CN106203326B - 一种图像处理方法、装置及移动终端 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种图像处理方法、装置及移动终端；该方法包括获取指纹识别模组接触面对应的模组图像；接收指纹图像获取指令；根据指纹图像获取指令，获取指纹识别模组接触面形成的指纹图像；根据模组图像对指纹图像进行去干扰处理；该方案通过获取模组图像来对指纹图像进行去干扰处理，去除了指纹图像因指纹识别模组接触面被污染而受到的干扰，从而提高了指纹识别的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及终端技术领域，具体涉及一种图像处理方法、装置及移动终端。
背景技术
随着智能手机等移动终端的发展，指纹识别技术已经成为主流移动终端厂商旗舰机型的标配。指纹识别不仅可以实现解锁、唤醒终端等功能，也可以帮助提高移动支付的安全性。随着指纹识别技术的广泛应用，对指纹识别的准确性的要求也越来也高。
在移动终端中，指纹识别通过特定的指纹识别感应模组实现对个体指纹的识别。指纹是指人的手指末端正面皮肤凹凸不平产生的纹线，其中纹线分为脊线(指纹中的隆起部分)和谷线(指纹脊线之间的凹陷部分)。指纹识别模组通过检测脊线和谷线之间的高度差形成的电容差，来生成指纹图像。
因此如果指纹识别模组因接触面上沾有汗液、油污等污垢而被污染时，这些污垢将填入到人的脊线和谷线之间的沟壑中，这样脊线和谷线之间将失去高度差，导致指纹识别模组采集到的指纹图像纹路被这些汗液、油渍干扰，从而存在指纹识别准确性较低的问题。
发明内容
本发明实施例提供一种图像处理方法、装置及移动终端，可以解决现有因指纹识别模组接触面被污染，对获取到的指纹图像造成干扰，导致指纹识别准确性较低的技术问题。
本发明实施例提供一种图像处理方法，包括：
获取指纹识别模组接触面对应的模组图像；
接收指纹图像获取指令；
根据所述指纹图像获取指令，获取所述指纹识别模组接触面形成的指纹图像；
根据所述模组图像对所述指纹图像进行去干扰处理。
进一步的，所述根据所述模组图像对所述指纹图像进行去干扰处理的步骤具体包括：
将所述指纹图像与所述模组图像进行对比，得到二者的重合信息；
根据所述重合信息，对所述指纹图像进行去干扰处理。
进一步的，所述将所述指纹图像与所述模组图像进行对比的步骤之前还包括：
对所述模组图像和所述指纹图像进行平滑处理；
对经过平滑处理的模组图像和指纹图像进行图像增强处理。
进一步的，所述获取指纹识别模组接触面对应的模组图像的步骤具体包括：
采集指纹识别模组接触面的多个候选模组图像；
从所述候选模组图像中获取目标模组图像，将所述目标模组图像设置为所述指纹识别模组接触面对应的模组图像。
进一步的，所述根据指纹图像获取指令，获取所述指纹识别模组接触面形成的指纹图像的步骤具体包括：
根据指纹图像获取指令，获取所述指纹识别模组接触面的受压信息；
判断所述受压信息是否满足预设条件；
如满足预设条件，则获取所述指纹识别模组接触面形成的指纹图像。
本发明实施例还提供了一种图像处理装置，包括：
第一获取模块，用于获取指纹识别模组接触面对应的模组图像；
接收模块，用于接收指纹图像获取指令；
第二获取模块，用于根据所述指纹图像获取指令，获取所述指纹识别模组接触面形成的指纹图像；
处理模块，用于根据所述模组图像对所述指纹图像进行去干扰处理。
进一步的，所述处理模块包括：
对比子模块，用于将所述指纹图像与所述模组图像进行对比，得到二者的重合信息；
处理子模块，用于根据所述重合信息，对所述指纹图像进行去干扰处理。
进一步的，所述处理模块还包括：
平滑处理子模块，用于对所述模组图像和所述指纹图像进行平滑处理；
增强处理子模块，用于对经过平滑处理的模组图像和指纹图像进行图像增强处理。
进一步的，所述第一获取模块包括：
采集子模块，用于采集指纹识别模组接触面的多个候选模组图像；
获取子模块，用于从所述候选模组图像中获取目标模组图像，用于将所述目标模组图像设置为所述指纹识别模组接触面对应的模组图像。
发明实施例还提供了一种移动终端，包括上述图像处理装置。
本发明实施例采用获取指纹识别模组接触面对应的模组图像；接收指纹图像获取指令；根据指纹图像获取指令，获取指纹识别模组接触面形成的指纹图像；根据模组图像对指纹图像进行去干扰处理。该方案根据指纹识别模组接触面图像，来去除因接触面被污染而对指纹图像造成的干扰，相对现有技术而言，可以提高指纹识别的准确性。
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，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的图像处理方法的第一优选实施例的流程图；
图2为本发明的图像处理方法的第二优选实施例的流程图；
图3为本发明的图像处理装置的优选实施例的结构图；
图4为本发明的移动终端的优选实施例的结构图；
图5为本发明的图像处理方法、装置及移动终端的具体实施例的流程图。
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，本领域技术人员在没有作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。
本发明实施例提供一种图像处理方法、装置和移动终端。以下将分别进行详细说明。
实施例一、
请参照图1，图1为本发明的图像处理方法的第一优选实施例的流程图。该方法用于对终端获取到的指纹图像进行去干扰处理，其中该终端可以是智能手机、平板电脑等包含指纹识别模组的移动设备。本优选实施例的图像处理方法包括：
步骤S101，获取指纹识别模组接触面对应的模组图像；
步骤S102，接收指纹图像获取指令；
步骤S103，根据指纹图像获取指令，获取指纹识别模组接触面形成的指纹图像；
步骤S104，根据模组图像对指纹图像进行去干扰处理。
下面详细说明本优选实施例的图像处理方法的各步骤的具体流程。
在步骤S101中，终端获取指纹识别模组接触面对应的模组图像。由于指纹具有终身不变性、唯一性和方便性等特性，因此通过指纹识别可以有效的识别用户身份。相应的，可以通过指纹识别模组采集用户的指纹图像进行指纹识别。
由于不同的指纹识别模组采用的制作工艺和制作材料不同，其内部的噪声噪点也不一致，对采集到的指纹图像也会产生不同的影响。在实际生产中，往往无法使指纹识别模组完全克服噪声噪点，因此采集到的指纹图像也无法达到一个十分理想的情况，从而使指纹识别的准确性将大打折扣。
同时，由于指纹识别模组通过检测指纹的脊线和谷线之间的高度差形成的电容差，来生成指纹图像。当指纹识别模组接触面上沾有汗液、油污等污垢时，这些污垢将填入到人的脊线和谷线之间的沟壑中，这样脊线和谷线之间将失去高度差，导致指纹识别模组采集到的指纹图像纹路不清晰。
综上，有必要克服指纹识别模组自身缺陷对指纹图像的影响。因此在进行指纹识别之前先获取指纹识别模组接触面对应的模组图像。随后转入步骤S102。
在步骤S102中，终端接收指纹图像获取指令。举例来说，当用户使用指纹支付进行支付时，终端将生成指纹图像获取指令。随后转入步骤S103。
在步骤S103中，终端根据指纹图像获取指令，获取指纹识别模组接触面形成的指纹图像。具体的，终端先根据指纹图像获取指令，获取指纹识别模组接触面的受压信息；再根据受压信息，获取指纹识别模组接触面形成的指纹图像。其中，受压信息包括压力值，当终端检测到作用在指纹识别模组接触面的压力值大于预设压力值时，表明指纹识别模组接触面被按压，此时获取到的指纹识别模组接触面图像即指纹图像；受压信息还包括光线强度，当作用在指纹识别模组接触面的压力不够大时，可以进一步判断指纹识别模组接触面上的光线强度是否变暗，如果变暗则表明指纹识别模组接触面被按压，因此此时获取到的指纹识别模组接触面图像即指纹图像。
在步骤S104中，根据模组图像对指纹图像进行去干扰处理，以减少指纹图像中的干扰因素。理论上来说，指纹识别模组接触面对应的模组图像应是空白图像，只有这样获取到按压在指纹识别模组接触面的指纹图像才是真正的指纹图像。然而在实际情况中，不仅指纹识别模组本身存在噪声噪点，而且指纹识别模组接触面也会沾上汗液、油污，因此模组图像不是空白图像，终端采集的指纹图像是模组接触面对应的模组图像和人的指纹图像的结合体。于是为了提高指纹图像的准确度，有必要去除模组图像的干扰。
具体的，终端将指纹图像和模组图像进行对比，得到二者的重合信息，再根据重合信息，对指纹图像进行去干扰处理，对于模组图像中的非重合信息可以直接舍弃。
本优选实施例的图像处理方法采用获取指纹识别模组接触面对应的模组图像；接收指纹图像获取指令；根据指纹图像获取指令，获取指纹识别模组接触面形成的指纹图像；根据模组图像对指纹图像进行去干扰处理。该方案根据模组图像对指纹图像进行去干扰处理，去除了指纹图像因指纹识别模组接触面被污染而受到的干扰，从而提高了指纹识别的准确性。
实施例二、
请参照图2，图2为本发明的图像处理方法的第二优选实施例的流程图。该方法用于对终端获取到的指纹图像进行去干扰处理，其中该终端可以是智能手机、平板电脑等包含指纹识别模组的移动设备。本优选实施例的图像处理方法包括：
步骤S201，采集指纹识别模组接触面的多个候选模组图像；从候选模组图像中获取目标模组图像，将目标模组图像设置为指纹识别模组接触面对应的模组图像；
步骤S202，接收指纹图像获取指令；
步骤S203，根据指纹图像获取指令，获取指纹识别模组接触面形成的指纹图像；
步骤S204，对模组图像和指纹图像进行平滑处理；
步骤S205，对经过平滑处理的模组图像和指纹图像进行图像增强处理；
步骤S206，将指纹图像与模组图像进行对比，得到二者的重合信息；根据重合信息，对指纹图像进行去干扰处理。
下面详细说明本优选实施例的图像处理方法的各步骤的具体流程。
在步骤S201中，终端采集指纹识别模组接触面的多个候选模组图像；从候选模组图像中获取目标模组图像，将目标模组图像设置为指纹识别模组接触面对应的模组图像。由于指纹具有终身不变性、唯一性和方便性等特性，因此通过指纹识别可以有效的识别用户身份。相应的，可以通过指纹识别模组采集用户的指纹图像进行指纹识别。
由于不同的指纹识别模组采用的制作工艺和制作材料不同，其内部的噪声噪点也不一致，故而对采集到的指纹图像也会产生不同的影响。在实际生产中，往往无法使指纹识别模组完全克服噪声噪点，因此采集到的指纹图像也无法达到一个十分理想的情况，从而指纹识别的准确性将大打折扣。
同时，由于指纹识别模组通过检测指纹的脊线和谷线之间的高度差形成的电容差，来生成指纹图像。当指纹识别模组接触面上沾有汗液、油污等污垢时，这些污垢将填入到人的脊线和谷线之间的沟壑中，这样脊线和谷线之间将失去高度差，导致指纹识别模组采集到的指纹图像纹路不清晰。
综上，有必要克服指纹识别模组自身缺陷对指纹图像的影响。因此在进行指纹识别之前先获取指纹识别模组接触面对应的模组图像。为了确保获取到的模组图像的质量，可以先采集指纹识别模组接触面的多个候选模组图像；再从候选模组图像中获取目标模组图像，具体可以选择较为清晰的图像作为目标模组图像；最后再将该目标模组图像作为指纹识别模组接触面对应的模组图像需要说明的是，本步骤为一个预先的模组图像获取步骤。
在步骤S202中，终端接收指纹图像获取指令。举例来说，当用户使用指纹支付进行支付时，终端将生成指纹图像获取指令。随后转入步骤S203。
在步骤S203中，终端根据指纹图像获取指令，获取指纹识别模组接触面形成的指纹图像。具体的，终端根据指纹图像获取指令先获取指纹识别模组接触面的受压信息；再判断受压信息是否满足预设条件；如满足预设条件，则获取指纹识别模组接触面形成的指纹图像。其中，受压信息包括压力值，当终端检测到作用在指纹识别模组接触面的压力值大于预设压力值时，表明指纹识别模组接触面被按压，此时获取到的指纹识别模组接触面图像即指纹图像；受压信息还包括光线强度，当作用在指纹识别模组接触面的压力不够大时，可以进一步判断指纹识别模组接触面上的光线强度是否变暗，如果变暗则表明指纹识别模组接触面被按压，此时获取到的指纹识别模组接触面图像即指纹图像。需要说明的是，该指纹图像可以是在终端获取模组图像之前采集并存储在终端中的，当需要进行指纹图像处理时再从终端中拿出。
步骤S201-S203获取到了指纹识别模组接触面的模组图像和指纹图像，接下来是根据模组图像对指纹图像进行去干扰处理的过程。首先要对模组图像和指纹图像进行优化处理。
在步骤S204中，终端对模组图像和指纹图像进行平滑处理。在图像获取的获取和传输过程中，原始图像会受到各种噪声的干扰，使图像质量下降。优选的，在本优选实施例中可以采用卷积运算对图像邻域的像素灰度进行平均化这种简单的平滑，来达到减少图像中杂点的影响，降低图像对比度的目的；也可以根据噪声产生的原因如光电子噪声、热噪声和心道传输噪声等，和分析采集到的图像上噪声的统计特性来建立相应的数学模型，以对图像进行平滑处理。需要说明的是，本优选实施例中不对具体的平滑处理方法进行限定。随后转入步骤S205。
在步骤S205中，终端对经过平滑处理的模组图像和指纹图像进行图像增强处理。通过图像增强处理可以增强图像细节，改进关注对象信息，为后续的分析、分割、识别与事件预测等提供更好的辨识度。具体的，可以采用灰度变换、图像锐化和色彩增强等方式对模组图像和指纹图像进行去干扰处理。
步骤S204和步骤S205都是对图像进行优化处理的过程，图像的平滑与增强是图像处理过程中的重要步骤，图像平滑可以消减噪声，但会丢失细节，增强可以突出边缘但同时会放大噪声。因此要合理的利用平滑和增强，使图像达到最优效果。接下来将具体描述如何使用模组图像来对指纹图像进行去干扰处理。
在步骤S206中，终端将指纹图像与模组图像进行对比，得到二者的重合信息，再根据重合信息，对指纹图像进行去干扰处理。理论上来说，指纹识别模组接触面对应的模组图像应是空白图像，只有这样获取到按压在指纹识别模组接触面的指纹图像才是真正的指纹图像。然而在实际情况中，不仅指纹识别模组本身存在噪声噪点，而且指纹识别模组接触面也会沾上汗液、油污，因此模组图像不是空白图像，终端采集的指纹图像是模组接触面对应的模组图像和人的指纹图像的结合体。于是为了提高指纹图像的准确度，有必要去除模组图像的干扰。
具体的，终端将指纹图像和模组图像进行对比，得到二者的重合部分，再将指纹图像去除该重合部分，对于模组图像中的非重合部分可以直接舍弃。
以上步骤S204-S206为终端根据采集到的模组图像对指纹图像进行去干扰处理的具体过程。具体来说，该模组图像可以指终端刚采集到的图像，终端可以从这些图像中挑选比较清晰的图像(目标模组图像)来进行相关优化处理；同时也可以指经过平滑处理、增强处理等优化处理后的图像，终端可以从中挑选优化处理效果好的图像。最后终端再根据挑选出来的图像对指纹图像进行去干扰处理。
本优选实施例的图像处理方法采用获取指纹识别模组接触面对应的模组图像；接收指纹图像获取指令；根据指纹图像获取指令，获取指纹识别模组接触面形成的指纹图像；对模组图像和指纹图像进行平滑处理；对经过平滑处理的模组图像和指纹图像进行图像增强处理；将指纹图像与模组图像进行对比，得到二者的重合信息；根据重合信息，对指纹图像进行去干扰处理；该方案根据模组图像对指纹图像进行去干扰处理，去除了指纹图像因指纹识别模组接触面被污染而受到的干扰，从而提高了指纹识别的准确性。
实施例三、
为了更好地实施以上方法，本发明实施例还提供一种图像处理装置，该图像处理装置可以集成在终端中，该终端具体可以是智能手机、平板电脑等设备。如图3所示，该图像处理装置30包括第一获取模块301、接收模块302、第二获取模块303和处理模块304。具体描述如下：
第一获取模块301，用于获取指纹识别模组接触面对应的模组图像；
接收模块302，用于接收指纹图像获取指令；
第二获取模块303，用于根据指纹图像获取指令，获取指纹识别模组接触面形成的指纹图像；
处理模块304，用于根据模组图像对指纹图像进行去干扰处理。
进一步的，处理模块304包括对比子模块、处理子模块。其中，对比子模块用于将指纹图像与模组图像进行对比，得到二者的重合信息；处理子模块用于根据重合信息，对指纹图像进行去干扰处理。
进一步的，处理模块304还包括平滑处理子模块、增强处理子模块；其中，平滑处理子模块用于对模组图像和指纹图像进行平滑处理；增强处理子模块用于对经过平滑处理的模组图像和指纹图像进行图像增强处理。
进一步的，第一获取模块301包括采集子模块和获取子模块；其中采集子模块，用于采集指纹识别模组接触面的多个候选模组图像；获取子模块，用于从所述候选模组图像中获取目标模组图像，将所述目标模组图像设置为所述指纹识别模组接触面对应的模组图像。
本优选实施例的图像处理装置采用获取指纹识别模组接触面对应的模组图像；接收指纹图像获取指令；根据指纹图像获取指令，获取指纹识别模组接触面形成的指纹图像；根据模组图像对指纹图像进行去干扰处理。该方案根据模组图像对指纹图像进行去干扰处理，去除了指纹图像因指纹识别模组接触面被污染而受到的干扰，从而提高了指纹识别的准确性。
实施例四、
本发明实施例还提供一种移动终端，该移动终端包括如前文实施例三所述的图像处理装置。该图像处理装置可以用于执行本发明实施例一和实施例二提供的图像处理方法，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。
相应的，参照附图4，图4为本发明实施例四提供的一种移动终端的结构示意图。该移动终端40至少包括一个处理器401，例如中央处理器(CPU，Central Processing Unit)，至少一个网络接口402，用户接口403，存储器404和至少一个通信总线405。
其中，通信总线405用于实现处理器401，存储器404等组件之间的连接通信。网络接口402用于实现物理主机与网络之间的连接通信，如可以用于连接物理网卡和物理交换机等设备；用户接口403可以包括显示屏、键盘，同时用户接口403可以为无线接口，也可以为有线接口；存储器404可以是高速存储器，也可以是非不稳定的存储器。
在一些实施方式中，存储器404还包括操作系统4041和应用模块4042。操作系统4041包含了各种系统程序，用于实现各种基础业务以及处理基于硬件的业务；应用模块4042包含各种应用程序，用于实现各种应用业务。
具体的，处理器401，用于获取指纹识别模组接触面对应的模组图像；接收指纹图像获取指令；根据指纹图像获取指令，获取指纹识别模组接触面形成的指纹图像；根据模组图像对指纹图像进行去干扰处理。
进一步的，处理器401具体用于将指纹图像与模组图像进行对比，得到二者的重合信息；处理子模块用于根据重合信息，对指纹图像进行去干扰处理。
进一步的，处理器401具体用于对模组图像和指纹图像进行平滑处理；对经过平滑处理的模组图像和指纹图像进行图像增强处理。
进一步的，处理器401具体用于采集指纹识别模组接触面的多个候选模组图像；从候选模组图像中获取目标模组图像，将目标模组图像设置为指纹识别模组接触面对应的模组图像。
本优选实施例的移动终端采用获取指纹识别模组接触面对应的模组图像；接收指纹图像获取指令；根据指纹图像获取指令，获取指纹识别模组接触面形成的指纹图像；根据模组图像对指纹图像进行去干扰处理。该方案根据模组图像对指纹图像进行去干扰处理，去除了指纹图像因指纹识别模组接触面被污染而受到的干扰，从而提高了指纹识别的准确性。
实施例五、
请参照图5，图5为本发明的图像处理方法、装置及移动终端的具体实施例的流程图。
在步骤S501中，终端预先获取指纹识别模组接触面对应的模组图像。指纹识别模组接触面可能会粘有灰尘、油渍等污物，同时加上指纹识别模组本身存在噪点，因此接触面会形成一个非空白的模组图像。
在本优选实施例中，用户使用支付软件进行付款，其点击“指纹支付”按钮后将生成指纹图像获取指令。
在步骤S502中，终端接收该指纹图像获取指令，并根据该指令获取指纹识别模组接触面形成的指纹图像。
在步骤S503中，终端对模组图像和指纹图像进行平滑处理，再对经过平滑处理的图像进行增强处理。
在步骤S504中，终端将优化处理后的模组图像和指纹图像进行对比，去掉二者的非重合部分，找到二者的重合部分，再指纹图像中去除该重合部分，即得到最终的指纹图像。
这样即完成了终端根据模组图像对指纹图像进行去干扰处理的过程，此后可以根据最终的指纹图像来决定是否进行支付。
本优选实施例的图像处理方法、装置及移动终端采用获取指纹识别模组接触面对应的模组图像；接收指纹图像获取指令；根据指纹图像获取指令，获取指纹识别模组接触面形成的指纹图像；根据模组图像对指纹图像进行去干扰处理。该方案根据模组图像对指纹图像进行去干扰处理，去除了指纹图像因指纹识别模组接触面被污染而受到的干扰，从而提高了指纹识别的准确性。
具体实施时，以上各个模块可以作为独立的实体来实现，也可以进行任意组合，作为同一或若干个实体来实现，以上各个模块的具体实施可参见前面的方法实施例，在此不再赘述。
需要说明的是，本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于计算机可读存储介质中，如存储在终端的存储器中，并被该终端内的至少一个处理器执行，在执行过程中可包括如信息发布方法的实施例的流程。其中，存储介质可以包括：只读存储器(ROM，Read OnlyMemory)、随机存取记忆体(RAM，Random Access Memory)、磁盘或光盘等。
以上对本发明实施例提供的一种图像处理方法和装置进行了详细介绍，其各功能模块可以集成在一个处理芯片中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (8)
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：
获取指纹识别模组接触面对应的模组图像；
接收指纹图像获取指令；
根据所述指纹图像获取指令，检测所述指纹识别模组接触面的受压信息，所述受压信息包括压力值和光线强度；
在所述压力值大于预设压力值时，获取所述指纹识别模组接触面形成的指纹图像；
在所述压力值不大于预设压力值时，判断所述指纹识别模组接触面上的光线强度是否变暗；
在所述光线强度变暗时，获取所述指纹识别模组接触面形成的指纹图像；
将所述指纹图像与所述模组图像进行对比，得到二者的重合信息；
从所述指纹图像中去除所述重合信息。
2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述将所述指纹图像与所述模组图像进行对比的步骤之前还包括：
对所述模组图像和所述指纹图像进行平滑处理；
对经过平滑处理的模组图像和指纹图像进行图像增强处理。
3.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述获取指纹识别模组接触面对应的模组图像的步骤具体包括：
采集指纹识别模组接触面的多个候选模组图像；
从所述候选模组图像中获取目标模组图像，将所述目标模组图像设置为所述指纹识别模组接触面对应的模组图像。
4.一种图像处理装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取指纹识别模组接触面对应的模组图像；
接收模块，用于接收指纹图像获取指令；
检测模块，用于根据所述指纹图像获取指令，检测所述指纹识别模组接触面的受压信息，所述受压信息包括压力值和光线强度；
第二获取模块，用于在所述压力值大于预设压力值时，获取所述指纹识别模组接触面形成的指纹图像；
判断模块，用于在所述压力值不大于预设压力值时，判断所述指纹识别模组接触面上的光线强度是否变暗；
获取模块，用于在所述光线强度变暗时，获取所述指纹识别模组接触面形成的指纹图像；
处理模块，用于将所述指纹图像与所述模组图像进行对比，得到二者的重合信息；
去除模块，用于从所述指纹图像中去除所述重合信息。
5.根据权利要求4所述的图像处理装置，所述处理模块还包括：
平滑处理子模块，用于对所述模组图像和所述指纹图像进行平滑处理；
增强处理子模块，用于对经过平滑处理的模组图像和指纹图像进行图像增强处理。
6.根据权利要求4所述的图像处理装置，其特征在于，所述第一获取模块包括：
采集子模块，用于采集指纹识别模组接触面的多个候选模组图像；
获取子模块，用于从所述候选模组图像中获取目标模组图像，将所述目标模组图像设置为所述指纹识别模组接触面对应的模组图像。
7.一种移动终端，其特征在于，包括权利要求4-6任一项所述的图像处理装置。
8.一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序使得计算机执行如权利要求1所述的方法。
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