，提供一种指纹图像的条纹噪声消除方法，所述条纹噪声消除方法包括以下步骤：

获取指纹图像，并对所述指纹图像进行图像增强；

根据经过图像增强后的指纹图像的像素获取条纹噪声的位置；

将经过图像增强后的指纹图像划分为多个不重叠的指纹图像块，并获取每个指纹图像块的方向场；

根据所述条纹噪声的位置和所述每个指纹图像块的方向场对条纹噪声进行插值运算以消除条纹噪声。

本发明实施例提供指纹图像的条纹噪声消除方法，获取指纹图像，并对指纹图像进行图像增强，根据经过图像增强后的指纹图像的像素获取条纹噪声的位置以及每个指纹图像块的方向场，并根据条纹噪声的位置和每个指纹图像块的方向场对条纹噪声进行插值运算以消除条纹噪声，可以有效消除指纹图像存在的条纹噪声，从而提高指纹识别系统的各种指标，提高指纹图像识别的准确率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，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发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明一种实施例提供的一种指纹图像的条纹噪声消除方法的流程图；

图2是本发明一种实施例提供的一种指纹图像的条纹噪声消除方法中步骤S101中获取的指纹图像示意图；

图3是本发明一种实施例提供的一种指纹图像的条纹噪声消除方法中步骤S101中对指纹图像进行图像增强后的图像示意图；

图4是本发明一种实施例提供的一种指纹图像的条纹噪声消除方法中步骤S102的一种实施方式流程图；

图5是本发明一种实施例提供的一种指纹图像的条纹噪声消除方法中步骤S102的另一种实施方式流程图；

图6是本发明一种实施例提供的一种指纹图像的条纹噪声消除方法中步骤S103的流程图；

图7是本发明一种实施例提供的一种指纹图像的条纹噪声消除方法中步骤S103的方向场示意图；

图8是本发明一种实施例提供的一种指纹图像的条纹噪声消除方法中步骤S104的去除条纹噪声后的图像示意图；

图9a是另一幅指纹图像示意图；

图9b是对图9a采用本发明条纹噪声消除方法后指纹图像示意图；

图10a是另一幅指纹图像示意图；

图10b是对图10a采用本发明条纹噪声消除方法后指纹图像示意图；

图11a是另一幅指纹图像示意图；

图11b是对图11a采用本发明条纹噪声消除方法后指纹图像示意图；

图12a是另一幅指纹图像示意图；

图12b是对图12a采用本发明条纹噪声消除方法后指纹图像示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

为了说明本发明的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。

本发明实施例提供一种指纹图像的条纹噪声消除方法，如图1所示，条纹噪声消除方法包括以下步骤：

步骤S101.获取指纹图像，并对指纹图像进行图像增强。

在步骤S101中，具体的，采集带有条纹噪声的指纹图像，例如，可以采用分辨率为112*88，如图2所示，可见指纹图像存在许多竖条纹。

在步骤S101中，可选的，可以采用拉普拉斯滤波器进行图像增强，优选的，设置滤波器的模板为(3*3)：

[-1,-1,-1；-1,9,-1；-1,-1,-1]；

将带条纹噪声的指纹图像经过高斯增强滤波器后得到增强图像，如图3所示，指纹的条纹噪声显得更加明显。

步骤S102.根据经过图像增强后的指纹图像的像素获取条纹噪声的位置。

在步骤S102中，可选的，通过获取指纹图像的像素矩阵，对像素矩阵进行投影变换以获取条纹噪声的位置。

具体的，如图4所示，步骤S102包括以下步骤：

步骤S1021.获取以指纹图像中每个像素点为中心的3×3矩阵，并根据3×3矩阵对每个像素点进行标记，其中，像素点不包括边界像素点。

在步骤S1021中，具体的，采集指纹图像中的每个像素，假设P4为当前扫描像素点，P3为P4像素左边的像素点，P5为P4像素右边的像素点，则以P4为中心的3×3矩阵中各位置关系为：

P0 P1 P2

P3 P4 P5

P6 P7 P8

在步骤S1021中，根据3×3矩阵对像素点进行标记，具体包括：

当检测到某个像素点的3×3矩阵中第一列和第三列像素点的像素均大于与其相邻的第二列像素点的像素与第二预设值的和时，对该像素点进行标记。

具体的，去掉边界像素点后扫描真个指纹图像，如果同时满足以下条件：

P0>P1+K，P2>P1+K；

P3>P4+K，P5>P4+K；

P6>P7+K，P8>P7+K；

其中K为经验值，即第二预设值，则标记该像素点为255，如果不满足则标记该像素点为0。

步骤S1022.将经过标记后的像素点组成的图像向X轴进行投影以进行投影变换，并在标记后的像素点组成的图像在X轴上的投影宽度大于第一预设值时，判定位于X轴上的投影坐标位置存在竖条纹。

在步骤S1022中，具体的，将重新标记像素点的图像进行投影变换，垂直投影到投影坐标系中的X轴上，投影数组为projecty[width],width为指纹图像的宽度。如果projecty[x]>h,则认为横坐标为x的位置存在竖条纹，否则把projecty[x]设为0，其中h为经验值，即第一预设值。

进一步的，如图5所示，在步骤S1022中判定位于X轴上的投影坐标位置存在竖条纹之后还包括：

步骤S1023.根据标记后的像素点组成的图像在X轴上的投影宽度获取最大投影宽度。

步骤S1024.判断标记后的像素点组成的图像在X轴上的投影宽度是否大于最大投影宽度与第三预设值的乘积，是，则进入步骤S1025，保留投影所对应的位于X轴上的投影坐标的竖条纹，否，则进入步骤S1026，删除投影所对应的位于X轴上的投影坐标的竖条纹。

上述步骤S1023和步骤S1024的目的是为了去掉不明显的条纹，具体的，遍历projecty[x],找出最大投影值maxproject，再依次遍历projecty[x],如果projecty[x]>a*maxproject则保留projecty[x],否则把projecty[x]设为0。a为经验值，即第三预设值。

经过上述步骤S1021至步骤S1024，可以根据projecty[x]的值确定竖条纹噪声的位置，即projecty[x]>0时所得到的噪声位置。

步骤S103.将经过图像增强后的指纹图像划分为多个不重叠的指纹图像块，并获取每个指纹图像块的方向场。

在步骤S103中，将指纹图像I分块为一系列不重叠的w*w的指纹图像块，并获取每个指纹图像块的平方梯度向量，再根据每个指纹图像块的平方梯度向量获取方向场。

在步骤S103中，具体的，如图6所示，获取每个指纹图像块的方向场包括：

步骤S1031.获取每个指纹图像块内每个像素点的水平梯度和垂直梯度。

在步骤S1031中，具体的，通过以下公式获取每个指纹图像块内每个像素点的水平梯度：

vx(x,y)＝2*(P5-P3)+(P2-P0)+(P8-P6)；

通过以下公式获取每个指纹图像块内每个像素点的垂直梯度：

vy(x,y)＝2*(P7-P1)+(P6-P0)+(P8-P2)；

其中，vx(x,y)为每个像素点的水平梯度，vy(x,y)为每个像素点的垂直梯度，每个像素点与其周围的像素点形成以该像素点为中心的3×3矩阵，P0为位于3×3矩阵中的第一行第一列的像素点的像素，P1为位于3×3矩阵中的第一行第二列的像素点的像素，P2为位于3×3矩阵中的第一行第三列的像素点的像素，P4为该像素点的像素，P3为位于3×3矩阵中的第二行第一列的像素点的像素，P5为位于3×3矩阵中的第二行第二列的像素点的像素，P6为位于3×3矩阵中的第三行第一列的像素点的像素，P7为位于3×3矩阵中的第三行第二列的像素点的像素，P8为位于3×3矩阵中的第三行第三列的像素点的像素。

步骤S1032.根据水平梯度和垂直梯度获取每个指纹图像块的平方梯度向量。

在步骤S1031中，具体的，根据以下公式获取每个指纹图像块的块梯度向量：

根据以下公式获取每个指纹图像块的平方梯度向量：

GX＝2*dx*dy；

GY＝dx²-dy²。

步骤S1033.根据每个指纹图像块的平方梯度向量获取每个指纹图像块的方向场。

在步骤S1031中，具体的，获取每个指纹图像块的平方梯度向量的绝对值UGX，UGY；

根据以下公式获取每个指纹图像块的方向场：

如果UGY>UGX并且GY<0，pDirection＝0；

如果UGY<＝UGX并且GX<0，pDirection＝1；

如果UGY>UGX并且GY>＝0，pDirection＝2；

如果UGY<＝UGX并且GX>＝0，pDirection＝3；

其中，pDirection为方向场，当pDirection＝0时，方向场为0度，当pDirection＝1时，方向场为45度，当pDirection＝2时，方向场为90度，当pDirection＝3时，方向场为135度。

如图7所示，为获取指纹图像的方向场。

步骤S104.根据条纹噪声的位置和每个指纹图像块的方向场对条纹噪声进行插值运算以消除条纹噪声。

在步骤S104中，通过上述步骤获得的方向场对条纹噪声进行差值，具体的，

当pDirection等于0或者2，并且P4<P3和P4<P5时，

P4＝(P3+P5)/2；

当pDirection等于1，并且P4<P2和P4<P6时，

P4＝(P2+P6)/2；

当pDirection等于3，并且P4<P0和P4<P8时，

P4＝(P0+P8)/2。

如图8所述，是经过步骤S104的去除条纹噪声后的图像示意图。

本发明实施例提供指纹图像的条纹噪声消除方法，获取指纹图像，并对指纹图像进行图像增强，根据经过图像增强后的指纹图像的像素获取条纹噪声的位置以及每个指纹图像块的方向场，并根据条纹噪声的位置和每个指纹图像块的方向场对条纹噪声进行插值运算以消除条纹噪声，可以有效消除指纹图像存在的条纹噪声，从而提高指纹识别系统的各种指标，提高指纹图像识别的准确率。

基于上述提供的方法，本发明对多张带有条纹噪声指纹图像进行测试比较：

如图9a，10a，11a，12a，都是带有条纹噪声的指纹图像，图9b，10b，11b，12b是与其对应的，经过本发明方法消除条纹噪声后的图像，通过比较可以看到条纹本方法能有有效的消除条纹噪声。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下做出若干等同替代或明显变型，而且性能或用途相同，都应当视为属于本发明由所提交的权利要求书确定的专利保护范围。