CN109902569A - 指纹图像的转换方法、装置和指纹识别方法 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供了一种指纹图像的转换方法、装置和指纹识别方法，其中，该指纹图像转换方法包括：获取待处理的湿指纹图像；从湿指纹图像中，确定出特征像素点，其中，特征像素点包括以下至少之一：指纹谷线上的像素点、指纹脊线上向内收缩的像素点、指纹脊线上断裂的像素点；根据特征像素点，将湿指纹图像转换为干指纹图像。由于该方案通过先确定湿指纹图像中的特征像素点，再有针对性地对湿指纹图像中的特征像素点进行处理，将湿指纹图像转换为对应的干指纹图像，进而后续可以利用干指纹图像进行指纹识别，从而解决了现有方法中存在的指纹图像转换效果差、误差大，导致对不同干湿状态的指纹图像的指纹识别的成功率低的技术问题。

Description

指纹图像的转换方法、装置和指纹识别方法

技术领域

本申请涉及指纹识别技术领域，特别涉及一种指纹图像的转换方法、装置和指纹识别方法。

背景技术

在进行指纹识别时，通常需要先采集用户当前输入的包含有用户指纹信息的指纹图像，再将上述指纹图像与该用户之前存储于指纹模板中的指纹图像进行比较，如果两种指纹图像中的指纹图形特征相同，则识别成功；如果两种指纹图像中的指纹图形特征差异较大，则识别失败。

但是，在采集用户的指纹图像时，受用户所处环境，或者用户自身状态的影响，采集指纹时用户手指的干湿状态可能会存在差异，导致同一用户不同情况下采集到的指纹图像在图像上可能也会存在较大的差异。

例如，可以参阅图1所示的在干燥的情况下，指纹采集器采集得到的干指纹图像的示意图，该指纹图像是用户在手指较干燥的情况下(即采集指纹的手指为干燥状态的手指)采集并存储于指纹模板中的指纹图像。而图2所示的在湿润的情况下，指纹采集器采集得到的湿指纹图像的示意图，是用户在正常状态手指分泌有些许汗液时，所采集到的湿润情况下的指纹图像。对比上述同一用户在手指干湿两种情况下采集得到的指纹图像，由于在湿指纹图像的采集的过程中，手指与指纹采集器之间存在有大量的水分，而指纹图像的采集过程受到水对光线的折射影响，导致在潮湿情况下采集到的湿指纹图像与在干燥情况下采集到的干指纹图像，在图像上会存在较为明显的差别。例如，在图2的湿指纹图像中许多手指脊线是黏连在一起的，而在图1的干指纹图像中则大多是断开的。这时，如果直接利用图2中的湿指纹图像与图1中的干指纹图像比较，进行指纹识别，很有可能会由于指纹图像的区别较大，导致识别失败，影响用户体验。

为了解决上述问题，现有方法大多是通过方向滤波的方式先将干指纹图像转换为湿指纹图像，再进行指纹图像的比较识别。但是上述方法具体实施时，由于在方向滤波过程中的滤波程度通常很难控制、把握，导致转换的效果往往不够稳定，不够理想。例如，图像转换中可能会破坏掉原本指纹脊线上的细节特征等。即，现有方法具体实施时，往往存在指纹图像转换效果差、误差大，导致后续对指纹图像的指纹识别的成功率低的技术问题。

针对上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请实施例提供了一种指纹图像的转换方法、装置和指纹识别方法，以解决现有方法中存在的指纹图像转换效果差、误差大，导致对不同干湿状态的指纹图像的指纹识别的成功率低的技术问题。

本申请实施例提供了一种指纹图像的转换方法，包括：

获取待处理的湿指纹图像；

从所述湿指纹图像中，确定出特征像素点，其中，所述特征像素点包括以下至少之一：指纹谷线上的像素点、指纹脊线上向内收缩的像素点、指纹脊线上断裂的像素点；

根据所述特征像素点，将所述湿指纹图像转换为干指纹图像。

在一个实施例中，从所述湿指纹图像中，确定出特征像素点，包括：

获取所述湿指纹图像中的像素点的像素值；

根据像素点的像素值，确定像素点的像素值的海森矩阵行列式和特征值；

根据所述像素点的像素值的海森矩阵行列式和特征值，从所述湿指纹图像中的像素点中筛选出像素值的极大值点和鞍点所对应的像素点，以及位于所述像素值的极大值点和鞍点所对应的像素点邻域内的像素点作为所述特征像素点。

在一个实施例中，根据所述特征像素点，将所述湿指纹图像转换为干指纹图像，包括：

确定所述湿指纹图像中的特征像素点的第一预设范围内的像素点的灰度值的最大值；

利用所述第一预设范围内的像素点的灰度值的最大值替换所述湿指纹图像中的特征像素点的像素值，得到处理后的图像，作为所述干指纹图像。

在一个实施例中，所述第一预设范围所包含的像素点数量根据所述湿指纹图像的潮湿程度确定。

在一个实施例中，在得到处理后的图像后，所述方法还包括：

对所述处理后的图像进行平滑处理，其中，所述平滑处理包括高斯滤波，和/或均值滤波。

在一个实施例中，在对所述处理后的图像进行平滑处理后，所述方法还包括：

对所述平滑后的图像进行对比度检测；

根据对比度检测结果，从所述平滑后的图像中确定出对比度小于第一预设对比度阈值的图像区域作为第一区域，确定出对比度大于第二预设对比度阈值的图像区域作为第二区域；

对所述第一区域进行对比度增强处理，对所述第二区域进行对比度压缩处理。

在一个实施例中，在根据所述特征像素点，将所述湿指纹图像转换为干指纹图像后，所述方法还包括：

利用所述干指纹图像进行指纹识别。

本申请实施例还提供了一种指纹识别方法，包括：

接收待识别的第一指纹图像；

检测所述第一指纹图像是否为湿指纹图像；

在确定所述第一指纹图像为湿指纹图像的情况下，将所述第一指纹图像转换为干指纹图像，得到对应的第二指纹图像；

利用预设的指纹图像对所述第二指纹图像进行指纹识别，其中，所述预设的指纹图像为预先存储于指纹模板中的干指纹图像。

本申请实施例还提供了一种指纹图像的转换装置，包括：

获取模块，用于获取待处理的湿指纹图像；

确定模块，用于从所述湿指纹图像中，确定出特征像素点，其中，所述特征像素点包括以下至少之一：指纹谷线上的像素点、指纹脊线上向内收缩的像素点、指纹脊线上断裂的像素点；

转换模块，用于根据所述特征像素点，将所述湿指纹图像转换为干指纹图像。

本申请实施例还提供了一种电子设备，包括处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现以下步骤：获取待处理的湿指纹图像；从所述湿指纹图像中，确定出特征像素点，其中，所述特征像素点包括以下至少之一：指纹谷线上的像素点、指纹脊线上向内收缩的像素点、指纹脊线上断裂的像素点；根据所述特征像素点，将所述湿指纹图像转换为干指纹图像。

本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述指令被执行时实现以下步骤：获取待处理的湿指纹图像；从所述湿指纹图像中，确定出特征像素点，其中，所述特征像素点包括以下至少之一：指纹谷线上的像素点、指纹脊线上向内收缩的像素点、指纹脊线上断裂的像素点；根据所述特征像素点，将所述湿指纹图像转换为干指纹图像。

在本申请实施例中，通过先确定湿指纹图像中的特征像素点，再有针对性地对湿指纹图像中的特征像素点进行处理，将湿指纹图像转换为对应的干指纹图像，进而后续可以统一利用干指纹图像进行指纹识别。从而解决了现有方法中存在的指纹图像转换效果差、误差大，导致对不同干湿状态的指纹图像的指纹识别的成功率低的技术问题，达到在指纹识别过程中能高效、准确地将湿指纹图像转换为干指纹图像，再进行相应的指纹识别，提高了指纹识别的成功率，改善了用户体验。

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。

图1是在干燥的情况下，指纹采集器采集得到的干指纹图像的示意图；

图2是在潮湿的情况下，指纹采集器采集得到的湿指纹图像的示意图；

图3是根据本申请实施方式提供的指纹图像的转换方法的处理流程示意图；

图4是根据本申请实施方式提供的指纹图像的转换方法从湿指纹图像中确定的特征像素点的示意图；

图5是根据本申请实施方式提供的指纹识别方法的处理流程示意图；

图6是根据本申请实施方式提供的指纹识别方法的另一种处理流程示意图；

图7是根据本申请实施方式提供的指纹图像的转换装置的组成结构示意图；

图8是基于本申请实施例提供的指纹识别方法的电子设备组成结构示意图；

图9是在一个场景示例中应用本申请实施例提供的指纹识别方法和装置进行指纹识别的示意图；

图10是在一个场景示例中应用本申请实施例提供的指纹识别方法和装置获得的干手指图像的示意图。

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做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。

考虑到现有方法在处理上述干湿不同情况的指纹图像识别时，大多是先通过对干指纹图像进行方向滤波，将干指纹图像统一为湿指纹图像，再进行具体指纹图像比较和识别。在对干指纹图像具体进行方向滤波时，需要先计算指纹图像的方向场图像和频率场图像；再参考上述方向场图像和频率场图像，结合技术人员的处理经验对干指纹图像分块或逐点进行一定程度的方向滤波，得到滤波后的指纹图像，即对应的湿指纹图像。

但是，上述方向滤波过程，滤波的程度往往很难确定和把握，需要依赖技术人员长期积累的处理经验。如果滤波的程度过小，则很难将干指纹图像中断链的脊线黏连起来。如果滤波的程度过大，则容易破坏指纹图像中原指纹脊线上的细节特征，影响后续的指纹图像的识别。因此，现有方法在实施时会存在指纹图像转换效果差、误差大，导致对指纹图像的指纹识别的成功率低等技术问题。

针对产生上述技术问题的根本原因，本申请考虑可以从图像形态学的角度出发，分析湿指纹图像和干指纹图像这种不同情况下采集的指纹图像在图像形态上的具体差异，以及上述差异所对应的具体像素点；再找到上述像素点，有针对性对上述像素点进行，例如灰度扩张等处理，这样可以较高质量地将湿指纹图像统一转换为干指纹图像，再进行后续的指纹识别。从而解决了现有方法中存在的指纹图像转换效果差、误差大，导致对不同干湿状态的指纹图像的指纹识别的成功率低的技术问题，达到在指纹识别过程中能高效、准确地将湿指纹图像转换为干指纹图像，再进行相应的指纹识别，提高了指纹识别的成功率，改善了用户体验的技术效果。

基于上述思考思路，本申请实施例提供了一种指纹图像的转换方法。具体请参阅图3所示的根据本申请实施方式提供的指纹图像的转换方法的处理流程示意图。本申请实施例提供的指纹图像的转换方法，具体实施时，可以包括以下步骤。

S31：获取待处理的湿指纹图像。

在本实施例中，上述湿指纹图像具体可以理解为在用户手指潮湿的情况下(例如用户手指上含有的水分或者汗液、油脂等液体物质的量大于某一阈值量，但指纹采集器仍能采集到可辨认的指纹特征信息时)所采集到的指纹图像。

在本实施例中，上述获取待处理的湿指纹图像，具体实施时，可以包括以下内容：通过指纹采集器采集用户用湿手指按压在指纹采集器上的指纹图像作为所述待处理的湿指纹图像(具体实施时，可以记为图像I)。

S33：从所述湿指纹图像中，确定出特征像素点，其中，所述特征像素点包括以下至少之一：指纹谷线上的像素点、指纹脊线上向内收缩的像素点、指纹脊线上断裂的像素点。

在本实施例中，上述特征像素点具体可以理解为湿指纹图像中与干指纹图像存在较大的图像形态学差异的图像区域所对应的像素点。

在本实施例中，需要说明的是，上述获取的待处理的湿指纹图像与干指纹图像在图像形态上学通常会具有较大的差别。

其中，上述干指纹图像具体可以理解为在用户手指干燥的情况下(例如用户手指上含有的水分或者汗液、油脂等液体物质的量小于等于某一阈值量，但指纹采集器仍能采集到可辨认的指纹特征信息时)所采集到的指纹图像。

在本实施例中，通过对比图1和图2所展示的指纹图像，基于图像形态学的分析比较，发现干指纹图像和湿指纹图像由于在指纹采集器采集指纹图像时受到水等液体对光线的影响程度的不同，导致具体会存在以下图像形态学上的差异特征：干指纹图像中的指纹脊线在变细收缩处会有明显的收缩或断裂；而湿指纹图像中的指纹脊线则表现得较为连续，指纹脊线的粗细变化相对较弱，指纹脊线的整体纹路相对较粗。因此，考虑可以通过将湿指纹图像中的上述图像形态学上的差异特征进行调整、修改，即将湿指纹图像中的指纹脊线变细或收缩处断开，并将湿指纹图像中指纹脊线的整体宽度进行缩减，从而可以使得和干指纹图像中的图像形态学上的差异特征相近或近似相同，这样能够在不破坏湿指纹图像中的细节特征的前提下，有针对性地将湿指纹图像准确地转换为对应的干指纹图像。

在本实施例中，进一步对上述湿指纹图像中表述有上述图像形态学上的差异特征的图像区域进行具体的数据分析处理，确定出上述图像形态学上的差异特征在像素点层面上，对应的是湿指纹图像中指纹谷线上的像素点、指纹脊线上向内收缩的像素点、指纹脊线上断裂的像素点等像素点的像素值的差异。因此，可以将湿指纹图像中的上述指纹谷线上的像素点、指纹脊线上向内收缩的像素点、指纹脊线上断裂的像素点等作为特征像素点，以便后续处理。需要说明的是，上述所列举的特征像素点只是为了更好地说明本说明书实施例。具体实施时，根据具体情况和处理要求，还可以引入其他相关的像素点作为特征像素点。对此，本说明书不作限定。

在一个实施例中，上述从所述湿指纹图像中，确定出特征像素点，具体实施时，可以包括以下内容：

S1：获取所述湿指纹图像中的像素点的像素值；

S2：根据像素点的像素值，确定像素点的像素值的海森矩阵行列式和特征值；

S3：根据所述像素点的像素值的海森矩阵行列式和特征值，从所述湿指纹图像中的像素点中筛选出像素值的极大值点和鞍点所对应的像素点，以及位于所述像素值的极大值点和鞍点所对应的像素点邻域内的像素点作为所述特征像素点。

在本实施例中，通过将湿指纹图像中的上述特征像素点的像素值与湿指纹图像中其他像素点的像素值进行比较，发现：特征像素点的像素值通常都是所在的图像区域中的极值点和鞍点，或者极值点和鞍点附近邻域的像素值。例如，指纹谷线上的像素点通常相对与周围的像素点明显更白、更亮，对应于所在的图像区域中像素点的极大值点，及极大值点邻域内的像素值点。类似的，指纹脊线上向内收缩的像素点和指纹脊线上断裂的像素点的像素值相对与周围的像素点也具有较为明显的差异，对应于所在的图像区域中像素点的鞍点，及鞍点邻域内的像素值点。

在本实施例中，基于特征像素点的像素值与所在的图像区域中其他像素点的像素值之间存在的上述差异特征，考虑可以通过对湿指纹图像中的像素点的像素值求解极大值点和鞍点来找到上述特征像素点。

在本实施例中，具体实施时，可以先确定湿指纹图像中像素点的像素值(例如可以记为像素点(i,j)的像素值)；再根据各个像素点的像素值以及各个像素点的周围像素点的像素值，分别确定各个像素点的像素值的海森矩阵行列式和特征值；进而可以根据对像素点的像素值的海森矩阵行列式和特征值的阈值卡控来找到符合要求的像素值所对应的像素点(即像素值的极大值点和鞍点所对应的像素点，以及像素值的极大值点和鞍点的邻域内的像素值点所对应的像素点)，从而准确地从湿指纹图像中找到上述特征像素点(具体实施时，可以统一保存并记为特征像素点集D)。具体可以参阅图4所示的根据本申请实施方式提供的指纹图像的转换方法从湿指纹图像中确定的特征像素点的示意图。

在本实施例中，上述海森矩阵(Hessian matrix或Hessian)具体可以理解为一种多元函数的二阶偏导数组成的方块矩阵。上述卡控过程中所使用的卡控阈值可以根据具体情况和精度要求灵活设置。对此，本说明书不作限定。

S35：根据所述特征像素点，将所述湿指纹图像转换为干指纹图像。

在本实施例中，在确定出上述特征像素点后，可以在湿指纹图像上，对湿指纹图像中的上述特征像素点的像素值有针对性进行调整、修改，使得特征像素点所对应的图像形态学的特征与干指纹图像的图像形态学的特征的近似程度符合预设的近似程度要求，从而可以将上述湿指纹图像快速、准确地转换为对应的干指纹图像(具体实施时，记为图像S)。

在一个实施例中，上述根据所述特征像素点，将所述湿指纹图像转换为干指纹图像，具体实施时，可以包括以下内容：

S1：确定所述湿指纹图像中的特征像素点的第一预设范围内的像素点的灰度值的最大值；

S2：利用所述第一预设范围内的像素点的灰度值的最大值替换所述湿指纹图像中的特征像素点的像素值，得到处理后的图像，作为所述干指纹图像。

在本实施例中，考虑到在干指纹图像中，上述特征像素点所对应的图像区域往往是断开的或者空白的，即对应的灰度值相对较大。而在湿指纹图像中，上述特征像素所对应的图像区域往往是黏连的或者有阴影的，即对应的灰度值相对较低。因此，可以通过类似灰度扩张的方式，对上述特征像素点的灰度值进行调整修改，用特征像素点所在的范围区域中，即第一预设范围内的最大灰度值进行替换，使得对应的图像区域由断开变为黏连(或者通过将阴影变为空白，缩小指纹纹路的宽度，使得指纹纹路整体变细)，从而转换为对应的干指纹图像。

在本实施例中，上述确定所述湿指纹图像中的特征像素点的第一预设范围内的像素点的灰度值的最大值，具体实施时，可以包括：统计所述特征像素点的第一预设范围内所包含的各个像素点的灰度值；从所述特征像素点的第一预设范围内所包含的各个像素点的灰度值中筛选出数值最大的灰度值，作为特征像素点的第一预设范围内的像素点的灰度的最大值。

在本实施例中，上述第一预设范围具体可以理解为以特征像素点为中心，1至3个像素点为半径所划出的区域范围。其中，上述第一预设范围的区域范围越大，所包含的像素点越多。

在一个实施例中，上述所述第一预设范围所包含的像素点数量具体可以根据所述湿指纹图像的潮湿程度(对应由于潮湿导致与干指纹图像差异大小成)来确定。

在本实施例中，需要说明的是，如果湿指纹图像的潮湿程度越高(即对应的水分含量越多)则湿指纹图像在上述特征像素点上的图像形态学的差异相对与干燥指纹图像的越大。例如，指纹纹路整体会显得更粗，黏连现象也会更加严重。

基于上述考虑，具体实施时，如果湿指纹图像的潮湿程度较高，为了能够得到更加贴近干指纹图像的形态学特征的转换后的图像，可以通过调整扩大第一预设范围，例如，可以使用3个像素点作为半径，使得第一预设范围所包含的像素点相对更多；从而可以使得所确定的第一预设范围内的像素点的灰度的最大值相对更大，这样可以使得后续处理后的特征像素点所对应的图像区域的图像形态学上的改变更大、更明显，更接近对应的干指纹图像。

相应的，如果湿指纹图像的潮湿程度较低，为了能够得到更加贴近干指纹图像的形态学特征的转换后的图像，可以通过调整缩小第一预设范围，例如，可以使用1个像素点作为半径，使得第一预设范围所包含的像素点相对更少，从而可以使得所确定的第一预设范围内的像素点的灰度的最大值相对更小，这样可以使得对湿指纹图像的图像形态学上的修改更小，更接近对应的干指纹图像。

在本实施例中，在确定特征像素点的第一预设范围时，如果特征像素点为位于湿指纹图像的图像边缘上的点，这时，按照上述方式直接确定的第一预设范围可能会超出湿指纹图像的图像范围，实际得到的第一预设范围并不完整。为了能够确定出完整的第一预设范围，具体实施时可以以特征像素点为对称中心，将位于湿指纹图像的图像范围内，与位于湿指纹图像的图像范围以外的第一预设范围关于对称中心对称的图像区域作为补充的区域范围，与按照上述方式在湿指纹图像的图像范围内确定的不完整的第一预设范围组合在一起作为该特征像素点的第一预设范围，从而得到了一个完整的第一预设范围。

在本实施例中，在确定所述湿指纹图像中的特征像素点的第一预设范围内的像素点的灰度值的最大值后，进一步可以利用所述第一预设范围内的像素点的灰度值的最大值替换所述湿指纹图像中的特征像素点的像素值，从而将湿指纹图像中上述特征像素点所对应的图像区域的图像形态学的特征修改为了与干指纹图像相同或接近的特征，从而得到了处理后的图像，作为对应的干指纹图像。

在一个实施例中，在得到了上述处理后的图像后，考虑到上述处理后的图像由于经过灰度值扩张处理后，扩张处理的区域边缘相对会较为突兀，不够自然，这时可以先对上述处理后的图像进行平滑处理，使得所得到的干燥指纹图像更加光滑，从而提高了图像质量，便于后续图像的使用。

在本实施例中，具体实施时，可以通过滤波方式对上述处理后的图像进行平滑处理。其中，所述平滑处理具体可以包括：高斯滤波，和/或均值滤波等等。当然，需要说明的是，上述所列举的滤波方式只是一种示意性说明。具体实施时，根据具体情况和处理要求，还可以引入其他类型的滤波方式进行平滑处理。对此，本说明书不作限定。

在一个实施例中，在得到了上述处理后的图像后，为了进一步提高图像质量，还可以从对比度的层面对得到的干指纹图像进行调整处理，使得调整处理后的干指纹图像的对比度相对更加均匀，便于后续图像的使用。

在本实施例中，具体实施时，可以通过局部对比度归一化的方式对处理后的图像进行调整处理。具体的，可以对所述平滑后的图像进行对比度检测；根据对比度检测结果，从所述平滑后的图像中确定出对比度小于第一预设对比度阈值的图像区域作为第一区域，确定出对比度大于第二预设对比度阈值的图像区域作为第二区域；对所述第一区域进行对比度增强处理，对所述第二区域进行对比度压缩处理。

在本实施例中，上述第一预设对比度阈值具体可以理解为一个数值相对较小的对比度值，上述第二预设对比度阈值具体可以理解为一个数值相对较大的对比度值。

在本实施例中，具体实施时，可以通过上述方式分别找到处理后的图像中对比度相对较小的第一区域，以及对比度相对较大的第二区域；进而可以有针对性地分别对第一区域、第二区域进行对应的对比度调整，以增强第一区域的对比度、降低第二区域的对比度，使得整个图像的对比度相对均匀、统一，从而提高了图像的质量，便于后续图像的使用。

在本实施例中，需要补充的是，上述第一预设对比度阈值和第二预设对比度阈值具体还可以数值相同，这样通过上述方法可以将干指纹图像中的不同的图像对比度的图像区域统一到同一个对比度上。

在本申请实施例中，相较于现有方法，通过先确定湿指纹图像中的特征像素点，再有针对性地对湿指纹图像中的特征像素点进行处理，将湿指纹图像转换为对应的干指纹图像，进而后续可以统一利用干指纹图像进行指纹识别，而解决了现有方法中存在的指纹图像转换效果差、误差大，导致对不同干湿状态的指纹图像的指纹识别的成功率低的技术问题，达到在指纹识别过程中能高效、准确地将湿指纹图像转换为干指纹图像，再进行相应的指纹识别，提高了指纹识别的成功率，改善了用户体验。

在一个实施例中，为了减少由于受到图像噪声的影响所生成的误差，进一步提高转换后的干指纹图像的准确度。具体实施，在获取待处理的湿指纹图像后，所述方法还可以包括以下内容：对所述湿指纹图像进行去噪处理，以减少湿指纹图像中的图像噪声，提高图像质量。

在本实施例中，上述去噪处理具体可以是通过高斯滤波去噪，也可以是通过均值滤波去噪等等。当然，需要说明的是，上述所列举的去噪处理只是一种示意性说明。具体实施时，根据具体情况和处理要求，还可以引入其他类型的去噪处理。对此，本说明书不作限定。

在一个实施例中，在根据所述特征像素点，将所述湿指纹图像转换为干指纹图像后，所述方法具体实施时，还可以包括以下内容：利用所述干指纹图像进行指纹识别。

在本实施例中，具体实施时，当用户要通过所输入的湿指纹图像进行指纹识别以发出某一具体指令时(例如手机解锁指令)，可以将湿指纹图像先按照上述方式转换为干指纹图像；再利用干指纹图像进行具体的指纹识别，例如，将干指纹图像与存储于指纹模板中的预设的指纹图像进行比较，得到对应的识别结果；再根据识别结果确定是否识别成功，是否触发对应指令。从而能够避免由于用户输入的是湿指纹图像，与预设的指纹图像(预设的指纹图像为干指纹图像)差异较大导致的指纹识别失败，不能触发相应指令的问题，提高了用户体验。

当然，需要说明的是，上述所列举的关于由湿指纹图像转换得到的干指纹图像的应用场景只是为了更好地说明本说明书实施例。具体实施时，根据具体的应用场景和处理要求，还可以将转换得到的干指纹图像用于除指纹识别以外其他类型的应用。对此，本说明书不作限定。

从以上的描述中，可以看出，本申请实施例提供的指纹图像的转换方法，通过先确定湿指纹图像中的特征像素点，再有针对性地对湿指纹图像中的特征像素点进行处理，将湿指纹图像转换为对应的干指纹图像，进而后续可以统一利用干指纹图像进行指纹识别。从而解决了现有方法中存在的指纹图像转换效果差、误差大，导致对不同干湿状态的指纹图像的指纹识别的成功率低的技术问题，达到在指纹识别过程中能高效、准确地将湿指纹图像转换为干指纹图像，再进行相应的指纹识别，提高了指纹识别的成功率，改善了用户体验；还通过在对湿指纹图像中的特征像素点的像素值有针对性地进行处理后，又对处理后的图像进行平滑处理和对比度调整，使得图像中的指纹特征更加清楚，提高了图像质量；再利用上述较高质量的指纹图像进行指纹识别，进一步提高了指纹识别的成功率。

基于上述所提供的指纹图像的转换方法，本申请实施例还提供了一种应用上述指纹图像的转换方法的指纹识别方法。具体可以参阅图5所示的根据本申请实施方式提供的指纹识别方法的处理流程示意图。该方法具体实施时，可以包括以下内容：

S51：接收待识别的第一指纹图像；

S53：检测所述第一指纹图像是否为湿指纹图像；

S55：在确定所述第一指纹图像为湿指纹图像的情况下，将所述第一指纹图像转换为干指纹图像，得到对应的第二指纹图像；

S57：利用预设的指纹图像对所述第二指纹图像进行指纹识别，其中，所述预设的指纹图像为预先存储于指纹模板中的干指纹图像。

在本实施例中，具体实施时，用户想要通过指纹识别触发某个对应指令(例如开门，或者手机解锁等指令)，用户可以不用在意手指是否是潮湿或者干燥，直接通过对指纹采集器的按压输入指纹信息。指纹采集器可以响应用户的按压操作，接收到包含有用户指纹信息的第一指纹图像。

在本实施例中，需要说明的是，预先存储于指纹模板中的用于验证用户身份的预设的指纹图像为干指纹图像。因此，在接收到上述第一指纹图像后，不会直接对第一指纹图像进行指纹识别，而会先根据指纹采集器所感应到的湿度信息，例如水分含量等，或者对第一指纹图像的图像形态进行检侧确定出第一指纹图像的图像类型。其中，上述第一指纹图像的图像类型包括：干指纹图像和湿指纹图像。

在本实施例中，需要补充的是，在之前用户输入上述用于验证用户身份的预设的指纹图像时，具体实施时，用户可以在手指干燥的状态下，通过指纹采集器输入指纹信息，这时指纹采集器采集到的指纹图像本身就是干指纹图像，这时可以直接将干指纹图像存储于指纹模板中，并建立与该用户身份的对应关系。当然，用户也可以在手指潮湿的状态下，通过指纹采集器输入指纹信息，这时指纹采集器采集到的指纹图像本身就是湿指纹图像，这时，可以先按照上述指纹图像的转换方法，将用户的湿指纹图像转换为对应的干指纹图像后，存储于指纹模板中，并建立与该用户身份的对应关系。

在本实施例中，具体实施时，在用户输入湿指纹图像作为预设的指纹图像，将湿指纹图像转换为对应的干指纹图像并存储于指纹模板的同时，也可以将上述湿指纹图像也作为对应该用户身份的一个预设的指纹图像存储于指纹模板中。这样，在接收到用户输入的第一指纹图像后，可以参阅图6所示的根据本申请实施方式提供的指纹识别方法的另一种处理流程示意图，如果检测出第一指纹图像为湿指纹图像，可以先从指纹模板中调取所存储的湿指纹图像作为预设的指纹图像进行第一次的指纹识别；在识别失败的情况下，再将第一指纹图像转换为对应的干指纹图像，再从指纹模板中调取干指纹图像作为预设的指纹图像进行第二次的指纹识别，从而提高了指纹识别成功的概率，改善了用户体验。

在本实施例中，在确定第一指纹图像为湿指纹图像后，可以先通过上述的指纹图像的转换方法，将第一指纹图像转为对应的干指纹图像作为第二指纹图像，以便进行具体的指纹识别。

在本实施例中，具体实施时，在确定第一指纹图像为湿指纹图像的情况下，具体可以先从第一指纹图像中确定出特征像素点，所述特征像素点具体可以包括以下至少之一：指纹谷线上的像素点、指纹脊线上向内收缩的像素点、指纹脊线上断裂的像素点等；再根据上述特征像素点，对第一指纹图像中的特征像素点进行针对性的处理，从而得到处理后的图像，即对应的干指纹图像，作为上述第二指纹图像。

在本实施例中，在得到了上述第二指纹图像后，进而可以利用存储于指纹模板中同是干指纹图像的预设的指纹图像对所述第二指纹图像进行指纹识别，并根据识别结果来验证该用户的身份，以确定是否触发对应指令。

在本实施例中，还需要说明的是，在确定所述第一指纹图像为干指纹图像的情况下，则不触发指纹图像的转换，而是直接利用预设的指纹图像对所述第一指纹图像进行指纹识别，并根据识别结果来验证该用户的身份，以确定是否触发对应指令。

这样用户在进行识别指纹时，不管手指状态是干燥还是潮湿，即不管指纹采集器采集到的指纹图像是湿指纹图像还是干指纹图像，都能进行较为准确、高效的指纹识别，避免了由于输入的指纹图像的干湿类型与预设的指纹图像不同所导致的识别失败，提高了指纹识别的成功率，改善了用户体验。

从以上的描述中，可以看出，本申请实施例提供的指纹识别方法，通过在进行指纹识别前，确定用户输入的指纹图像的干湿类型，在确定是湿指纹图像的情况下，将是指纹图像先转换为与预设的指纹图像相同类型的干指纹图像，再进行指纹识别，解决了用户在手指潮湿时输入指纹进行指纹识别时，容易出现识别失败，用户体验差的技术问题，提高了指纹识别的成功率，改善了用户的使用体验。

基于同一发明构思，本发明实施例中还提供了一种指纹图像的转换装置，如下面的实施例所述。由于指纹图像的转换装置解决问题的原理与指纹图像的转换方法相似，因此指纹图像的转换装置的实施可以参见指纹图像的转换方法的实施，重复之处不再赘述。以下所使用的，术语“单元”或者“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。请参阅图7所示，是本申请实施例提供的指纹图像的转换装置的一种组成结构图，该装置具体可以包括：获取模块701、确定模块702和转换模块703，下面对该结构进行具体说明。

获取模块701，具体可以用于获取待处理的湿指纹图像；

确定模块702，具体可以用于从所述湿指纹图像中，确定出特征像素点，其中，所述特征像素点包括以下至少之一：指纹谷线上的像素点、指纹脊线上向内收缩的像素点、指纹脊线上断裂的像素点；

转换模块703，具体可以用于根据所述特征像素点，将所述湿指纹图像转换为干指纹图像。

在一个实施例中，所述确定模块702具体可以包括以下结构单元：

获取单元，具体可以用于获取所述湿指纹图像中的像素点的像素值；

第一确定单元，具体可以用于根据像素点的像素值，确定像素点的像素值的海森矩阵行列式和特征值；

第一筛选单元，具体可以用于根据所述像素点的像素值的海森矩阵行列式和特征值，从所述湿指纹图像中的像素点中筛选出像素值的极大值点和鞍点所对应的像素点，以及位于所述像素值的极大值点和鞍点所对应的像素点邻域内的像素点作为所述特征像素点。

在一个实施例中，所述转换模块703具体可以包括以下结构单元：

第二确定单元，具体可以用于确定所述湿指纹图像中的特征像素点的第一预设范围内的像素点的灰度值的最大值；

替换单元，具体可以用于利用所述第一预设范围内的像素点的灰度值的最大值替换所述湿指纹图像中的特征像素点的像素值，得到处理后的图像，作为所述干指纹图像。

在一个实施例中，所述第一预设范围所包含的像素点数量具体可以根据所述湿指纹图像的潮湿程度确定。

在一个实施例中，所述装置具体还可以包括平滑处理模块，具体可以用于对所述处理后的图像进行平滑处理，其中，所述平滑处理具体可以包括高斯滤波，和/或均值滤波等。

在一个实施例中，所述装置具体还可以包括对比度调整模块，具体可以用于对所述平滑后的图像进行对比度检测；根据对比度检测结果，从所述平滑后的图像中确定出对比度小于第一预设对比度阈值的图像区域作为第一区域，确定出对比度大于第二预设对比度阈值的图像区域作为第二区域；对所述第一区域进行对比度增强处理，对所述第二区域进行对比度压缩处理。

在一个实施例中，所述装置具体还可以包括应用模块，具体可以用于利用所述干指纹图像进行指纹识别。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

基于上述指纹图像的转换装置，本申请实施例还提供了一种用于高效识别用户指纹的指纹识别装置。其中，该装置具体可以包括以下功能模块：

获取模块，具体可以用于获取待识别的第一指纹图像；

检测模块，具体可以用于检测所述第一指纹图像是否为湿指纹图像；

转换模块，具体可以用于在确定所述第一指纹图像为湿指纹图像的情况下，将所述第一指纹图像转换为干指纹图像，得到对应的第二指纹图像；

识别模块，具体可以用于利用预设的指纹图像对所述第二指纹图像进行指纹识别，其中，所述预设的指纹图像为预先存储于指纹模板中的干指纹图像。

需要说明的是，上述实施方式阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。为了描述的方便，在本说明书中，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。

此外，在本说明书中，诸如第一和第二这样的形容词仅可以用于将一个元素或动作与另一元素或动作进行区分，而不必要求或暗示任何实际的这种关系或顺序。在环境允许的情况下，参照元素或部件或步骤(等)不应解释为局限于仅元素、部件、或步骤中的一个，而可以是元素、部件、或步骤中的一个或多个等。

从以上的描述中，可以看出，本申请实施例提供的指纹图像的转换装置，通过确定模块先确定湿指纹图像中的特征像素点，再通过转换模块有针对性地对湿指纹图像中的特征像素点进行处理，转换为干指纹图像，进而后续可以利用干指纹图像进行指纹识别。从而解决了现有方法中存在的指纹图像转换效果差、误差大，导致对不同干湿状态的指纹图像的指纹识别的成功率低的技术问题，达到在指纹识别过程中能高效、准确地将湿指纹图像转换为干指纹图像，再进行相应的指纹识别，提高了指纹识别的成功率，改善了用户体验；还通过在对湿指纹图像中的特征像素点的像素值有针对性地进行处理后，又通过平滑处理模块和对比度调整模块分别对处理后的图像进行平滑处理和对比度调整，使得图像中的指纹特征更加清楚，提高了图像质量；再利用上述较高质量的指纹图像进行指纹识别，进一步提高了指纹识别的成功率。

本申请实施例还提供了一种电子设备，具体可以参阅图8所示的基于本申请实施例提供的指纹图像的转换方法的电子设备组成结构示意图，所述电子设备具体可以包括指纹采集器801、处理器802、存储器803。其中，上述指纹采集器801、处理器802和存储器803通过内部线缆相连，以便进行数据交互。

其中，所述指纹采集器801具体可以用于获取待处理的湿指纹图像。

所述处理器802具体可以用于从所述湿指纹图像中，确定出特征像素点，其中，所述特征像素点包括以下至少之一：指纹谷线上的像素点、指纹脊线上向内收缩的像素点、指纹脊线上断裂的像素点；根据所述特征像素点，将所述湿指纹图像转换为干指纹图像。

所述存储器803具体可以用于存储处理器802所基于的相应的指令程序。

在本实施方式中，所述指纹采集器具体可以是用于采集包含有用户的指纹纹路等指纹特征的图像的电子设备。具体的，上述指纹采集器可以是光学指纹采集器，也可以是热敏式传感器，还可以是基于生物射频指纹识别技术的传感器等等。对于上述指纹采集器的具体类型，本说明书不作限定。

所述处理器可以按任何适当的方式实现。例如，处理器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式等等。

所述存储器具体可以是现代信息技术中用于保存信息的记忆设备。所述存储器可以包括多个层次，在数字系统中，只要能保存二进制数据的都可以是存储器；在集成电路中，一个没有实物形式的具有存储功能的电路也叫存储器，如RAM、FIFO等；在系统中，具有实物形式的存储设备也叫存储器，如内存条、TF卡等。

在本实施方式中，该电子设备具体实现的功能和效果，可以与其它实施方式对照解释，在此不再赘述。

本申请实施例还提供了一种基于指纹图像的转换方法的计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序指令，在所述计算机程序指令被执行时实现：获取待处理的湿指纹图像；从所述湿指纹图像中，确定出特征像素点，其中，所述特征像素点包括以下至少之一：指纹谷线上的像素点、指纹脊线上向内收缩的像素点、指纹脊线上断裂的像素点；根据所述特征像素点，将所述湿指纹图像转换为干指纹图像。

在本实施方式中，上述存储介质包括但不限于随机存取存储器(Random AccessMemory,RAM)、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、缓存(Cache)、硬盘(Hard DiskDrive,HDD)或者存储卡(Memory Card)。所述存储器可以用于存储计算机程序指令。网络通信单元可以是依照通信协议规定的标准设置的，用于进行网络连接通信的接口。

在本实施方式中，该计算机存储介质存储的程序指令具体实现的功能和效果，可以与其它实施方式对照解释，在此不再赘述。

在一个具体实施场景示例中，可以应用本申请实施例的提供指纹识别方法和装置获取用户的指纹图像，进行相应的指纹识别。具体实施时，可以参阅以下内容实现。

在本场景实例中，目的是为了将湿手指图像(即湿指纹图像)通过图像处理方法转换为干手指图像(即干指纹图像)，从而使得湿手指图像在脊线收缩处收缩得更加强烈，在脊线即将断开处使脊线断开；同时在整体上，使得脊线变细，从而转换为干手指图像，再进行指纹识别。这样可以使得在不影响指纹识别算法和正常手指识别性能的前提下，解决手指在干湿状态改变时，解锁成功率低的问题。

具体实施时，可以参阅图9所示的在一个场景示例中应用本申请实施例提供的指纹识别方法和装置进行指纹识别的示意图。

S1：获取湿指纹图像I(可以参阅图1所示)。

S2：对于待处理的湿手指图像I，找到图像I中所有指纹谷线上的点、指纹脊线上向内收缩的点和脊线断裂的点(即特征像素点)，组成点集D。

S3：在图像I上做图像中，对点集D中所有点的图像位置(即像素点)进行灰度扩张(即利用所述第一预设范围内的像素点的灰度值的最大值替换所述湿指纹图像中的特征像素点的像素值)，得到图像S(即处理后的图像)。

S4：再将图像S进行平滑处理，得到图像M。

S5：将图像M做局部灰度归一化处理(即对比度的调整处理)，得到图像N(即最终得到图像质量较高的干指纹图像，可以参阅图10所示)。再利用对图像N对预设的指纹图像(参阅图2所示)进行具体的指纹识别。

在本场景示例中，具体实施时，将湿手指图像I转换为干手指图像的处理，具体可以按照以下方式执行：找到图像I中所有谷线上的点、脊线上向内收缩的点和脊线断裂的点，组成点集D；对点集D中所有点的图像位置，在图像I上做图像的灰度扩张，得到图像S；将图像S进行平滑处理，得到图像M；将图像M做图像归一化处理，得到图像N。

在本场景示例中，具体实施时，可以先找到图像I中所有指纹谷线上的点、脊线上向内收缩的点和脊线断裂的点，组成点集D。其中，谷线上的点为图像上白色的极值点及其附近位置的点，及线上向内收缩和脊线断裂的点为图像上鞍点及其附近位置的点。如果把图像作为自变量为i,j的二维函数，上述点集D中点的位置可通过卡控图像每个点的像素值海森矩阵行列式和特征值来确定。其中，上述点集D中极值点和鞍点附近位置范围的大小，可以通过调整上述海森矩阵行列式的卡控阈值来调整。

在本场景示例中，具体实施时，进行点集D的寻找之前，可以先对图像I进行去噪处理，以防因噪声干扰，找到位置不正确的点影响后续处理的准确度，减少处理误差。

在本场景示例中，具体实施时，可以在图像I中对点集D中所有点的图像位置的点，做图像的灰度扩张处理，得到图像S。具体实施时，可以包括以下内容：对于I中每个像素点I(i,j)，对应在图像S中的像素点S(i,j)的像素值可以用I(i,j)为周围的一定距离范围(即第一预设范围)内像素点中的灰度最大值来表示。如果位置I(i,j)靠近图像边缘，以至于该距离范围超出图像范围，则可以只计算该点附近在图像之内点中的灰度最大值。

在本场景示例中，具体实施时，可以根据湿手指图像转为干手指图像的变化剧烈程度，调整上述距离范围的大小。

在本场景示例中，具体实施时，上述将图像S进行平滑处理，得到图像M，具体可根据具体需求进行各种平滑处理。例如对图像S进行高斯滤波，均值滤波等。

在本场景示例中，具体实施时，上述将图像M做局部灰度归一化处理，得到图像N，具体可以包括以下内容：对于图像对比度较大的局部区域(即第二区域)，对其进行对比度压缩；对于图像对比度小的局部区域(即第一区域)，进行对比度增强。

在本场景示例中，通过图像处理后得到的干手指图像可以参阅图10所示的在一个场景示例中应用本申请实施例提供的指纹识别方法和装置获得的干手指图像的示意图，对比图1所示的湿手指图像，可见在原湿手指图像的基础上，脊线变细收缩处的收缩更为明显，接近断裂的点产生断裂，脊线也相应变细，与图2中的干手指图像(即预设的指纹图像)的图像形态十分接近。

通过上述场景示例，验证了本申请实施例提供的指纹识别方法和装置，通过先确定湿指纹图像中的特征像素点，再有针对性地对湿指纹图像中的特征像素点进行处理，将湿指纹图像转换为对应的干指纹图像，进而后续可以统一利用干指纹图像进行指纹识别。从而解决了现有方法中存在的指纹图像转换效果差、误差大，导致对不同干湿状态的指纹图像的指纹识别的成功率低的技术问题，达到在指纹识别过程中能高效、准确地将湿指纹图像转换为干指纹图像，再进行相应的指纹识别，提高了指纹识别的成功率，改善了用户体验；还通过在对湿指纹图像中的特征像素点的像素值有针对性地进行处理后，又对处理后的图像进行平滑处理和对比度调整，使得图像中的指纹特征更加清楚，提高了图像质量；再利用上述较高质量的指纹图像进行指纹识别，进一步提高了指纹识别的成功率。

尽管本申请内容中提到不同的具体实施例，但是，本申请并不局限于必须是行业标准或实施例所描述的情况等，某些行业标准或者使用自定义方式或实施例描述的实施基础上略加修改后的实施方案也可以实现上述实施例相同、等同或相近、或变形后可预料的实施效果。应用这些修改或变形后的数据获取、处理、输出、判断方式等的实施例，仍然可以属于本申请的可选实施方案范围之内。

虽然本申请提供了如实施例或流程图所述的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的手段可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的装置或客户端产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境，甚至为分布式数据处理环境)。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、产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、产品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，并不排除在包括所述要素的过程、方法、产品或者设备中还存在另外的相同或等同要素。

上述实施例阐明的装置或模块等，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种模块分别描述。当然，在实施本申请时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现，也可以将实现同一功能的模块由多个子模块的组合实现等。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，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，例如多个模块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。

本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内部包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

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、类等等。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。

通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，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，移动终端，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

本说明书中的各个实施例采用递进的方式描述，各个实施例之间相同或相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。本申请可用于众多通用或专用的计算机系统环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、置顶盒、可编程的电子设备、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括以上任何系统或设备的分布式计算环境等等。

虽然通过实施例描绘了本申请，本领域普通技术人员知道，本申请有许多变形和变化而不脱离本申请的精神，希望所附的实施方式包括这些变形和变化而不脱离本申请。

Claims (11)

1.一种指纹图像的转换方法，其特征在于，包括：

获取待处理的湿指纹图像；

从所述湿指纹图像中，确定出特征像素点，其中，所述特征像素点包括以下至少之一：指纹谷线上的像素点、指纹脊线上向内收缩的像素点、指纹脊线上断裂的像素点；

根据所述特征像素点，将所述湿指纹图像转换为干指纹图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述湿指纹图像中，确定出特征像素点，包括：

获取所述湿指纹图像中的像素点的像素值；

根据像素点的像素值，确定像素点的像素值的海森矩阵行列式和特征值；

根据所述像素点的像素值的海森矩阵行列式和特征值，从所述湿指纹图像中的像素点中筛选出像素值的极大值点和鞍点所对应的像素点，以及位于所述像素值的极大值点和鞍点所对应的像素点邻域内的像素点作为所述特征像素点。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述特征像素点，将所述湿指纹图像转换为干指纹图像，包括：

确定所述湿指纹图像中的特征像素点的第一预设范围内的像素点的灰度值的最大值；

利用所述第一预设范围内的像素点的灰度值的最大值替换所述湿指纹图像中的特征像素点的像素值，得到处理后的图像，作为所述干指纹图像。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一预设范围所包含的像素点数量根据所述湿指纹图像的潮湿程度确定。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在得到处理后的图像后，所述方法还包括：

对所述处理后的图像进行平滑处理，其中，所述平滑处理包括高斯滤波，和/或均值滤波。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在对所述处理后的图像进行平滑处理后，所述方法还包括：

对所述平滑后的图像进行对比度检测；

根据对比度检测结果，从所述平滑后的图像中确定出对比度小于第一预设对比度阈值的图像区域作为第一区域，确定出对比度大于第二预设对比度阈值的图像区域作为第二区域；

对所述第一区域进行对比度增强处理，对所述第二区域进行对比度压缩处理。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述特征像素点，将所述湿指纹图像转换为干指纹图像后，所述方法还包括：

利用所述干指纹图像进行指纹识别。

8.一种指纹识别方法，其特征在于，包括：

接收待识别的第一指纹图像；

检测所述第一指纹图像是否为湿指纹图像；

在确定所述第一指纹图像为湿指纹图像的情况下，将所述第一指纹图像转换为干指纹图像，得到对应的第二指纹图像；

利用预设的指纹图像对所述第二指纹图像进行指纹识别，其中，所述预设的指纹图像为预先存储于指纹模板中的干指纹图像。

9.一种指纹图像的转换装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待处理的湿指纹图像；

确定模块，用于从所述湿指纹图像中，确定出特征像素点，其中，所述特征像素点包括以下至少之一：指纹谷线上的像素点、指纹脊线上向内收缩的像素点、指纹脊线上断裂的像素点；

转换模块，用于根据所述特征像素点，将所述湿指纹图像转换为干指纹图像。

10.一种电子设备，其特征在于，包括处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。

11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机指令，所述指令被执行时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。