CN108596060B - 指纹图像处理方法、指纹识别装置及电子设备 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供了一种指纹图像处理方法、指纹识别装置及电子设备，该指纹图像处理方法包括：获取多个通道采集的指纹图像数据，并从中提取一个第一图像集合；所述第一图像集合的元素为多个采集通道在任一相同批次采集的指纹图像；对所述第一图像集合内每个元素进行灰度值降值处理，以将所述第一图像集合内灰度值最小的元素的灰度值降为零，从而获得第二图像集合；对所述第二图像集合内每个元素进行灰度值放大处理。本申请实施例可以抑制共模噪声的干扰，并提高指纹识别系统的灵敏度。

Description

指纹图像处理方法、指纹识别装置及电子设备

技术领域

本申请涉及指纹图像处理技术领域，尤其是涉及一种指纹图像处理方法、指纹识别装置及电子设备。

背景技术

目前，指纹识别传感器系统被广泛应用于移动终端等电子设备上，指纹识别传感器常采用电容式、光学式或超声波方式等原理。

然而，在手机等移动终端的实际应用中，由于共模噪声干扰、使用者手指表面不洁净或其它原因会导致指纹识别传感系统检测到的图像变模糊，从而影响了指纹识别系统的正确识别率。因此，如何抑制共模噪声的干扰，并提高指纹识别系统的灵敏度，是目前本领域所亟需解决的技术问题。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种指纹图像处理方法、指纹识别装置及电子设备，以抑制共模噪声的干扰，并提高指纹识别系统的灵敏度。

为达到上述目的，一方面，本申请实施例提供了一种指纹图像处理方法，包括：

获取多个通道采集的指纹图像数据，并从中提取一个第一图像集合；所述第一图像集合的元素为多个采集通道在任一相同批次采集的指纹图像；

对所述第一图像集合内每个元素进行灰度值降值处理，以将所述第一图像集合内灰度值最小的元素的灰度值降为零，从而获得第二图像集合；

对所述第二图像集合内每个元素进行灰度值放大处理。

本申请实施例指纹图像处理方法中，所述对所述第一图像集合内每个元素进行灰度值降值处理，以将所述第一图像集合内灰度值最小的元素的灰度值降为零，从而获得第二图像集合，包括：

确定所述第一图像集合内每个元素的灰度值，并确定其中的最小灰度值；

将所述第一图像集合内每个元素的灰度值分别减去所述最小灰度值，从而获得所述第二图像集合。

本申请实施例指纹图像处理方法中，所述对所述第二图像集合内每个元素进行灰度值放大处理，包括：

将所述第二图像集合内每个元素的灰度值分别乘以预设的第一灰度阈值，获得第三图像集合；

将所述第三图像集合内每个元素的灰度值分别除以预设的第二灰度阈值并取整，获得第四图像集合。

本申请实施例指纹图像处理方法中，所述第一灰度阈值包括255，所述第二灰度阈值包括所述第二图像集合内灰度值最大的元素的灰度值。

本申请实施例指纹图像处理方法中，所述的取整包括向下取整。

本申请实施例指纹图像处理方法中，在对所述第二图像集合内每个元素进行灰度值放大处理之后，还包括：

存储所述第四图像集合。

另一方面，本申请实施例还提供了一种指纹识别装置，其包括：

指纹传感器，用于采集指纹图像；

微处理器，用于对所述指纹图像进行预处理，并对预处理后的指纹图像进行指纹特征提取及指纹特征匹配处理；所述的预处理包括以下步骤：

获取多个通道采集的指纹图像数据，并从中提取一个第一图像集合；所述第一图像集合的元素为多个采集通道在任一相同批次采集的指纹图像；

对所述第一图像集合内每个元素进行灰度值降值处理，以将所述第一图像集合内灰度值最小的元素的灰度值降为零，从而获得第二图像集合；

对所述第二图像集合内每个元素进行灰度值放大处理。

本申请实施例指纹识别装置中，所述对所述第一图像集合内每个元素进行灰度值降值处理，以将所述第一图像集合内灰度值最小的元素的灰度值降为零，从而获得第二图像集合，包括：

确定所述第一图像集合内每个元素的灰度值，并确定其中的最小灰度值；

将所述第一图像集合内每个元素的灰度值分别减去所述最小灰度值，从而获得所述第二图像集合。

本申请实施例指纹识别装置中，所述对所述第二图像集合内每个元素进行灰度值放大处理，包括：

将所述第二图像集合内每个元素的灰度值分别乘以预设的第一灰度阈值，获得第三图像集合；

将所述第三图像集合内每个元素的灰度值分别除以预设的第二灰度阈值并取整，获得第四图像集合。

本申请实施例指纹识别装置中，所述第一灰度阈值包括255，所述第二灰度阈值包括所述第二图像集合内灰度值最大的元素的灰度值。

本申请实施例指纹识别装置中，所述的取整包括向下取整。

本申请实施例指纹识别装置中，在对所述第二图像集合内每个元素进行灰度值放大处理之后，所述的预处理还包括：

存储所述第四图像集合。

另一方面，本申请实施例还提供了一种电子设备，所述电子设备配置有上述的指纹识别装置。

由以可见，在本申请实施例提供的技术方案中，当经过灰度值降值处理后，第一图像集合中灰度值最小的指纹图像的灰度值被缩小至零，且第一图像集合中其他灰度值偏小的指纹图像的灰度值也被进一步缩小，从而使得指纹图像中的诸如共模干扰噪声等无效信号被去除或削弱，如此，就去除或大大降低了来自电源或地上的共模干扰噪声，因而增强了指纹识别装置的抗共模干扰能力。在此基础上，再经过灰度值放大处理后，第二图像集合中灰度值偏大的指纹图像的灰度值会被进一步放大，从而使得指纹图像中的有效信号得到增强，如此，就提高了指纹图像的信噪比，并提高了指纹识别装置的识别灵敏度。

附图说明

为了更清楚地说明本申请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申请中记载的一些实施例，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。在附图中：

图1为本申请一实施例中的移动终端的结构示意图；

图2为本申请一实施例中的指纹识别装置的结构框图；

图3为本申请一实施例中的指纹图像处理通路示意图；

图4为本申请一实施例中的指纹图像处理方法的流程图；

图5为本申请一实施例中的指纹识别原理示意图；

图6为本申请一实施例中的指纹扫描示意图；

图7为本申请一实施例中的指纹图像的灰度值降值及放大处理示例；

图8a为本申请一实施例中采集的原始指纹图像；

图8b为图8a中所示指纹图像在经本申请实施例的指纹图像处理方法处理后得到的处理结果。

图9为本申请一实施例中采集的指纹图像阵列。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通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，都应当属于本申请保护的范围。例如在下面描述中，在第一部件上方形成第二部件，可以包括第一部件和第二部件以直接接触方式形成的实施例，还可以包括第一部件和第二部件以非直接接触方式(即第一部件和第二部件之间还可以包括额外的部件)形成的实施例等。

而且，为了便于描述，本申请一些实施例可以使用诸如“在…上方”、“在…之下”、“顶部”、“下方”等空间相对术语，以描述如实施例各附图所示的一个元件或部件与另一个(或另一些)元件或部件之间的关系。应当理解的是，除了附图中描述的方位之外，空间相对术语还旨在包括装置在使用或操作中的不同方位。例如若附图中的装置被翻转，则被描述为“在”其他元件或部件“下方”或“之下”的元件或部件，随后将被定位为“在”其他元件或部件“上方”或“之上”。

本申请一些实施例的电子设备配置有指纹识别装置，以实现相应的指纹识别功能。在本申请一些示例性实施例中，电子设备可以为移动终端、个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、个人数字助理(PDA)、媒体播放器、导航设备、游戏控制台、平板计算机或可穿戴设备等等。在本申请其他一些示例性实施例中，电子设备还可以为安防门禁电子系统、汽车无钥进入电子系统或汽车无钥启动电子系统等等。

为了便于理解本申请实施例的电子设备，下面以如图1所示的移动终端进行说明。图1示出了一种典型的移动终端的结构，其可以包括：射频电路10(即RF电路)、存储器20、输入输出单元30、传感器50、音频电路60、无线保真(Wireless Fidelity，WiFi)模块70、中央处理器80、以及电源40等部件。本领域技术人员可以理解，图1中示出的移动终端的结构并不构成对本申请实施例的移动终端的限定。在本申请其他实施例中，移动终端还可以更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

下面结合图1对移动终端的各个构成部件进行具体的介绍：

存储器20可用于存储操作系统(例如安卓Android等)和应用程序等。存储器20可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

中央处理器80是移动终端的控制中心，利用各种接口和线路连接整个移动终端的各个部分，通过运行或执行存储在存储器20内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器20内的数据，执行移动终端的各种功能和处理数据，从而对移动终端进行整体监控。可选的，中央处理器80可包括一个或多个处理单元。

输入输出单元30可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与移动终端的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，输入输出单元30可包括触控显示屏33、指纹识别装置31以及其他输入设备32。指纹识别装置31可结合至触控显示屏33，指纹识别装置31的指纹识别区域可位于触控显示屏33的整个显示区域。其他输入设备32可以包括但不限于物理按键、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种。

RF电路10可用于信息的接收和发送。通常，RF电路10包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器(Low Noise Amplifier，LNA)、双工器等。此外，RF电路10还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。上述无线通信可以使用任一通信标准或协议，包括但不限于全球移动通讯系统(Global System of Mobile communication，GSM)、通用分组无线服务(General Packet Radio Service，GPRS)、码分多址(CodeDivision Multiple Access，CDMA)、宽带码分多址(Wideband Code Division MultipleAccess,WCDMA)、长期演进(Long Term Evolution，LTE)、电子邮件、短消息服务(ShortMessaging Service，SMS)等。

移动终端还可包括至少一种传感50，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器。其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节触控显示屏的亮度，接近传感器可在移动终端移动到耳边时，关闭触控显示屏和/或背光。作为运动传感器的一种，加速计传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别移动终端姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；至于移动终端还可配置的陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。

音频电路60、扬声器61和传声器62可提供用户与移动终端之间的音频接口。音频电路60可将接收到的音频数据转换后的电信号传输到扬声器61，由扬声器61转换为声音信号播放；另一方面，传声器62将收集的声音信号转换为电信号，由音频电路60接收后转换为音频数据，再将音频数据播放中央处理器80处理后，经RF电路10以发送给比如另一移动终端，或者将音频数据播放至存储器20以便进一步处理。

通过WiFi模块70移动终端可以进行无线宽带互联网访问。虽然图1示出了WiFi模块70，但是可以理解的是，其并不属于移动终端的必要构成，完全可以根据需要在不改变发明的本质的范围内而省略。

移动终端一般还包括给各个部件供电的电源40(比如电池等)，较佳的，电源可以通过电源管理系统与中央处理器80逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。此外，尽管图1中未示出，在一些实施例中，移动终端还可以包括摄像头、蓝牙模块等，在此不再赘述。

在一些实施例中，触控显示屏33包括触控屏和显示屏，触控屏和显示屏可层叠设置，且显示屏可设置于触控屏的下侧面。其中，显示屏可以是薄膜晶体管液晶显示器(ThinFilm Transistor-Liquid Crystal Display，TFT-LCD)、发光二极管(Light EmittingDiode，LED)显示屏、有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode，OLED)显示屏等。

在一些实施例中，如图2所示，指纹识别装置31可以包括指纹传感器311、微处理器和扩展功能模块313。其中，指纹传感器311可以用于采集指纹图像；微处理器312可以用于对指纹图像进行预处理，对预处理后的指纹图像进行指纹特征提取及指纹特征匹配处理，并可将指纹特征匹配结果传递给扩展功能模块313，由扩展功能模块313根据该指纹特征匹配结果来确定是否执行例如用户准入等动作。

在一些实施例中，指纹传感器311例如可以是光学指纹传感器、电容式指纹传感器或超声波指纹传感器等。以电容式指纹识别传感器为例，如图5所示，手指由于凹凸不平的纹路(即指纹谷和指纹脊)，在与传感器表面(如Coating(即涂层)等)接触时形成大小不一的电容，而传感器单元电路(Sensor cell)可将电容转变成电压信号，电压信号经过放大和模数转换后，传递至微处理器312进行图像处理等操作后可还原出指纹的图像。

在指纹传感器311为电容式指纹传感器，且触控显示屏33中的触控屏为电容式触控屏的应用场景下，指纹识别装置31可结合至触控显示屏33的具体表现形式例如可以是：指纹识别装置31集成至触控显示屏33的触控屏中。

在指纹传感器311为光学指纹传感器的应用场景下，指纹识别装置31结合至触控显示屏33的具体表现形式例如可以是：指纹识别装置31集成至触控显示屏33中，指纹识别装置31可基于小孔成像原理来采集用户指纹数据。

指纹传感器311为超声波学指纹传感器的应用场景下，指纹识别装置31结合至触控显示屏33的具体表现形式例如可以是：触控显示屏33的整个显示区域的下方设置有真空检测腔室，真空检测腔室内均匀排布有多个超声波传感器，超声波传感器包括超声波信号发射器和超声波信号接收器，超声波信号发射器用于发射特定频率的信号来探测用户指纹，超声波信号接收器用于接收反射回来的回波信号。超声波传感器的工作原理是利用声波具有穿透材料的能力，且随材料的不同产生大小不同的回波(超声波到达不同材质表面时，被吸收、穿透与反射的程度不同)，可以区分用户指纹面的指纹脊与指纹谷所在的位置。

在一些实施例中，参考图4所示，上述微处理器312对指纹图像进行预处理可以包括以下步骤：

S401、获取多个通道采集的指纹图像数据，并从中提取一个第一图像集合；所述第一图像集合的元素为多个采集通道在任一相同批次采集的指纹图像。

在一些实施例中，多个通道采集可以是以多通道扫描。例如图6所示，为了提高图像扫描的速度，在扫描图像时，进行一次扫描会有N个通道同时进行，并且N个通道会错开选取传感单元(类似于隔行扫描)。如图6所示，第一次扫描选取通道1-1、通道1-2、通道1-3、…等N个通道，第二次扫描选取通道2-1、通道2-2、通道2-3、…等N个通道，依次递推。因此，在第一次扫描中，通道1-1、通道1-2、通道1-3、…等N个通道所采集的指纹图像即可以构成一个第一图像集合；同样，在第二次扫描中，通道2-1、通道2-2、通道2-3、…等N个通道所采集的指纹图像数据即可以构成一个第一图像集合。

S402、对所述第一图像集合内每个元素进行灰度值降值处理，以将所述第一图像集合内灰度值最小的元素的灰度值降为零，从而获得第二图像集合。

在一些实施例中，指纹识别传感器每次检测完后，可按8位(即0～255级)灰度值保存检测到的指纹图像数据。由于指纹谷对应较小的Cfinger(即手指与指纹传感器表面涂层形成的电容)，检测完后指纹谷对应的灰度值偏大；指纹脊对应较大的Cfinger，检测完后指纹脊对应的灰度值偏小。上述过程完成指纹图像数据采集，可以看出，这种检测方式检测的是Cfinger对应的绝对信号值。有时，由于共模噪声干扰、用户手指表面不洁净或其它原因，会导致指纹识别传感系统检测到的图像变模糊。因此，为了提高指纹图像辨识度，在一些实施例，可对采集到的指纹图像数据依次进行灰度值降值和灰度值放大处理。

在一些实施例中，所述对第一图像集合内每个元素进行灰度值降值处理，以将所述第一图像集合内灰度值最小的元素的灰度值降为零，从而获得第二图像集合，可以是：先确定所述第一图像集合内每个元素的灰度值，并确定其中的最小灰度值；然后将所述第一图像集合内每个元素的灰度值分别减去所述最小灰度值，从而获得所述第二图像集合。可以看出，经过灰度值降值处理后得到的指纹图像的灰度值，是原始指纹图像的灰度值的相对值。因此，与原始指纹图像的灰度值相比，经过灰度值降值处理后，其灰度值最小的指纹图像的灰度值被缩小至零，且第一图像集合中其他灰度值偏小的指纹图像的灰度值也被进一步缩小，从而使得指纹图像中的诸如共模干扰噪声等无效信号被去除或削弱，如此，就去除或大大降低了来自电源或地上的共模干扰噪声，因而增强了指纹识别装置的抗共模干扰能力。

在一示例性实施例中，如图7所示，假设每次采集图像有6个通道，顺序或随机选取6个通道在某次图像采集到的6个指纹图像，以这6个指纹图像作为第一图像集合，则该6个指纹图像对应的初始灰度值分别为十进制数的36、119、153、67、40、134(如图7中通道1～通道6的第一行所示)。可以看出，在该第一图像集合中，与通道1对应的指纹图像的灰度值36为最小，则将该第一图像集合内每个元素的灰度值分别减去36后，可得到该第一图像集合内每个元素的灰度值分别为0、83、117、31、4、98(如图7中通道1～通道6的第二行所示)。

S403、对所述第二图像集合内每个元素进行灰度值放大处理。

在一些实施例中，所述对所述第二图像集合内每个元素进行灰度值放大处理，可以是：先将所述第二图像集合内每个元素的灰度值分别乘以预设的第一灰度阈值，获得第三图像集合；然后将所述第三图像集合内每个元素的灰度值分别除以预设的第二灰度阈值并取整，从而可获得第四图像集合。可以看出，经过灰度值放大处理后得到的指纹图像的灰度值，也是原始指纹图像的灰度值的相对值。因此，与原始指纹图像的灰度值相比，经过灰度值放大处理后，第二图像集合中灰度值偏大的指纹图像的灰度值被进一步放大，从而使得指纹图像中的有效信号得到增强，如此，就提高了指纹图像的信噪比，并提高了指纹识别装置的识别灵敏度。在一示例性实施例中，如图8a所示，为采集到的原始指纹图像。图8a中所示指纹图像在经本申请实施例的指纹图像处理方法处理后，可得到如图8b所示的处理结果，对比图8a和图8b可以看出，经本申请实施例的指纹图像处理方法处理得到的指纹图像中的指纹谷和指纹脊对应的纹路更加清晰。由此也验证本申请实施例的指纹图像处理方法的可行性。

在一些实施例中，所述第一灰度阈值可以包括255(在其他实施例中，第一灰度阈值也可以根据需要选择)，所述第二灰度阈值例如可以为所述第一图像集合内灰度值最大的元素的灰度值。其中，所述的取整包括向下取整或向上取整。

在一示例性实施例中，如图7所示，在经过灰度值降值处理后，6个指纹图像的灰度值分别为0、83、117、31、4、98(如图7中通道1～通道6的第二行所示)，在此基础上，再将每个通道的灰度值乘以第一灰度阈值(本示例性实施例中第一灰度阈值选255)，再除以第二图像集合内灰度值最大的元素的灰度值(即图7中通道1～通道6的第二行中的117)后取整，可对应得到通道1～通道6中指纹图像的灰度值分别为：0、180、255、67、8、213(如图7中通道1～通道6的第三行所示)，具体计算过程分别如下：

在一些实施例中，在对所述第二图像集合内每个元素进行灰度值放大处理之后，还可以包括：存储所述第四图像集合，以用于后续指纹特征提取和指纹特征匹配。因此，在一示例性实施例中，整个指纹图像处理通路可如图3所示：由指纹传感单元(Sensor cell)组成的传感器阵列(Sensor array)，对手指的指纹谷和指纹脊与指纹传感器表面间形成的电容进行信号采集，N个采集通道同时进行采集并经可编程增益放大器(ProgrammableGain Amplifier，PGA)放大，模数转换器(Analog-to-Digital Converter，ADC)将PGA放大的模拟信号依次转换为数字信号存入输入数据缓冲器(buff)，在微处理器将N通道指纹数据进行处理后，可将多次数据分组打包后，分为两个32bit的数据放入输出数据缓冲器(P_buff、Q_buff)中，多路选择器(MUX)对打包的数据进行切换和传递，送入高级高性能总线(Advanced High Performance Bus，AHB)，AHB总线可将信号存入存储器(如静态随机存取存储器(Static Random-Access Memory，SRAM)中。

一般的，由于多通道在经过多次扫描后，可得到一个例如图9所示的指纹图像阵列。在该指纹图像阵中，每一行可表示N个扫描通道在相同批次扫描时所采集到的指纹图像。例如指纹图像阵中的第1行为N个扫描通道在第1次扫描时所采集到的指纹图像，指纹图像阵中的第2行为N个扫描通道在第2次扫描时所采集到的指纹图像，指纹图像阵中的第3行为N个扫描通道在第3次扫描时所采集到的指纹图像，依此递推。如此，可按照本申请实施例上述的指纹图像处理方法逐行处理，最终可获得N个扫描通道在所有次扫描时所采集到的指纹图像的处理结果。

虽然上文描述的过程流程包括以特定顺序出现的多个操作，但是，应当清楚了解，这些过程可以包括更多或更少的操作，这些操作可以顺序执行或并行执行(例如使用并行处理器或多线程环境)。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，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、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，并不排除在包括所述要素的过程、方法或者设备中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

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。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (11)

1.一种指纹图像处理方法，其特征在于，所述方法应用于指纹识别装置，所述指纹识别装置为集成芯片，所述指纹图像处理方法包括：

获取多个通道采集的指纹图像数据，并从中提取一个第一图像集合；所述第一图像集合的元素为多个采集通道在任一相同批次采集的指纹图像；

对所述第一图像集合内每个元素进行灰度值降值处理，以将所述第一图像集合内灰度值最小的元素的灰度值降为零，从而获得第二图像集合；

对所述第二图像集合内每个元素进行灰度值放大处理；

其中，所述对所述第一图像集合内每个元素进行灰度值降值处理，以将所述第一图像集合内灰度值最小的元素的灰度值降为零，从而获得第二图像集合，包括：

确定所述第一图像集合内每个元素的灰度值，并确定其中的最小灰度值；

将所述第一图像集合内每个元素的灰度值分别减去所述最小灰度值，从而获得所述第二图像集合。

2.如权利要求1所述的指纹图像处理方法，其特征在于，所述对所述第二图像集合内每个元素进行灰度值放大处理，包括：

将所述第二图像集合内每个元素的灰度值分别乘以预设的第一灰度阈值，获得第三图像集合；

将所述第三图像集合内每个元素的灰度值分别除以预设的第二灰度阈值并取整，获得第四图像集合。

3.如权利要求2所述的指纹图像处理方法，其特征在于，所述第一灰度阈值包括255，所述第二灰度阈值包括所述第二图像集合内灰度值最大的元素的灰度值。

4.如权利要求2所述的指纹图像处理方法，其特征在于，所述的取整包括向下取整。

5.如权利要求2所述的指纹图像处理方法，其特征在于，在对所述第二图像集合内每个元素进行灰度值放大处理之后，还包括：

存储所述第四图像集合。

6.一种指纹识别装置，其特征在于，包括：

指纹传感器，用于采集指纹图像；

微处理器，用于对所述指纹图像进行预处理，并对预处理后的指纹图像进行指纹特征提取及指纹特征匹配处理；其特征在于，所述的预处理包括以下步骤：

获取多个通道采集的指纹图像数据，并从中提取一个第一图像集合；所述第一图像集合的元素为多个采集通道在任一相同批次采集的指纹图像；

对所述第一图像集合内每个元素进行灰度值降值处理，以将所述第一图像集合内灰度值最小的元素的灰度值降为零，从而获得第二图像集合；

对所述第二图像集合内每个元素进行灰度值放大处理；

其中，所述指纹识别装置为集成芯片，所述指纹传感器和所述微处理器集成于所述集成芯片内；

所述对所述第一图像集合内每个元素进行灰度值降值处理，以将所述第一图像集合内灰度值最小的元素的灰度值降为零，从而获得第二图像集合，包括：

确定所述第一图像集合内每个元素的灰度值，并确定其中的最小灰度值；

将所述第一图像集合内每个元素的灰度值分别减去所述最小灰度值，从而获得所述第二图像集合。

7.如权利要求6所述的指纹识别装置，其特征在于，所述对所述第二图像集合内每个元素进行灰度值放大处理，包括：

将所述第二图像集合内每个元素的灰度值分别乘以预设的第一灰度阈值，获得第三图像集合；

将所述第三图像集合内每个元素的灰度值分别除以预设的第二灰度阈值并取整，获得第四图像集合。

8.如权利要求7所述的指纹识别装置，其特征在于，所述第一灰度阈值包括255，所述第二灰度阈值包括所述第二图像集合内灰度值最大的元素的灰度值。

9.如权利要求7所述的指纹识别装置，其特征在于，所述的取整包括向下取整。

10.如权利要求7所述的指纹识别装置，其特征在于，在对所述第二图像集合内每个元素进行灰度值放大处理之后，所述的预处理还包括：

存储所述第四图像集合。

11.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备配置有权利要求6至10任意一项所述的指纹识别装置。

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