CN105335739B - 一种指纹图像优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种指纹图像优化方法，该方法通过指纹采集芯片内部模数转换电路改变增益和转换偏移来改变采集图像的数据大小。通过采集一块或几块特定区域的图像数据来做为帧数据，根据所述帧数据来改变芯片内部模数转换电路的增益和转换偏移以使得所采集图像数据的差值达到最大，并且数据的平均值处于满量程的中间，从而使得采集的指纹图像的对比度最高，便于识别。

Description

一种指纹图像优化方法

技术领域

本发明涉及指纹图像采集和处理领域，具体涉及一种增强指纹图像对比度的指纹图像优化方法。

背景技术

指纹检测和识别技术是一种可靠而且广泛应用的个人识别验证技术。CMOS指纹识别传感器具有体积小、功耗低、成本低等优点，能够满足移动终端领域对小型化、低功耗的要求，因此CMOS指纹识别传感器由于其模组轻薄等特点广泛应用于便携式移动设备中，如手机，平板设备、PAD等。电容式指纹识别传感器具有由多个电极组成的指纹传感像素电极阵列，其能够响应驱动电路的驱动信号，并基于电极电容的变化产生感应信号，在手指接触传感器表面时，传感器电路的每一个像素点感应手指和感应电极间的电容变化量，将其转化为电信号的变化量，并经过模数转换器(ADC)转换为含有灰度信息的数字信号，经后续处理后形成指纹图像。

一般而言传感器的输入信号(对应于手指与感应电极之间形成的电容值)经传感器放大电路之后的输出信号范围会远小于后级的模数转换器的输入动态范围，无法充分利用模数转换器的满量程范围。如果不做处理对动态范围进行调整，采集的指纹图像会出现对比度差的缺陷，导致影响指纹识别准确率的降低。在指纹采集芯片采集指纹图像时，由于每个人手指的介电常数(由于手指的死皮层的厚度不一样等原因)会有偏差，按压的力度会有不同，并且由于指纹采集芯片本身封装厚度会有偏差，会造成图像数据偏大或偏小，这样的后果就是使得采集的指纹图像质量对比度较低，不利于辨识，严重的可能分辨不出指纹信息。理想的指纹图像采集就是使得采集的图像数据占满模数转换器的整个量程，并且数据的平均值处于模数转换器量程的中间，这样的指纹图像对比度最好，也最易于辨识。本发明就是根据当前指纹识别芯片采集的环境条件，来调节指纹识别芯片内部模数转换器的增益和转换偏移以使得指纹图像的对比度达到最优。

发明内容

指纹图像采集芯片中的模数转换器把采集图像量化成具有不同灰度值的数字图像，灰度值在0到DFS之间，其中DFS是模数转换器输出数据的最大值，是量化后数字图像灰度值的上限。其中量化后的指纹图像的实际灰度值范围会随着模数转换器的增益和转换偏移的改变而变化，因此当量化后的灰度值的范围集中在一较窄的区域时，指纹图像的对比度较差，辨识度较低。

本发明针对现有指纹图像采集过程中存在的上述缺陷，提出了一种指纹图像优化方法，通过调节指纹采集设备内部模数转换器的增益和转换偏移调整采集指纹图像数据的大小，从而把指纹图像数据的之间的灰度值范围调到最大，并且把指纹图像数据的均值调节到满量程的中间，从而增强图像的对比度。

本发明提出了一种指纹识别传感设备的指纹图像优化方法，该方法包括：选取指纹图像数据区域作为帧数据；获取帧数据的最大值和最小值；获取帧数据的最大值和最小值的第一中心值；获取帧数据的最大值和最小值的差值占满量程的比例；在增益查找表中查找出大于占满量程的比例且最接近占满量程的比例的增益配置，将该增益配置对应的增益值作为模数转换器的增益，获取采用该模数转换器的增益之后的帧数据的第二中心值；获取模数转换器的转换偏移调整量，在转换偏移查找表中查找出与该转换偏移调整量相等的转换偏移配置，根据该转换偏移配置以及初始转换偏移配置获取调整后的转换偏移配置；指纹识别芯片的模数转换器应用所述模数转换器的增益以及所述调整后的转换偏移配置，采集指纹图像。

本发明提出的指纹识别传感设备的指纹图像优化方法中，指纹图像数据区域是一块或几块特定区域的图像数据。

本发明提出的指纹图像优化方法，通过调节指纹采集芯片内部模数转换电路的增益和转换偏移能够达到调节采集的指纹图像数据的灰度值大小，从而把指纹图像数据的之间的差值调到最大，并且把图像数据的均值调节到满量程的中间，从而得到一个对比度较佳的图像。

附图说明

图1是本发明实施例的指纹图像优化方法流程框图。

图2是本发明实施方式的指纹采集芯片采集的未经优化前的指纹图像。

图3是图2所示图像经过本发明实施方式优化后的指纹图像。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图及说明书表格中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的参数或具有相同或类似含义的参数。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。相反，本发明的实施例包括落入所附加权利要求书的精神和内涵范围内的所有变化、修改和等同物。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。此外，在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基木同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。。

本实施例中指纹采集设备内部模数转换器的增益和转换偏移配置的初始配置为GAIN_ini和SHFT_ini，调节后最终的模数转换器的增益和转换偏移配置为GAIN_adj和SHFT_adj。

图1是本实施例的初次指纹图像优化方法流程框图，如图1所示本实施例的增强指纹图像对比度的方法包括：

步骤1：选取指纹图像数据区域作为帧数据。具体为，选取一块或几块特定指纹图像数据区域作为帧数据。为了提高增强计算效率，选取了一块或几块特定区域的图像数据而并非全部区域作为帧数据进行运算。此处也可以选取整幅图像数据作为帧数据进行计算。

步骤2：获取帧数据的最大值和最小值，统计区域帧数据(D1，D2，...，Dk)，找出帧数据的最大值Dmax和最小值和Dmin。

步骤3：获取帧数据的最大值Dmax和最小值和Dmin的第一中心值R_mid，R_mid满足如式(1)所示关系。

步骤4：获取帧数据的最大值Dmax和最小值和Dmin的差值占满量程R_full的比例R_gain，R_gain满足如式(2)所示关系：

在式(1)中，R_gain为最大值Dmax和最小值Dmin的差值占满量程R_full的比例。DFS/2＜R_full＜DFS，R_full是为了防止前后几帧采集的数据之间波动太大而预设的一个变量，如果数据波动较小，可以等于DFS，如果数据波动太大，则需要小于DFS。同时，这里的帧数据的最大值Dmax和最小值Dmin不局限于是一帧数据的最大值和最小值，为了防止图像采集过程中受到电噪声的影响，它也可以取次大值或次小值。

步骤5：在增益查找表中找出大于R_gain且最小的那个增益的配置作为新的增益配置GAIN_adj，计算采用增益配置GAIN_adj之后帧数据的最大值Dmax和最小值和Dmin的第二中心值R′_mid：

步骤6：计算得到转换偏移调整量SHFT′以及新的转换偏移配置SHFT_adj：

式(4)中的DMID＝DFS/2，R_s/g是转换偏移查找表中的转换偏移在各个配置下的步进值，对于式(4)取整，在转换偏移查找表中找出与之相等的配置即为调整的长度。

新的转换偏移配置SHFT_adj是：

步骤7：将指纹识别芯片模数转换器的增益配置和转换偏移配置分别设置为GAIN_adj和SHFT_adj，再次采集指纹图像，选取一帧指纹图像，重复步骤1-4，得到第一次调整模数转换器增益配置和转换偏移配置参数之后的指纹图像数据中心值R″_mid以及帧数据的最大值Dmax和最小值Dmin的差值占满量程的比例R′_gain，如果R″_mid满足公式(6)且R′_gain满足公式(7)，则此时的模数转换器增益GAIN_adj和转换偏移SHFT_adj为最优的参数值。

(1-k)*DMID＜R″_mid＜(1+k)*DMID.....................(6)

1-k＜R′_gain＜1................................................(7)

如果R″_mid满足公式(6)，但R′_gain不满足公式(7)，且R′_gain＜1-k或R′_gain＝1，重复步骤1-7直至1-k＜R′_gain＜1。

如果R″_mid不满足公式(6)，且R″_mid＜(1-k)*DMID，则SHFT_adj+1；然后重复步骤1-4、7和SHFT_adj+1直至R″_mid满足公式(6)和R′_gain满足公式(7)。

如果R″_mid不满足公式(6)，且R″_mid＞(1+k)*DMID，则SHFT_adj-1；重复步骤1-4、7和SHFT_adj-1直至R″_mid满足公式(6)和R′_gain满足公式(7)。

上面的系数k是一个大于0小于1的可调节的小数，可以根据芯片的应用环境调整，如果数据稳定，k可以接近于0，如果芯片应用环境电噪声很大，数据不稳定，可以大于0。

以下以图2中所示的图像为例，进一步说明本实施例的实施过程，指纹识别芯片，最大量程DFS＝255，芯片中模数转换器的初始化增益值GAIN_ini为1，初始化转换偏移值SHFT_ini为1，系数k＝0.2，如图2所示指纹识别芯片采集到的一幅指纹图像，这幅图像整体的对比度较低，并且图像像素灰度值整体偏高并且图像中指纹的辨识度较低，原因是封装介质厚度太小或手指死皮层厚度太小或是其他因素导致像素灰度值整体偏高。应用本实施例增强指纹图像对比度的过程如下：

步骤201，选定图像区域中间420个像素点作为采集样本，得到一帧数据，如表1所示。

表1.对比度增强前的指纹图像数据

168	182	195	197	182	161	139	131	134	147	166	185	195	184
														162	137	132	145	165	189	200	188	168	143	134	140	152	173
143	137	142	155	179	189	185	161	140	137	139	153	174	187
														184	163	148	152	169	185	193	190	172	148	135	142	135	162
184	196	188	164	144	139	142	155	179	194	194	175	153	139
														136	141	157	177	184	170	148	140	140	152	176	192	189	168
146	138	138	148	166	184	186	171	144	145	158	175	189	192
														180	154	138	137	142	160	181	196	193	172	150	141	139	148
168	187	196	181	160	142	136	142	157	177	187	176	155	142
														140	150	173	191	192	175	153	140	139	143	158	178	187	179
140	138	148	167	182	191	184	160	141	137	140	155	177	194
														196	180	159	144	137	141	158	179	194	186	166	146	139	140
151	171	186	182	166	149	140	146	168	186	195	181	158	144
														138	140	150	170	185	184	139	137	143	156	173	185	185	165
141	135	138	147	169	188	200	188	168	149	137	139	151	173
														192	186	169	149	137	135	144	165	184	187	174	155	142	144

步骤202：找出这帧数据的最大值Dmax为200和最小值Dmin为129；

步骤203：计算图像数据的中间值：

步骤204：选取一个小于DFS的数200作为R_full来计算数据的最大差值占满量程的比例：

步骤205：查找如表2示出的增益配置表，将配置6作为新的增益配置，即GAIN_adj＝0.361。

表2.增益配置表

配置	增益
		1	1
2	0.873
		3	0.776
4	0.616
		5	0.457
6	0.361
		7	0.299
8	0.254
		9	0.221
10	0.196
		11	0.176
12	0.159
		13	0.146
14	0.134
		15	0.124
16	0.116
		17	0.108
18	0.102

并计算采用新的增益配置6之后，图像数据的中间值，即：

步骤206：根据初始化转换偏移配置值SHFT_ini＝1，查找表3中与转换偏移配置相对应的步进值R_s/g为4，

表3.转换偏移查找表

计算需要调整的转换偏移的长度，即：

所以，新的转换偏移配置将会是：

SHFT_adj＝SHFT_ini-SHFT'＝1-11＝-10

步骤207：采用新的转换增益配置GAIN_adj＝0.361和转换偏移配置SHFT_adj＝-10，重复步骤201-204，采集的图像数据如表4所示，其中，图像数据最大值Dmax为250和最小值Dmin为68。

表4.经过第一次调整之后的指纹图像数据

162	207	234	239	200	147	92	71	78	114	162	214	236	209
														149	88	74	104	159	219	250	218	167	101	78	91	123	176
220	226	188	123	89	97	131	183	214	193	147	99	86	114
														165	214	228	194	140	94	134	175	218	231	210	148	96	69
68	92	135	193	224	207	160	94	72	94	135	200	236	230
														183	111	77	82	102	145	202	221	198	136	90	90	122	175
214	207	165	109	85	103	149	201	224	207	158	102	121	165
														211	233	217	160	112	76	72	86	124	178	219	221	179	112
79	91	128	185	235	239	200	132	84	81	90	122	181	219
														203	144	92	81	109	160	210	217	177	113	88	99	133	181
219	217	177	113	112	153	203	233	225	182	128	85	76	80
														107	166	215	230	199	133	88	91	118	173	225	238	214	149
93	79	79	106	160	204	201	146	97	88	106	150	207	227
														201	129	91	93	107	151	200	222	192	134	115	146	190	224
231	203	153	97	73	84	101	155	210	236	212	148	100	96
														111	157	211	239	224	167	111	86	81	99	144	196	206	154
102	87	101	134	195	225	211	147	96	87	95	128	179	216
														207	149	111	123	165	208	230	219	176	112	81	82	99	149
208	246	221	160	107	92	99	134	193	230	233	186	126	90
														80	93	135	189	208	169	119	100	99	125	191	229	221	166
108	90	89	113	157	207	211	172	106	108	139	183	221	228
														199	134	89	87	100	148	202	236	231	176	126	101	96	119
170	218	236	207	143	102	84	99	137	189	215	186	134	103
														95	121	178	225	230	184	124	95	85	98	136	190	215	189
95	89	117	160	204	223	210	148	99	85	93	133	190	231
														237	197	145	104	87	98	141	197	230	214	160	112	91	93
123	177	214	205	156	116	96	110	160	215	231	200	141	104
														88	94	118	168	209	206	92	86	99	137	178	212	214	157
101	84	91	114	169	218	250	218	167	119	88	89	124	179
														227	213	166	115	86	79	107	157	206	214	182	133	99	103

计算得到采用新的转换配置之后的图像数据的中间值：

此时，R_mid分别符合条件R_mid＜(1-k)*DMID，即96＜(1-0.2)*255/2＝102，所以新的转换偏移配置为SHFT_adj+1＝-9。

采用调整后的转换偏移配置SHFT_adj＝-9，重复步骤201-204，采集的图像数据如表5所示，其中图像数据最大值Dmax为230和最小值Dmin为42。

表5.经过第二次调整后的指纹图像数据

150	187	222	225	187	129	81	56	61	98	145	198	221	192
														135	70	57	90	146	204	230	205	150	85	61	78	110	162
204	208	174	110	83	119	169	199	180	132	85	73	96	89
														153	201	213	179	125	77	118	159	204	214	194	131	80	42
42	79	119	178	208	193	142	78	54	79	121	184	221	213
														168	97	59	65	83	129	185	205	184	121	74	75	105	160
197	196	148	92	70	89	134	186	213	191	142	86	104	148
														196	218	199	144	95	58	54	70	109	164	205	206	163	100
63	76	112	174	218	223	185	114	68	61	76	107	168	200
														186	124	80	74	101	148	198	204	169	104	72	80	114	165
201	201	162	99	99	137	187	218	211	169	113	68	58	65
														92	148	201	214	183	118	74	75	103	156	207	226	200	132
81	65	64	94	145	190	189	131	82	72	89	138	187	211
														184	116	77	78	94	141	187	205	178	121	100	132	172	213
216	188	133	80	61	71	88	141	197	218	200	136	83	79
														92	143	195	224	208	151	94	70	62	82	126	180	186	139
89	74	86	120	182	211	196	133	80	73	79	112	165	201
														193	134	99	112	151	193	217	206	164	97	67	66	84	134
195	221	206	146	89	77	83	116	178	215	217	172	115	77
														67	81	124	175	195	155	104	83	81	114	173	214	208	150
95	76	77	98	145	193	199	159	88	90	125	169	204	212
														182	120	75	71	82	135	184	220	214	160	105	80	76	99
154	201	219	187	129	86	65	83	120	173	201	171	119	84
														78	107	163	207	215	168	114	82	74	87	124	176	202	177
82	76	104	145	189	210	197	132	82	71	80	118	173	216
														224	181	129	90	72	83	124	181	214	198	145	98	77	77
109	161	202	191	141	103	81	95	148	199	217	185	129	90
														73	79	107	158	195	195	78	74	87	124	165	201	199	143
87	70	76	98	155	207	230	204	155	105	74	79	111	167
														213	201	153	101	70	66	92	140	194	200	165	119	85	89

计算得到采用新的转换配置之后的图像数据的中间值：

此时，R_mid分别符合条件(1-k)*DMID＜R_mid＜(1+k)*DMID，即(1-0.2)*255/2＝102＜119＜(1+0.2)*255/2＝153，计算得到最大差值占满量程的比例：

此时1-k＜R_gain＜1，即1-0.2＝0.8＜0.94＜1，到此模数转换器的增益R_gain和转换偏移配置SHFT_adj为最优的参数配置。图3为根据调整后的最优模数转换器的增益和转换偏移配置采集的指纹图像，图中指纹图像的对比度得到明显增强和提高，指纹的辨识度明显增强。

由以上实施例的具体实现可知，本发明提出的指纹图像优化方法中，通过选取一块区域的指纹图像数据作为参数调整的样本数据，减少了算法的复杂度，提高模数转换器的转换增益和转换偏移的动态调整的效率，避免了现有技术中参数调整依靠人工调整优化的缺陷。

本发明提出的指纹图像优化方法中，通过调整指纹识别芯片中的模数转换器的转换增益和转换偏移，有效提高了采集的指纹图像的对比度，克服了现有技术中，筛选指纹图像，通过后期的图像处理算法对采集指纹图像增强图像对比度的繁琐过程，实现了在采集过程中对指纹图像的优化，此外也避免了指纹采集过程中按压力度和芯片封装引起的图像质量对比度降低以及为提高质量而使被采集者调整姿势的过程。

在具体应用中，可以当模数转换器的转换偏移量调整完毕后，再进行模数转换器的增益的调整，从而避免了现有技术中偏移量设置对系统动态范围的负面影响，简化了调整过程，提高了指纹识别传感设备的响应速度和辨识性能。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。

Claims (10)

1.一种指纹识别传感设备的指纹图像优化方法，其特征在于：所述方法包括：

步骤1：选取指纹图像数据区域作为帧数据；

步骤2：获取帧数据的最大值和最小值；

步骤3：获取所述最大值和最小值的第一中心值；

步骤4：获取所述最大值和最小值的差值占满量程的比例；

步骤5：在增益查找表中查找出大于所述比例且最接近所述比例的增益配置，将所述增益配置对应的增益值作为模数转换器的增益，获取采用所述模数转换器的增益之后的帧数据的第二中心值；

步骤6：获取模数转换器的转换偏移调整量，在转换偏移查找表中查找出与所述转换偏移调整量相等的转换偏移配置，根据所述转换偏移配置以及初始转换偏移配置获取调整后的转移配置；

步骤7：应用所述模数转换器的增益以及所述调整后的转移配置，采集指纹图像。

2.一种如权利要求1所述的指纹图像优化方法，所述方法还包括在应用所述模数转换器的增益以及所述调整后的转移配置采集指纹图像之后，重复步骤1-4，获得所述第一中心值和所述占满量程的比例。

3.一种如权利要求2所述的指纹图像优化方法，所述方法还包括判断所述第一中心值和所述占满量程的比例是否分别在预设的阈值范围内，当述第一中心值和所述占满量程的比例在预设的阈值范围之内时则指纹识别芯片的模数转换器应用此时的模数转换器的增益以及转移配置采集图像。

4.一种如权利要求3所述的指纹图像优化方法，当所述第一中心值在所述预设的阈值范围内而所述占满量程的比例未在所述预设的阈值范围内时，重复步骤1-7直至所述占满量程的比例在预设的阈值范围内。

5.一种如权利要求3所述的指纹图像优化方法，当所述第一中心值小于所述预设的阈值范围的下限时，重复步骤1-4，7和所述调整后的转移配置增加一个步进单位，直至所述第一中心值在所述预设的阈值范围内。

6.一种如权利要求3所述的指纹图像优化方法，当所述第一中心值大于所述预设的阈值范围的上限时，重复步骤1-4，7和所述调整后的转移配置减少一个步进单位，直至所述第一中心值在所述预设的阈值范围内。

7.一种如权利要求1所述的指纹图像优化方法，所述获取模数转换器的转换偏移调整量SHFT′满足以下关系：

；

；

其中的DMID＝DFS/2，DFS为指纹识别芯片的最大量程，R′_mid为所述第二中心值，R_mid为所述第一中心值，R_s/g是初始模数转换器偏移配置在转换偏移查找表中对应的步进值，GAIN_ini为初始模数转换器增益配置在增益配置表中对应的增益值，GAIN_adj为在增益查找表中查找出大于所述比例且最接近所述比例的所述增益配置，对SHFT′取整。

8.一种如权利要求1所述的指纹图像优化方法，所述调整后的转移配置为当前转换偏移配置与所述转换偏移调整量之差。

9.一种如权利要求1-8任一项所述的指纹图像优化方法，所述指纹图像数据区域是一块或几块特定区域的图像数据。

10.一种指纹识别传感设备，应用如权利要求1～9任一项所述指纹图像优化方法进行调整。