CN104463129B - 一种指纹注册方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种指纹注册方法及装置，获取多幅指纹图像，确定每幅所述指纹图像中的多个非边界像素点为目标像素点，分别计算每个目标像素点的像素特征值，像素特征值具有平移不变性及旋转不变性，依据目标像素点的像素特征值，在多幅指纹图像中确定待拼接指纹图像，进而将待拼接指纹图像拼接成单幅完整指纹图像，并保存该单幅指纹图像，完成指纹注册。相较于现有技术利用指纹细节点特征进行注册而言，本发明利用图像像素点，也就是说，对于指纹纹路受破坏但仍能采集到图像的指纹，均可实现指纹注册。同时，获取的多幅指纹图像可比现有技术采集的单幅图像小，使得本发明实施例可以很好地适用于各种小尺寸指纹传感器，因此，本发明适用性更广。

Description

一种指纹注册方法及装置

技术领域

本申请涉及指纹认证技术领域，尤其是一种指纹注册方法及装置。

背景技术

在当今信息化社会中，多种场合需要对人的身份进行识别认证。传统的身份认证方法例如密码认证，容易伪造或丢失，因此，当前更为常见的是利用指纹这种具有生物特征的数据进行身份识别。具体地，首先预先注册指纹信息，在需要进行身份识别时，将提取到的指纹信息与注册的指纹信息进行匹配，获得识别结果。

目前的指纹注册方法，利用指纹传感器采集单幅指纹图像，提取该指纹图像中的指纹纹路，根据指纹纹路的分叉及端点特征判断指纹图像是否可以被注册，若是则将该指纹图像进行注册。

现实生活中，部分人群的指纹纹路受损坏，如常年手部从事重体力劳动的人，手指指纹纹路存在磨损。因此，并不能从采集到的单幅指纹图像中提取出完整的指纹纹路，也就不能利用分叉及端点特征进行指纹注册。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种指纹注册方法及装置，用以解决现有的指纹注册方法对部分指纹纹路受到损坏的人群无法完成指纹注册的技术问题。为实现所述发明目的，本发明提供的技术方案如下：

一种指纹注册方法，包括：

获取多幅指纹图像；

确定每幅所述指纹图像中的多个非边界像素点为目标像素点；

分别计算每个所述目标像素点的像素特征值；其中，所述像素特征值具有平移不变性及旋转不变性；

依据所述目标像素点的像素特征值，在所述多幅指纹图像中确定待拼接指纹图像；

将所述待拼接指纹图像平移及旋转后拼接成单幅指纹图像，并进行保存。

可选地，上述的指纹注册方法，所述分别计算每个所述目标像素点的像素特征值，包括：

在每幅所述指纹图像中，以目标像素点为圆心确定圆周；

针对每个所述目标像素点，利用各自圆周上的像素点的灰度值，计算像素特征值。

可选地，上述的指纹注册方法，所述针对每个所述目标像素点，利用各自圆周上的像素点的灰度值，计算像素特征值，包括：

针对每个所述目标像素点，在各自对应圆周上确定多个像素点组；其中，每个所述像素点组中包含两个像素点；

计算每个所述像素点组中两个像素点的灰度差值；

针对每个所述目标像素点，将各自的多个灰度差值求和，获得像素特征值。

可选地，上述的指纹注册方法，所述针对每个所述目标像素点，在各自对应圆周上确定多个像素点组，包括：

针对每个所述目标像素点，将各自对应圆周上每两个相邻的像素点确定为一个像素点组，获得多个像素点组；

或，

针对每个所述目标像素点，将各自对应圆周上每两个关于圆心对称的像素点确定为一个像素点组，获得多个像素点组。

可选地，上述的指纹注册方法，所述依据所述目标像素点的像素特征值，在所述多幅指纹图像中确定待拼接指纹图像，包括：

依据所述目标像素点的像素特征值，确定每两幅所述指纹图像之间的相似度；

当两幅所述指纹图像之间的相似度大于预设相似阈值时，将该两幅指纹图像确定为相似图像；

在所述多幅指纹图像中，确定具有相似图像的指纹图像为待拼接指纹图像。

可选地，上述的指纹注册方法，所述依据所述目标像素点的像素特征值，确定每两幅所述指纹图像之间的相似度，包括：

针对每两幅所述指纹图像，计算其中一幅指纹图像中每个目标像素点与另一幅指纹图像中每个目标像素点的像素特征值的欧式距离；

将欧式距离小于预设距离阈值的两个目标像素点确定为相似像素点对；并将两幅所述指纹图像中相似像素点对的对数确定为两幅所述指纹图像之间的相似度。

可选地，上述的指纹注册方法，所述将所述待拼接指纹图像平移及旋转后拼接成单幅指纹图像，包括：

在所述待拼接指纹图像中，确定一幅基础指纹图像，并确定所述基础指纹图像之外的待拼接指纹图像为其他指纹图像；

将每幅所述其他指纹图像向所述基础指纹图像进行平移及旋转，获得单幅指纹图像。

可选地，上述的指纹注册方法，所述将每幅所述其他指纹图像向所述基础指纹图像进行平移及旋转，包括：

依据每幅所述其他指纹图像与各自的相似图像之间的平移量及旋转量，确定每幅所述其他指纹图像与所述基础指纹图像之间的平移量及旋转量；

针对每幅所述其他指纹图像，依据对应的平移量及旋转量，向所述基础指纹图像进行平移及旋转。

可选地，上述的指纹注册方法，在所述将所述待拼接指纹图像平移及旋转后拼接成单幅指纹图像之后，还包括：

当所述单幅指纹图像中存在重叠区域时，对所述重叠区域进行平滑处理。

另外，本申请还提供了一种指纹注册装置，包括：

多幅指纹图像获取模块，用于获取多幅指纹图像；

目标像素点确定模块，用于确定每幅所述指纹图像中的多个非边界像素点为目标像素点；

像素特征值计算模块，用于分别计算每个所述目标像素点的像素特征值；其中，所述像素特征值具有平移不变性及旋转不变性；

待拼接指纹图像确定模块，用于依据所述目标像素点的像素特征值，在所述多幅指纹图像中确定待拼接指纹图像；

单幅指纹图像生成模块，用于将所述待拼接指纹图像平移及旋转后拼接成单幅指纹图像，并进行保存。

本发明实施例提供的指纹注册方法及装置，获取多幅指纹图像，确定每幅所述指纹图像中的多个非边界像素点为目标像素点，分别计算每个目标像素点的像素特征值，像素特征值具有平移不变性及旋转不变性，依据目标像素点的像素特征值，在多幅指纹图像中确定待拼接指纹图像，进而将待拼接指纹图像拼接成单幅指纹图像，并保存该单幅指纹图像，完成指纹注册。相较于现有技术利用指纹纹路特征进行注册而言，本发明实施例利用图像中的像素点，也就是说，对于指纹纹路受到破坏但只要能提取到像素点的指纹图像，均可实现指纹注册。因此，本发明实施例具有更广泛的适用性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明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发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的指纹注册方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的指纹注册方法中获取到的多幅指纹图像的示例图；

图3(a)为本发明实施例提供的指纹注册方法中拼接为的单幅指纹图像的示例图；

图3(b)为本发明实施例提供的指纹注册方法中裁剪后的单幅指纹图像的示例图；

图4为本发明实施例提供的指纹注册方法中确定指纹像素组的一个示例图；

图5为本发明实施例提供的指纹注册方法中确定指纹像素组的另一示例图；

图6为本发明实施例提供的指纹注册装置的结构框图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

指纹注册的目的是将指纹进行保存，从而在进行身份识别时，可以将识别时采集的指纹图像与注册的指纹图像进行比对。本发明以下各个实施例提供的指纹注册方法是针对每个待注册的用户，采集多幅指纹图像，利用指纹图像中像素点的特征值，在多幅指纹图像中确定出待拼接图像，从而将待拼接的图像拼接为一幅指纹图像，作为注册的指纹图像。当然，为了考虑安全性，获得单幅指纹图像后，可以不直接保存单幅指纹图像，而是保存指纹图像的像素特征值。这样，在识别时，将待识别的指纹图像的像素特征值与保存的像素特征值进行比对，获得识别结果。

图1为本发明实施例提供的指纹注册方法的流程图，具体包括以下步骤：

步骤S101：获取多幅指纹图像。

其中，获取的指纹图像可以是各种指纹认证平台中的指纹传感器采集的图像，例如，嵌入式设备、PC设备及移动终端等。其中，移动终端中的指纹传感器采集面积较小，采集到的指纹细节点较少，利用现有技术中的注册方法不能提取到完整的指纹纹路特征，可能导致注册失败，但是本发明提供的方法可以对这种指纹完成注册。

需要说明，本实施例中并不要求指纹图像中指纹纹路的完整度，也就是说，当指纹图像中的指纹并不完整时，仍可按照本实施例的注册方法进行注册。

步骤S102：确定每幅所述指纹图像中的多个非边界像素点为目标像素点。

其中，在每幅指纹图像中，确定多个目标像素点。每幅指纹图像均包括图像边界，将图像边界的像素点排除掉，将剩余的像素点确定为该幅图像的目标像素点。需要说明，图像的边界可以根据实际应用情况选取不同长度，本实施例并不做具体限定。可选地，边界的长度利用图像长度或宽度的比值确定，例如将图像长度或宽度的1/10确定为边界长度。

步骤S103：分别计算每个所述目标像素点的像素特征值；其中，所述像素特征值具有平移不变性及旋转不变性。

边界像素点去除后的目标像素点，可以利用预设特征值计算方法，确定像素特征值。需要说明，预设特征值计算方法具有平移不变的性质及旋转不变的性质，因此计算出的像素特征值具有平移不变性及旋转不变性。

在数学计算中，给定一个定义于内积空间的函数，假若对于任意旋转，函数的参数值可能会改变，但是函数的函数值仍然保持不变，则此性质称之为旋转不变性，也即函数对于旋转具有对称性。例如，假设以xyz参考系的原点为固定点，任意旋转xyz参考系，而函数∫(x，y，z)＝x²+y²+z²的数值保持不变，因此，函数f(x，y，z)对于任意旋转具有不变性。同理，可知平移不变性。

本实施例中，预设计算方法中使用的公式可以认为具有上述函数特性的公式，计算出的像素特征值也具有该特性。

步骤S104：依据所述目标像素点的像素特征值，在所述多幅指纹图像中，确定待拼接指纹图像。

其中，步骤S101获取到的指纹图像为多幅，但是，这多幅指纹图像可能并非同一枚指纹，因此，需要在多幅指纹图像中确定待拼接的指纹图像，待拼接指纹图像为具有同一枚指纹相似性的指纹图像。其中，属于同一枚手指的指纹图像中，像素点的像素特征值具有相似性，因此可以利用目标像素点的像素特征值确定指纹图像，具体确定方法参见下文。

也就是说，本步骤是将多幅指纹图像进行分类，将属于同一枚指纹特征的确定为同一组待拼接指纹图像，进而利用下述步骤将同一组待拼接指纹图像拼接为单幅指纹图像。

步骤S105：将所述待拼接指纹图像平移及旋转后拼接成单幅指纹图像，并进行保存。

需要说明的是，步骤S104分类后的待拼接指纹图像可能是一组，也可能是多组。当为一组时，则最终拼接为一个单幅指纹图像，当为多组时，最终拼接为多个单幅指纹图像。也就是说，本步骤中“单幅指纹图像”中的“单幅”并非数量值，而是将属于同一枚手指的多个待拼接指纹图像拼接完成的完整指纹图像。

其中，指纹传感器采集的单幅图像可能具有较少的像素点，在多幅图像中确定出多幅待拼接的图像，多幅待拼接的图像平移及旋转对齐后拼接形成单幅图像。步骤S101采集的单幅指纹图像中可能是同一枚手指的不同部位，平移及旋转后拼接的图像指纹更加完整，具有的像素点会增多，因此注册的指纹图像更加准确。

由以上的技术方案可知，本发明实施例提供的指纹注册方法，获取多幅指纹图像，确定每幅所述指纹图像中的多个非边界像素点为目标像素点，分别计算每个目标像素点的像素特征值，像素特征值具有平移不变性及旋转不变性，依据目标像素点的像素特征值，在多幅指纹图像中确定待拼接指纹图像，进而将待拼接指纹图像拼接成单幅指纹图像，并保存该单幅指纹图像，完成指纹注册。相较于现有技术利用指纹纹路特征进行注册而言，本发明实施例利用图像中的像素点，也就是说，对于指纹纹路受到破坏但只要能提取到像素点的指纹图像，均可实现指纹注册。因此，本发明实施例具有更广泛的适用性。

同时，本发明实施例可以在采集的多幅图像中确定出用于拼接的图像，并拼接为单幅图像。相较于现有技术中使用单幅图像作为注册指纹图像而言，拼接的指纹图像中指纹特征更加完整，从而识别准确度更高。同时，由于将多幅图像拼接为注册图像，获取到的指纹图像可以比现有技术中采集的单幅图像小，使得本发明实施例可以很好地适用于各种小尺寸指纹传感器，应用性更广。

需要说明，本发明实施例虽然对指纹破损的少数人群的指纹注册效果较好，但仍可以适用于对指纹完整的人群的指纹注册。

当然，拼接后的指纹图像可能比采集的单幅指纹尺寸大，为了与采集图像相匹配，从而方便地适用于身份识别过程，可以将拼接生成的单幅指纹图像裁剪为预设图像尺寸，该图像尺寸可以与指纹采集器采集尺寸相同，本发明并不做具体限定。

下面利用真实的指纹图像对上述发明实施例中的注册过程进行说明。

如图2所示，采集30幅指纹图像，依次编号为1至30。假设确定出的待拼接指纹图像为图像1-13、图像15-17及图像30。待拼接的指纹图像拼接的单幅指纹图像如图3(a)所示，进一步地，可以将单幅指纹图像裁剪，裁剪后的图像如图3(b)所示。

上述实施例中步骤S102分别计算每个所述目标像素点的像素特征值的具体实现方式可以是：

在每幅所述指纹图像中，以目标像素点为圆心确定圆周；针对每个所述目标像素点，利用各自圆周上的像素点的灰度值，计算像素特征值。

其中，确定的圆周数量可以根据具体的应用场景进行设定，当应用场景对指纹注册准确度较高时，确定的圆周数量可以为预设的较大数值，相反，为预设的较小数值，具体的数值本发明实施例并不做具体限定。

可以看出，每个目标像素点的像素特征值是利用每个像素点周围的像素点的灰度值确定的，更具体地，是利用像素点为圆心确定的圆周上的像素点。圆周上的像素点符合具有旋转不变性及平移不变性性质的函数要求，计算出的像素特征值具有所述两个特性。其中，本发明实施例中，采集的指纹图像为灰度图像，像素点的像素值为灰度值。

更具体地，针对每个所述目标像素点，利用各自圆周上的像素点的灰度值，计算像素特征值的实现方式可以是：

针对每个所述目标像素点，在各自对应圆周上确定多个像素点组；其中，每个所述像素点组中包含两个像素点；计算每个所述像素点组中两个像素点的灰度差值；针对每个所述目标像素点，将各自对应圆周的多个灰度差值求和，获得像素特征值。

在该种实现方式中，每个目标像素点均具有各自对应的圆周，即以自身为圆心的圆周为自身对应的圆周。对于每个目标像素点，在自身对应的圆周上确定多组像素点，将自身对应圆周上的各个组内像素点的灰度差值相加，从而获得自身的像素特征值。

其中，确定多个像素点组的方式可以是多种，本发明提供两种具体方式。其一为：针对每个所述目标像素点，将各自对应圆周上每两个相邻的像素点确定为一个像素点组，从而获得多个像素点组；其二为：针对每个所述目标像素点，将各自对应圆周上每两个关于圆心对称的像素点确定为一个像素点组，从而获得多个像素点组。

简而言之，第一种方式将每两个相邻的像素点划分为一组获得多组像素点，第二种方式是将关于圆心对称的像素点划分为一组获得多组像素点。下面结合图示说明。对应第一种方式，见图4所示，该图中的像素点P为任意一目标像素点，以P为圆心确定的一个圆周为圆周C1，该圆周上的像素点为n₀、n₁……n_N-1，将n₀及n₁划分为一组像素点，将n₂及n₃划分为一组像素点，以此类推，划分圆周C1上各组像素点。对应第二种方式，见图5所示，该图中将n₀及n_N/2划分为一组像素点，将n₁及n_N/2-1划分为一组像素点，以此类推，划分圆周上的各组像素点。

需要说明，在上述实施例中，每个目标像素点对应的圆周为多数个时，每个圆周上均会获得一个灰度差值的和值，将每个和值看作是一个向量元素，则每个目标像素点的像素特征值，可以认为是由多个向量元素组成的向量。

在确定每个目标像素点的像素特征值后，可以在多幅指纹图像中确定出待拼接的指纹图像，具体方式可以是：

依据所述目标像素点的像素特征值，确定每两幅所述指纹图像之间的相似度；当两幅所述指纹图像之间的相似度大于预设相似阈值时，将该两幅指纹图像确定为相似图像；在所述多幅指纹图像中，确定具有相似图像的指纹图像为待拼接指纹图像。

其中，针对同一枚手指采集的指纹图像具有较高的相似性，利用像素特征值可以确定两幅指纹图像之间的相似度。本实施例中，需要将步骤S101获取的多幅图像进行两两比较，计算每两幅图像的相似度。当图像的数量为N时，则计算的相似度的个数为N*(N-1)/2。例如，多幅图像分别为图像1-图像30，则分别计算图像1与图像2-30的相似度，图像2与图像3-30的相似度，以此类推。

具体地，计算两幅图像的相似度的方式可以是：

针对每两幅所述指纹图像，计算其中一幅指纹图像中每个目标像素点与另一幅指纹图像中每个目标像素点的像素特征值的欧式距离；将欧式距离小于预设距离阈值的两个目标像素点确定为相似像素点对；并将两幅所述指纹图像中相似像素点对的对数确定为两幅所述指纹图像之间的相似度。

也就是说，对于比对的两幅图像，首先利用欧式距离计算公式，计算每两个像素点的像素特征值的欧式距离。需要说明，这两个像素点分别来自两幅不同的待比对图像。若欧式距离小于预设阈值，则认为这两个像素点为相似的像素点对，用像素点对来表征两幅指纹图像之间的相似度。

进而，判断两幅图像的相似度是否大于预设相似阈值，若是，则认为这两幅图像为相似图像。也就是说，只有两幅图像中的相似像素点对数达到一定数量时，两幅图像才被确定为相似图像。进而，才能利用相似图像确定待拼接图像。由于在确定待拼接图像时，是将步骤S101获取到的多幅指纹图像两两比对相似度，对于任意一幅指纹图像，在剩余的指纹图像中，只要存在一幅指纹图像与其具有相似性，则该任意一幅指纹图像即可被确定为待拼接指纹图像，否则，将该幅指纹图像排除出去，这样确定出来的所有待拼接指纹图像组成的集合可以被称之为最大连接群。

最大连接群中各幅待拼接的指纹图像，需要拼接为单幅指纹图像，作为注册指纹保存。其中，拼接的方式可以是：

在所述待拼接指纹图像中，确定一幅基础指纹图像，并确定所述基础指纹图像之外的待拼接指纹图像为其他指纹图像；将每幅所述其他指纹图像向所述基础指纹图像进行平移及旋转，获得单幅指纹图像。

其中，将待拼接指纹图像中的一幅图像作为基础指纹图像。可选地，可以将任意一幅确定为基础指纹图像，还可以是利用采集的时间先后顺序，将采集时间最早的指纹图像确定为基础指纹图像。由于每个待拼接指纹图像中的每个目标像素点均具有像素特征值，该值具有平移不变性及旋转不变性，进而可以利用目标像素点分别计算出基础指纹图像与每个其他指纹图像之间各自的平移量及旋转量。进而，利用平移量对各个其他指纹图像进行平移，利用旋转量对各个其他指纹图像进行旋转，从而使其他指纹图像与该基础指纹图像对齐拼接，获得单幅指纹图像。

其他指纹图像为多个，需要计算基础指纹图像与每个其他指纹图像之间的平移量及旋转量，由于平移量及旋转量是由上述说明的相似图像确定出来的。但是，基础指纹图像并一定与每个其他指纹图像均为相似图像，当基础指纹图像与其他指纹图像非相似图像时，需要借助于另外的其他指纹图像确定平移量及旋转量。具体方式如下：

依据每幅所述其他指纹图像与各自的相似图像之间的平移量及旋转量，确定每幅所述其他指纹图像与所述基础指纹图像之间的平移量及旋转量。

例如，基础指纹图像为图像1，其他指纹图像分别为图像2、3、5及7。其中，图像1分别与图像2及图像5为相似图像，图像2还与图像7为相似图像，图像7还与图像3为相似图像。

则，图像1与图像2及图像5的平移量及旋转量可以直接获取到，图像1与图像3的平移量及旋转量需要借助于图像2及图像7间接获取到，图像1与图像7的平移量及旋转量需要借助于图像2间接获取到。

在获得基础指纹图像与各幅其他指纹图像之间的平移量及旋转量后，针对每幅所述其他指纹图像，依据对应的平移量及旋转量，向所述基础指纹图像进行平移及旋转，从而获得单幅指纹图像。

具体地，计算两幅相似图像(当然，适用于每幅其他指纹图像与各自的相似图像)之间的平移量及旋转量的方式可以是：

关于平移量。由于两幅图像为相似图像，则这两幅图像中必然包括多个相似像素点对。选取其中一对相似像素点，将该对相似像素点在两幅相似图像中的图像坐标差确定为平移量。当然，为了提高计算准确度，可以选取多对相似像素点，将计算出来的多个图像坐标差求平均值，将该平均值作为平移量。

需要说明，图像坐标用横纵坐标两个坐标值表示，则在计算图像坐标差时，需要将对应的横坐标求差，及将对应的纵坐标求差。也即，平移量可以用坐标值表示。

关于旋转量。在两幅相似图像中，选取两对相似点，这样，每幅相似图像中包括两个选取的相似点，分别利用每幅相似图像中两个相似点的图像坐标，计算坐标系角度值，从而获得两个坐标系角度值，将这两个坐标系角度值求差，获得旋转量。

例如，相似图像为图像1及图像2，选取的两对相似点为P11-P21及P12-P22，其中，P11及P12在图像1中，P21及P22在图像2中。利用P11及P12的坐标计算一个坐标系角度值，利用P21及P22的坐标计算一个坐标系角度值。

当然，为了提高旋转量的确定准确度，也可以多次选取两对相似点，求解出多个坐标系角度值的差值，将该多个差值的平均值作为旋转量。

在确定出平移量及旋转量后，为将其他指纹图像向基础指纹图像进行平移及旋转提供平移量及旋转角度打下基础。

需要说明，在将多幅待拼接指纹图像拼接为单幅指纹图像后，当所述单幅指纹图像中存在重叠区域时，对所述重叠区域进行平滑处理。

具体地，由于单幅指纹图像是由多幅指纹图像拼接形成的。拼接后的单幅指纹图像中存在两幅或多幅指纹图像的重叠区域时，重叠部分的图像较模糊，因此进行平滑处理。处理的方式之一是：

获取重叠区域中的各个像素点的灰度值，并确定每个像素点的权重值；利用各个所述灰度值及每个所述灰度值对应的权重值，求解每个像素点灰度值的加权平均值；将每个所述像素值的灰度值调整为所述加权平均值。

平滑处理后的单幅指纹图像更加清晰、拼接过渡区域更加自然。需要说明，平滑处理的方式还可以是现有技术中的任意其他方式，本发明实施例并不做具体限定。

对于上述实施例提供的指纹注册方法，进行以下几点补充说明。

第一，在将多幅指纹图像进行两两比较，判断两幅图像之间是否为相似图像时，需要将比较的两幅图像中的每两个目标像素点均进行比较是否为相似像素点对，虽然这种方式，判断的准确度较高，但由于比较的像素数量较多，判断的效率较低。因此，为了提高判断速度，可以将所述两两比较的指纹图像中的任意一幅指纹图像中选取部分目标像素点，将选取的部分目标像素点与另一幅待比较的指纹图像中的全部目标像素点进行比对。

其中，选取部分目标像素点的方式可以是在指纹图像中的上部、中部及下部分别选取，避免过于集中在局部区域的情形，影响比对准确度。

第二，确定相似图像时，需要在待比较的两幅图像中确定出相似像素点对。为了进一步提高确定的相似像素点对的准确度，可以在利用上述实施例提供的确定方法之后，还包括筛选过程，以排除虚假特征相似的相似像素点对。

其中，筛选的规则可以是，利用几何拓扑方式。具体地，将同一幅图像中属于相似像素点对中的像素点标记出来，将像素点集中的区域作为标记区域。若出现某些个别像素点在该标记区域外，则将该像素点排除，从而也与该像素点作为相似像素点对的另一幅图像中的像素点也排除，也即将该对相似像素点对排除。

第三，判断两幅图像是否为相似图像时，除了可以利用相似像素点对的个数是否大于预设阈值的方式，还可以利用重心的像素特征值进行判断。具体地，分别计算待判断的两幅图像中相似像素点对的重心，分别获得两幅待判断图像的重心，比较该两个重心的像素特征值的欧式距离是否大于预设阈值，若是，确定所述待判断两幅图像为相似图像，否则，为非相似图像。

当然，若待比较图像重心的像素特征值的欧式距离并不大于预设阈值时，可以计算出两幅待比较图像之间的旋转量，利用旋转量旋转后，重新确定重心，并重新进行上述判断。

第四，判断最大连接群是否形成闭环，对形成闭环的最大连接群中的各个待拼接指纹图像之间的平移量及旋转量进行修正。其中，闭环指的是最大连接群中待拼接图像的相似图像可以形成这样的一个环状结构，即第一个图像与第二个图像相似，第二个图像与第三个图像相似、第三个图像与第四个图像相似、以此类推，最后一个图像与第一个图像相似。在这种情况下，可以将各个相似图像之间的平移量修正为同一值，并将各个相似图像之间的旋转量修正为同一值。平移值修正的方式是，将各个相似图像之间的平移值相加后求平均值，将该平均值作为每两个相似图像之间的平移值，同理，修正旋转值。

下面对本发明实施例提供的指纹注册装置进行介绍。需要说明，有关指纹注册装置的描述与上文提供的指纹注册方法可互相参照，下文并不做赘述。

参见图6，其示出了本发明实施提供的指纹注册装置的结构，具体包括：多幅指纹图像获取模块100、目标像素点确定模块200、像素特征值计算模块300、待拼接指纹图像确定模块400及单幅指纹图像生成模块500。其中：

多幅指纹图像获取模块100，用于获取多幅指纹图像；

目标像素点确定模块200，用于确定每幅所述指纹图像中的多个非边界像素点为目标像素点；

像素特征值计算模块300，用于分别计算每个所述目标像素点的像素特征值；其中，所述像素特征值具有平移不变性及旋转不变性；

待拼接指纹图像确定模块400，用于依据所述目标像素点的像素特征值，在所述多幅指纹图像中确定待拼接指纹图像；

单幅指纹图像生成模块500，用于将所述待拼接指纹图像平移及旋转后拼接成单幅指纹图像，并进行保存。

本发明实施例提供的指纹注册装置，多幅指纹图像获取模块100获取多幅指纹图像，目标像素点确定模块200确定每幅所述指纹图像中的多个非边界像素点为目标像素点，像素特征值计算模块300分别计算每个目标像素点的像素特征值，像素特征值具有平移不变性及旋转不变性，待拼接指纹图像确定模块400依据目标像素点的像素特征值，在多幅指纹图像中确定待拼接指纹图像，进而单幅指纹图像生成模块500将待拼接指纹图像拼接成单幅指纹图像，并保存该单幅指纹图像，完成指纹注册。相较于现有技术利用指纹纹路特征进行注册而言，本发明实施例利用图像中的像素点，也就是说，对于指纹纹路受到破坏但只要能提取到像素点的指纹图像，均可实现指纹注册。因此，本发明实施例具有更广泛的适用性。

同时，本发明实施例可以在采集的多幅图像中确定出用于拼接的图像，并拼接为单幅图像。相较于现有技术中使用单幅图像作为注册指纹图像而言，拼接的指纹图像中指纹特征更加完整，从而识别准确度更高。

同时，多幅指纹图像获取模块100可以与各种设备中不同类型的指纹传感器相连，如嵌入式、PC或者移动终端。这些指纹传感器中包含小尺寸的指纹传感器，采集到的指纹图像较小。本发明实施例可以将采集到的多幅指纹图像拼接，因此对指纹传感器的尺寸要求并不大，可以适用于各种尺寸类型的指纹传感器，适用性更广。

需要说明，本发明实施例虽然对指纹破损的少数人群的指纹注册效果较好，但仍可以适用于对指纹完整的人群的指纹注册。

在上述装置实施例的基础上，还可以包括：平滑处理模块，用于当所述单幅指纹图像中存在重叠区域时，对所述重叠区域进行平滑处理。

其中，像素特征值计算模块300可以具体包括：

邻域像素点确定子模块，用于在每幅所述指纹图像中，以目标像素点为圆心确定圆周；

像素特征值确定子模块，用于针对每个所述目标像素点，利用各自的圆周上的像素点的灰度值，计算像素特征值。

其中，像素特征值确定子模块可以具体包括：

像素点组确定单元，用于针对每个所述目标像素点，在各自对应圆周上确定多个像素点组；其中，每个所述像素点组中包含两个像素点；

灰度差值计算单元，用于计算每个所述像素点组中两个像素点的灰度差值；

像素特征值确定单元，用于针对每个所述目标像素点，将各自对应圆周的多个灰度差值求和，获得像素特征值。

其中，像素点组确定单元可以包括：第一确定子单元及第二确定子单元；

第一确定子单元，用于针对每个所述目标像素点，将各自对应圆周上每两个相邻的像素点确定为一个像素点组，获得多个像素点组；

第二确定子单元针对每个所述目标像素点，将各自对应圆周上每两个关于圆心对称的像素点确定为一个像素点组，获得多个像素点组。

也就是说，像素点组确定单元确定多组像素点可以利用第一确定子单元，也可以利用第二确定子单元。

其中，待拼接指纹图像确定模块400可以具体包括：

相似度确定子模块，用于依据所述目标像素点的像素特征值，确定每两幅所述指纹图像之间的相似度；

相似图像确定子模块，用于当两幅所述指纹图像之间的相似度大于预设相似阈值时，将该两幅指纹图像确定为相似图像；

待拼接图像确定子模块，用于在所述多幅指纹图像中，确定具有相似图像的指纹图像为待拼接指纹图像。

其中，相似度确定子模块包括：

欧式距离计算单元，用于针对每两幅所述指纹图像，计算其中一幅指纹图像中每个目标像素点与另一幅指纹图像中每个目标像素点的像素特征值的欧式距离；

相似度确定单元，用于将欧式距离小于预设距离阈值的两个目标像素点确定为相似像素点对；并将两幅所述指纹图像中相似像素点对的对数确定为两幅所述指纹图像之间的相似度。

其中，在所述待拼接指纹图像确定模块400具体包括相似度确定子模块、相似图像确定子模块及待拼接图像确定子模块的情况下，单幅指纹图像生成模块500具体包括：

确定基础图像子模块，用于在所述待拼接指纹图像中，确定一幅基础指纹图像，并确定所述基础指纹图像之外的待拼接指纹图像为其他指纹图像；

单幅指纹图像生成子模块，用于将每幅所述其他指纹图像向所述基础指纹图像进行平移及旋转，获得单幅指纹图像。

当然，该单幅指纹图像生成子模块可以将生成的单幅指纹图像进行保存，例如，保存至指纹库中。

其中，单幅指纹图像生成子模块可以具体包括：

平移旋转量获得单元，用于依据每幅所述其他指纹图像与各自的相似图像之间的平移量及旋转量，确定每幅所述其他指纹图像与所述基础指纹图像之间的平移量及旋转量；

平移及旋转单元，用于针对每幅所述其他指纹图像，依据对应的平移量及旋转量，向所述基础指纹图像进行平移及旋转。

需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。

还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括上述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (8)

1.一种指纹注册方法，其特征在于，包括：

获取多幅指纹图像；

确定每幅所述指纹图像中的多个非边界像素点为目标像素点；

在每幅所述指纹图像中，以目标像素点为圆心确定圆周；

针对每个所述目标像素点，在各自对应圆周上确定多个像素点组；其中，每个所述像素点组中包含两个像素点；

计算每个所述像素点组中两个像素点的灰度差值；

针对每个所述目标像素点，将各自的多个灰度差值求和，获得像素特征值；其中，所述像素特征值具有平移不变性及旋转不变性；

依据所述目标像素点的像素特征值，在所述多幅指纹图像中确定待拼接指纹图像；

将所述待拼接指纹图像平移及旋转后拼接成单幅指纹图像，并进行保存。

2.根据权利要求1所述的指纹注册方法，其特征在于，所述针对每个所述目标像素点，在各自对应圆周上确定多个像素点组包括：

针对每个所述目标像素点，将各自对应圆周上每两个相邻的像素点确定为一个像素点组，获得多个像素点组；

或，

针对每个所述目标像素点，将各自对应圆周上每两个关于圆心对称的像素点确定为一个像素点组，获得多个像素点组。

3.根据权利要求1所述的指纹注册方法，其特征在于，所述依据所述目标像素点的像素特征值，在所述多幅指纹图像中确定待拼接指纹图像包括：

依据所述目标像素点的像素特征值，确定每两幅所述指纹图像之间的相似度；

当两幅所述指纹图像之间的相似度大于预设相似阈值时，将该两幅指纹图像确定为相似图像；

在所述多幅指纹图像中，确定具有相似图像的指纹图像为待拼接指纹图像。

4.根据权利要求3所述的指纹注册方法，其特征在于，所述依据所述目标像素点的像素特征值，确定每两幅所述指纹图像之间的相似度，包括：

针对每两幅所述指纹图像，计算其中一幅指纹图像中每个目标像素点与另一幅指纹图像中每个目标像素点的像素特征值的欧式距离；

将欧式距离小于预设距离阈值的两个目标像素点确定为相似像素点对，将两幅所述指纹图像中相似像素点对的对数确定为两幅所述指纹图像之间的相似度。

5.根据权利要求3所述的指纹注册方法，其特征在于，所述将所述待拼接指纹图像平移及旋转后拼接成单幅指纹图像，包括：

在所述待拼接指纹图像中，确定一幅基础指纹图像，并确定所述基础指纹图像之外的待拼接指纹图像为其他指纹图像；

将每幅所述其他指纹图像向所述基础指纹图像进行平移及旋转，获得单幅指纹图像。

6.根据权利要求5所述的指纹注册方法，其特征在于，所述将每幅所述其他指纹图像向所述基础指纹图像进行平移及旋转，包括：

依据每幅所述其他指纹图像与各自的相似图像之间的平移量及旋转量，确定每幅所述其他指纹图像与所述基础指纹图像之间的平移量及旋转量；

针对每幅所述其他指纹图像，依据对应的平移量及旋转量，向所述基础指纹图像进行平移及旋转。

7.根据权利要求1所述的指纹注册方法，其特征在于，在所述将所述待拼接指纹图像平移及旋转后拼接成单幅指纹图像之后，还包括：

当所述单幅指纹图像中存在重叠区域时，对所述重叠区域进行平滑处理。

8.一种指纹注册装置，其特征在于，包括：

多幅指纹图像获取模块，用于获取多幅指纹图像；

目标像素点确定模块，用于确定每幅所述指纹图像中的多个非边界像素点为目标像素点；

像素特征值计算模块，用于分别计算每个所述目标像素点的像素特征值；其中，所述像素特征值具有平移不变性及旋转不变性；

待拼接指纹图像确定模块，用于依据所述目标像素点的像素特征值，在所述多幅指纹图像中确定待拼接指纹图像；

单幅指纹图像生成模块，用于将所述待拼接指纹图像平移及旋转后拼接成单幅指纹图像，并进行保存；

其中，像素特征值计算模块具体包括：

邻域像素点确定子模块，用于在每幅所述指纹图像中，以目标像素点为圆心确定圆周；

像素特征值确定子模块，用于针对每个所述目标像素点，利用各自的圆周上的像素点的灰度值，计算像素特征值；

其中，像素特征值确定子模块具体包括：

像素点组确定单元，用于针对每个所述目标像素点，在各自对应圆周上确定多个像素点组；其中，每个所述像素点组中包含两个像素点；

灰度差值计算单元，用于计算每个所述像素点组中两个像素点的灰度差值；

像素特征值确定单元，用于针对每个所述目标像素点，将各自对应圆周的多个灰度差值求和，获得像素特征值。