CN110097031B - 一种屏下光学指纹图像的校正方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种屏下光学指纹图像的校正方法和装置，获取预存的对应于第一测试单元的第一背景图像的信息，其中所述第一测试单元具有均匀颜色且具有第一反射率；获取预存的对应于第二测试单元的第二背景图像的信息，其中所述第二测试单元具有均匀颜色且具有第二反射率；获取预存的所述第一背景图像对应的第一背景阴影校正图像的信息；获取预存的所述第二背景图像对应的第二背景阴影校正图像的信息；根据所述第一背景图像、所述第二背景图像、所述第一背景阴影校正图像以及所述第二背景阴影校正图像对所述指纹图像进行校正。本发明能够解决镜头光学折射特性和传感器各像素点感光差异对指纹清晰度的干扰，从而提高指纹识别的精度和准确度。
Description
技术领域
本发明属于指纹图像校正技术领域，特别是涉及一种屏下光学指纹图像的校正方法和装置。
背景技术
随着电子技术的发展，屏下指纹的高屏占比已逐渐受到消费者的青睐。屏下光学指纹方案中，用户通过按压触控屏幕上的指纹感测区后，带有指纹信息的光穿透显示屏到达指纹传感器，在指纹传感器的表面成像形成指纹图像，继而基于该指纹图像进行指纹识别。已公开的屏下光学指纹识别技术主要有两种，第一种是基于周期性微孔阵列的屏下光学指纹识别技术，该技术成像清晰度较低、易受莫尔条纹干扰且成本较高；第二种是基于透镜的屏下光学指纹识别技术，该技术成像清晰度有所提升且成本更低。
然而，基于透镜的屏下光学指纹识别技术由于镜头的光学折射特性导致传感器影像区的边缘区域接受的光强比中心小，光强差异影响了指纹图像的清晰度；此外，由于指纹图像中纹峰和纹谷之间的信号相当微小，相关触控功能的原件或材质对光的穿透性在各像素点又不尽相同，各像素点间的感光差异对指纹图像造成干扰。上述情况使得采集的指纹图像不准确，从而影响了指纹识别的精度和准确性。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提出了一种屏下光学指纹图像的校正方法和装置，能够解决镜头光学折射特性和传感器各像素点感光差异对指纹清晰度的干扰，从而提高指纹识别的精度和准确度。
为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：一种屏下光学指纹图像的校正方法，包括步骤：
获取并预存校正信息：通过两组测试单元按压指纹感测区时，采集传感器输出的图像，获得第一背景图像和第二背景图像；并通过计算获取第一背景阴影校正图像和第二背景阴影校正图像；
提取预存的校正信息：获取预存的对应于第一测试单元的第一背景图像的信息，其中所述第一测试单元具有均匀颜色且具有第一反射率；获取预存的对应于第二测试单元的第二背景图像的信息，其中所述第二测试单元具有均匀颜色且具有第二反射率；获取预存的所述第一背景图像对应的第一背景阴影校正图像的信息；获取预存的所述第二背景图像对应的第二背景阴影校正图像的信息；
根据提取信息对采集的指纹图像进行校正处理：根据所述第一背景图像、所述第二背景图像、所述第一背景阴影校正图像以及所述第二背景阴影校正图像对所采集的指纹图像进行校正。
进一步的是，在获取并预存校正信息，包括步骤：
用第一测试单元按压指纹感测区，采集传感器输出的图像，即为第一背景图像；用第二测试单元按压指纹感测区时，采集传感器输出的图像，即为第二背景图像；
计算所述第一背景图像和所述第二背景图像对应的第一背景阴影校正图像和第二背景阴影校正图像；
将所述第一背景图像、所述第二背景图像、所述第一背景阴影校正图像和所述第二背景阴影校正图像的信息转换为非易失性存储器的存贮格式，并写入指纹模组的非易失性存储器中；或者将所述第一背景图像、所述第二背景图像、所述第一背景阴影校正图像和所述第二背景阴影校正图像的信息写入整机的文件系统中。
进一步的是，提取预存的校正信息时：
从指纹模组的非易失性存储器中，读取所述存贮格式的第一背景图像、第二背景图像、第一背景阴影校正图像、第二背景阴影校正图像的信息；将所述存贮格式的第一背景图像、第二背景图像、第一背景阴影校正图像、第二背景阴影校正图像的信息进行还原；
或者，从所述文件系统中，读取所述第一背景图像、第二背景图像、第一背景阴影校正图像、第二背景阴影校正图像的信息。
进一步的是，根据所述第一背景图像、所述第二背景图像、所述第一背景阴影校正图像以及所述第二背景阴影校正图像对所述指纹图像进行校正的过程步骤包括：
根据所述指纹图像计算指纹阴影校正图像；
将所述指纹图像与所述第一背景图像相减，以取得第一阶段校正图像；
将所述第一背景图像与所述第二背景图像相减，以取得相对背景图像；
根据所述指纹图像、所述第一背景图像、所述第二背景图像、所述指纹阴影校正图像、所述第一背景阴影校正图像、所述第二背景阴影校正图像、所述第一阶段校正图像以及所述相对背景图像计算，获得第二阶段校正图像。
进一步的是，所述第二阶段校正图像的获取计算过程包括步骤：
根据所述第一背景阴影校正图像、所述第二背景阴影校正图像和所述指纹阴影校正图像，计算阴影校正图像；
根据所述指纹图像、所述第一背景图像和所述第二背景图像，计算灰度校正系数；
将所述相对背景图像与所述阴影校正图像相乘，以取得相对背景阴影校正图像；
将所述相对背景阴影校正图像与所述灰度校正系数相乘，以取得补偿图像；以及将所述第一阶段校正图像与所述补偿图像相加，以取得所述第二阶段校正图像。
进一步的是，根据所述第一背景阴影校正图像、所述第二背景阴影校正图像、所述指纹图像计算所述阴影校正图像的计算公式是：
KL＝(KL_B1-KL_F)/(KL_B1-KL_B2)；
其中，KL_B1是第一背景阴影校正图像，KL_B2是第二背景阴影校正图像，KL_F是指纹阴影校正图像。
进一步的是，根据所述指纹图像、所述第一背景图像、所述第二背景图像计算灰度校正系数的计算公式是：
g＝(mean(B1)-mean(F))/(mean(B1)-mean(B2))；
其中，mean(B1)为第一背景平均值，mean(B2)为第二背景平均值，mean(F)为指纹平均值。
另一方面，本发明还提供了一种屏下光学指纹图像的校正装置，包括采集模块、获取模块、校正模块和计算模块：
采集模块：用于当手指按压指纹感测区时，通过采集传感器获得指纹图像；通过两组测试单元按压指纹感测区时，采集传感器输出的图像，获得第一背景图像和第二背景图像；
获取模块，用于获取预存的第一背景图像、第二背景图像、第一背景阴影校正图像、第二背景阴影校正图像的信息；
校正模块：用于根据所述第一背景图像、所述第二背景图像、所述第一背景阴影校正图像、所述第二背景阴影校正图像对所述指纹图像进行校正，得到第二阶段指纹校正图像；
计算模块，用于计算所述第一背景阴影校正图像、所述第二背景阴影校正图像的信息。
进一步的是，还包括第一存储模块，用于将所述第一背景图像、第二背景图像、第一背景阴影校正图像、第二背景阴影校正图像的信息的格式转化为非易失性存储器的存贮格式，并写入指纹模组的非易失性存储器中。
进一步的是，还包括第二存储模块，用于将所述第一背景图像、所述第二背景图像、所述第一背景阴影校正图像、所述第二背景阴影校正图像的信息写入整机的文件系统中。
采用本技术方案的有益效果：
本发明通过获取预存的第一背景图像、第二背景图像、第一背景阴影校正图像、第二背景阴影校正图像的信息；根据所述第一背景图像、所述第二背景图像、所述第一背景阴影校正图像、所述第二背景阴影校正图像对采集的指纹图像进行校正，得到指纹校正图像，从而将指纹校正图像用于指纹识别系统，以提高指纹识别的精度和准确度。能够消除了镜头光学折射特性和传感器各像素点感光差异对指纹清晰度的干扰，使得第二阶段校正图像指纹信息更清晰；可进一步消除镜头光学折射特性和传感器各像素点感光差异对指纹图像的干扰。能够解决镜头光学折射的不均匀性和传感器各像素点感光差异对指纹图像的干扰，以提高指纹识别的精度和准确度。
附图说明
图1为本发明一个实施例提出的屏下光学指纹图像的校正方法的流程示意图；
图2为本发明实施例第一背景图像、第二背景图像或指纹图像的计算流程示意图；
图3为本发明实施例中指纹图像校正的流程示意图；
图4为本发明实施例中多个图像测试图；
图5为本发明另一个实施例在指纹模组量产测试下的屏下光学指纹图像的校正方法的流程示意图；
图6为本发明另一个实施例在整机生产测试下的屏下光学指纹图像的校正方法的流程示意图；
图7为本发明实施例中一种屏下光学指纹图像的校正装置的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图对本发明作进一步阐述。
在本实施例中，参见图1所示，本发明提出了一种屏下光学指纹图像的校正方法，包括步骤：
获取并预存校正信息：通过两组测试单元按压指纹感测区时，采集传感器输出的图像，获得第一背景图像和第二背景图像；并通过计算获取第一背景阴影校正图像和第二背景阴影校正图像；
提取预存的校正信息：获取预存的对应于第一测试单元的第一背景图像的信息，其中所述第一测试单元具有均匀颜色且具有第一反射率；获取预存的对应于第二测试单元的第二背景图像的信息，其中所述第二测试单元具有均匀颜色且具有第二反射率；获取预存的所述第一背景图像对应的第一背景阴影校正图像的信息；获取预存的所述第二背景图像对应的第二背景阴影校正图像的信息；
根据提取信息对采集的指纹图像进行校正处理：根据所述第一背景图像、所述第二背景图像、所述第一背景阴影校正图像以及所述第二背景阴影校正图像对所采集的指纹图像进行校正。
图1是本申请一个实施例提出的一种屏下光学指纹图像的校正方法。
参见图1，该方法包括：
S11、获取预存的第一背景图像B1、第二背景图像B2、第一背景阴影校正图像KL_B1、第二背景阴影校正图像KL_B2的信息；
其中，第一背景图像B1是指当第一测试单元(其可为颜色均匀的全白色物件而具有第一反射率)按压指纹感测区时采集的图像；第二背景图像B2是指当第二测试单元(其可为颜色均匀的全黑色物件而具有第二反射率)；第一背景阴影修正图像KL_B1表示第一背景图像B1各像素点的的阴影校正系数；第二背景阴影修正图像KL_B2表示第二背景图像B2各像素点的阴影校正系数。
所述第一背景图像B1、所述第二背景图像B2、所述第一背景阴影校正图像KL_B1、所述第二背景阴影校正图像KL_B2的信息可以是在智能终端出厂前计算并存储的。
一些实施例中，所述第一背景图像B1、所述第二背景图像B2、所述第一背景阴影校正图像KL_B1、所述第二背景阴影校正图像KL_B2的信息也可以是在指纹模组量产测试阶段计算并存储的；
或者一些实施例中，所述第一背景图像B1、所述第二背景图像B2、所述第一背景阴影校正图像KL_B1、所述第二背景阴影校正图像KL_B2的信息也可以是在整机生产测试阶段计算并存储的。
无论是在指纹模组量产测试阶段还是整机生产测试阶段，第一背景图像B1、第二背景图像B2、第一背景阴影校正图像KL_B1、第二背景阴影校正图像KL_B2的信息的获取流程都可以包括：
用第一测试单元按压指纹感测区时，采集传感器输出的图像，即为第一背景图像B1；
用第二测试单元按压指纹感测区时，采集传感器输出的图像，即为第二背景图像B2；
计算第一背景阴影校正图像KL_B1、第二背景阴影校正图像KL_B2；
第一背景阴影校正图像KL_B1/第二背景阴影校正图像KL_B2计算流程参见图2，以第一背景阴影校正图像KL_B1计算流程为例，包括以下步骤：
S21、将所述第一背景图像B1划分成固定大小(N*N)的格子，如果所述第一背景图像B1的边缘不满足固定大小的格子的尺寸，则通过复制所述第一背景图像B1的边缘像素进行扩展，并计算每个格子的像素均值；
S22、根据灰度基准值(均匀全白图像的像素值，本申请实施例为256)计算每个格子的比例系数，所述比例系数计算公式为:rate_B1(i)＝256.0/mean_B1(i)，其中mean_B1(i)表示第i个格子的像素均值，rate_B1(i)表示第i个格子的比例系数；
S23、根据所述格子的比例系数，采用双线性插值计算第一背景图像B1的每个像素点的阴影校正系数，由第一背景图像B1每个像素点的阴影校正系数构成的图像为第一背景阴影校正图像KL_B1，即KL_B1的第(i,j)个像素KL_B1i，j的像素值为B1的第(i,j)个像素B1i，j的阴影修正系数；其中，双线性插值为本领域具通常知识者所熟知，于此不再赘述。
同理，参见图2，通过步骤S21-S23，计算出第二背景图像B2对应的第二背景阴影校正图像KL_B2。
因此，通过上述操作，可以获取到第一背景图像B1、第二背景图像B2、第一背景阴影校正图像KL_B1、第二背景阴影校正图像KL_B2的信息，以用于后续指纹图像的校正。
S12、采集指纹图像F，根据所述第一背景图像B1、所述第二背景图像B2、所述第一背景阴影校正图像KL_B1和所述第二背景阴影校正图像KL_B2对所述指纹图像F进行校正，得到指纹校正图像R。
指纹图像F的校正流程图参见图3，包括以下步骤：
S31、用手指按压指纹感测区时，采集传感器输出的图像，即为指纹图像F；
S32、参见图2，步骤S21-S23，根据所述指纹图像F计算指纹阴影校正图像KL_F；
S33、将所述指纹图像F与所述第一背景图像相减，以取得第一阶段校正图像(第一背景去除图像)X，第一阶段校正图像X可表示为X＝F-B1；
S34、将所述第一背景图像与所述第二背景图像相减，以取得相对背景图像M，相对背景图像M可表示为M＝B1-B2，相对背景图像M的各像素值反映出不同背景物件反射率、镜头光学折射特性、各像素点感光差异的综合效果；
S35、根据所述指纹图像F、所述第一背景图像B1、所述第二背景图像B2、所述第一背景阴影校正图像KL_B1、所述第二背景阴影校正图像KL_B2、所述指纹阴影校正图像KL_F、所述第一阶段校正图像X及所述相对背景图像M计算指纹校正图像(第二阶段校正图像)R；
于步骤S35中，根据所述指纹图像F、所述第一背景图像B1、所述第二背景图像B2、所述第一背景阴影校正图像KL_B1、所述第二背景阴影校正图像KL_B2、所述指纹阴影校正图像KL_F、所述第一阶段校正图像X及所述相对背景图像M计算第二阶段校正图像R。详细来说，将相对背景图像M乘以阴影校正图像KL，以取得相对背景阴影校正图像W(相对背景阴影校正图像W可表示为W＝M*KL)，接着，将相对背景阴影校正图像W乘以灰度校正系数g，以取得补偿图像C(补偿图像C可表示为C＝W*g)，最后，第一阶段校正图像X加上补偿图像C，即为第二阶段校正图像R(第二阶段校正图像可表示为R＝X+C)。补偿图像C可表示为C＝M*KL*g，根据第一背景阴影校正图像KL_B1、第二背景阴影校正图像KL_B2、指纹阴影校正图像KL_F计算出阴影校正图像KL，根据第一背景图像B1、第二背景图像B2、指纹图像F计算出灰度校正系数g，从而计算出补偿图像C。
详细来说，为了计算补偿图像C，需要根据第一背景阴影校正图像KL_B1、第二背景阴影校正图像KL_B2、指纹阴影校正图像KL_F计算出阴影校正图像KL，第一背景阴影校正图像KL_B1(第二背景阴影校正图像KL_B2/指纹阴影校正图像KL_F)每个像素点的像素值表示第一背景图像B1(第二背景图像B2/指纹图像F)对应像素点在灰度基准值下的阴影校正系数，阴影校正图像KL是为了消除补偿图像C在不同反射率(或不同颜色)的阴影校正系数的差异；阴影校正图像KL为：KL＝(KL_B1-KL_F)/(KL_B1-KL_B2)。
详细来说，为了计算补偿图像C，根据第一背景图像B1、第二背景图像B2、指纹图像F计算出灰度校正系数g，灰度校正系数g是为了消除补偿图像C在不同反射率(或不同颜色)的平均灰度差异；灰度校正系数g为：
g＝(mean(B1)-mean(F))/(mean(B1)-mean(B2))；
其中mean(B1)、mean(B2)、mean(F)分别表示第一背景图像B1、第二背景图像B2、指纹图像F的第一背景平均值、第二背景平均值、指纹平均值。
如此一来，在计算出阴影校正图像KL、灰度校正系数g后，可以计算出补偿图像C为C＝M*KL*g，以及计算出第二阶段校正图像R为R＝X+M*KL*g。
本实施例中，通过获取预存的第一背景图像B1、第二背景图像B2、第一背景阴影校正图像KL_B1、第二背景阴影校正图像KL_B2，并根据所述第一背景图像B1、第二背景图像B2、第一背景阴影校正图像KL_B1、第二背景阴影校正图像KL_B2对采集的指纹图像F进行校正，得到指纹校正图像R，从而将指纹校正图像R用于指纹识别系统，以提高指纹识别的精度和准确度。
参考图4，图4为本实施例第一背景图像B1、第二背景图像B2、指纹图像F1、F2,第一阶段校正图像X1、X2，补偿图像C1、C2，指纹校正图像R1、R2的示意图。由图4可知，第一背景图像B1、第二背景图像B2、指纹图像F1、F2均出现中心比四角亮的现象，其反映了镜头光学折射特性对传感器输出图像的影响；第一阶段校正图像X1、X2分别包含了其对应的指纹信号与补偿图像X1、X2的合成图像；由第二阶段校正图像R1、R2可知，校正模块73透过执行步骤S35可对第一阶段校正图像X1、X2进行补偿，进一步消除了镜头光学折射特性和传感器各像素点感光差异对指纹清晰度的干扰，使得第二阶段校正图像R1、R2指纹信息更清晰。
另外，第一阶段校正运算所产生的第一阶段校正图像X1、X2其实为现有校正技术的执行结果。本申请除了第一阶段校正运算之外，还进行第二阶段校正运算(即步骤S35)，才得到指纹校正图像R1、R2。由图4可知，本申请第二阶段校正运算所产生的第二阶段校正图像R1、R2相较于现有技术，可进一步消除镜头光学折射特性和传感器各像素点感光差异对指纹图像的干扰。
进一步地，上述存储第一背景图像B1、第二背景图像B2、第一背景阴影校正图像KL_B1、第二背景阴影校正图像KL_B2可以应用在不同阶段。分别如下实施例所示。
图5是本申请另一个实施例提出的屏下光学指纹图像校正方法的流程示意图。本实施例以在指纹模组量产测试阶段获取并存储第一背景图像B1、第二背景图像B2、第一背景阴影校正图像KL_B1、第二背景阴影校正图像KL_B2的信息为例。
参见图5，本实施例的方法包括：
S51、用第一测试单元按压指纹感测区时，采集传感器输出的图像，即为第一背景图像B1；用第二测试单元按压指纹感测区时，采集传感器输出的图像，即为第二背景图像B2；
S52、根据所述第一背景图像B1、所述第二背景图像B2分别计算其对应的第一背景阴影校正图像KL_B1、第二背景阴影校正图像KL_B2；
其中，第一背景阴影校正图像KL_B1、第二背景阴影校正图像KL_B2的计算流程可以如图2所示，在此不再详细说明。
S53、将第一背景图像B1、第二背景图像B2、第一背景阴影校正图像KL_B1、第二背景阴影校正图像KL_B2转化为非易失性存储器的存贮格式，并写入指纹模组的非易失性存储器中。
根据上述第一背景阴影校正图像KL_B1、第二背景阴影校正图像KL_B2的计算流程可知，第一背景阴影校正图像KL_B1、第二背景阴影校正图像KL_B2可以是小数，但是，通常非易失性存储器中存储的数据是整数形式，因此，需要将小数转换为整数，以存储在非易失性存贮存储器中。
具体的，可以建立小数与整数之间的映射关系，根据该映射关系将第一背景阴影校正图像KL_B1、第二背景阴影校正图像KL_B2的格式转换为非易失性存储器的存贮格式。
可以理解的是，S51-S53可以在指纹模组量产测试阶段执行。
之后，在整机使用阶段可以再执行如下流程：
S54、从指纹模组的非易失性存储器中，读取上述存贮格式的第一背景图像B1、第二背景图像B2、第一背景阴影校正图像KL_B1、第二背景阴影校正图像KL_B2，并将该存贮格式的第一背景图像B1、第二背景图像B2、第一背景阴影校正图像KL_B1、第二背景阴影校正图像KL_B2进行还原，得到原始的第一背景图像B1、第二背景图像B2、第一背景阴影校正图像KL_B1、第二背景阴影校正图像KL_B2。
例如，采用原始的第一背景图像B1、第二背景图像B2、第一背景阴影校正图像KL_B1、第二背景阴影校正图像KL_B2转化为存贮格式的第一背景图像B1、第二背景图像B2、第一背景阴影校正图像KL_B1、第二背景阴影校正图像KL_B2的逆向过程，从存贮格式的第一背景图像B1、第二背景图像B2、第一背景阴影校正图像KL_B1、第二背景阴影校正图像KL_B2恢复成原始的第一背景图像B1、第二背景图像B2、第一背景阴影校正图像KL_B1、第二背景阴影校正图像KL_B2。
S55、用手指按压指纹感测区，采集指纹图像F，获取第一背景图像B1、第二背景图像B2、第一背景阴影校正图像KL_B1、第二背景阴影校正图像KL_B2，并根据原始的第一背景图像B1、第二背景图像B2、第一背景阴影校正图像KL_B1、第二背景阴影校正图像KL_B2对指纹图像F进行校正。
其中，校正流程参见图3，在此不再详细说明。
本实施例中，通过获取预存的第一背景图像B1、第二背景图像B2、第一背景阴影校正图像KL_B1、第二背景阴影校正图像KL_B2，并根据所述第一背景图像B1、第二背景图像B2、第一背景阴影校正图像KL_B1、第二背景阴影校正图像KL_B2对采集的指纹图像F进行校正，得到指纹校正图像R，从而将指纹校正图像R用于指纹识别系统，以提高指纹识别的精度和准确度。进一步地，将第一背景图像B1、第二背景图像B2、第一背景阴影校正图像KL_B1、第二背景阴影校正图像KL_B2转化为非易实性存储器的存贮格式，可以使用于模组量产阶段计算并存储第一背景图像B1、第二背景图像B2、第一背景阴影校正图像KL_B1、第二背景阴影校正图像KL_B2。
图6是本申请另一个实施例提出的屏下光学指纹校正方法的流程示意图，本实施例以在整机生产测试阶段获取并存储第一背景图像B1、第二背景图像B2、第一背景阴影校正图像KL_B1、第二背景阴影校正图像KL_B2为例。
参见图6，本实施例的方法包括：
S61、用第一测试单元按压指纹感测区时，采集传感器输出的图像，即为第一背景图像B1；用第二测试单元按压指纹感测区时，采集传感器输出的图像，即为第二背景图像B2；
S62、根据所述第一背景图像B1、所述第二背景图像B2分别计算其对应的第一背景阴影校正图像KL_B1、第二背景阴影校正图像KL_B2；
其中，第一背景阴影校正图像KL_B1、第二背景阴影校正图像KL_B2的计算流程可以如图2所示，在此不再详细说明。
S63、将第一背景图像B1、第二背景图像B2、第一背景阴影校正图像KL_B1、第二背景阴影校正图像KL_B2写入整机的文件系统中。
其中，整机的文件系统中可以存储小数形式的数据。
可以理解的是，S51-S53可以在整机生产测试阶段执行。
之后，在整机使用阶段可以再执行如下流程：
S64、从整机文件系统中，读取第一背景图像B1、第二背景图像B2、第一背景阴影校正图像KL_B1、第二背景阴影校正图像KL_B2。
S65、用手指按压指纹感测区，采集指纹图像F，获取第一背景图像B1、第二背景图像B2、第一背景阴影校正图像KL_B1、第二背景阴影校正图像KL_B2，并根据原始的第一背景图像B1、第二背景图像B2、第一背景阴影校正图像KL_B1、第二背景阴影校正图像KL_B2对指纹图像F进行校正。
其中，校正流程参见图3，在此不再详细说明。
本实施例中，通过获取预存的第一背景图像B1、第二背景图像B2、第一背景阴影校正图像KL_B1、第二背景阴影校正图像KL_B2，并根据所述第一背景图像B1、第二背景图像B2、第一背景阴影校正图像KL_B1、第二背景阴影校正图像KL_B2对采集的指纹图像F进行校正，得到指纹校正图像R，从而将指纹校正图像R用于指纹识别系统，以提高指纹识别的精度和准确度。进一步地，将第一背景图像B1、第二背景图像B2、第一背景阴影校正图像KL_B1、第二背景阴影校正图像KL_B2存储到整机的文件系统中，可以使用于整机生产测试阶段计算并存储第一背景图像B1、第二背景图像B2、第一背景阴影校正图像KL_B1、第二背景阴影校正图像KL_B2。
为配合本发明方法的实现，基于相同的发明构思，如图7所示，本发明还提供了一种屏下光学指纹图像的校正装置，包括采集模块、获取模块、校正模块和计算模块：
采集模块：用于当手指按压指纹感测区时，通过采集传感器获得指纹图像；通过两组测试单元按压指纹感测区时，采集传感器输出的图像，获得第一背景图像和第二背景图像；
获取模块，用于获取预存的第一背景图像、第二背景图像、第一背景阴影校正图像、第二背景阴影校正图像的信息；
校正模块：用于根据所述第一背景图像、所述第二背景图像、所述第一背景阴影校正图像、所述第二背景阴影校正图像对所述指纹图像进行校正，得到第二阶段指纹校正图像；
计算模块，用于计算所述第一背景阴影校正图像、所述第二背景阴影校正图像的信息。
作为上述实施例的优化方案，还包括第一存储模块，用于将所述第一背景图像、第二背景图像、第一背景阴影校正图像、第二背景阴影校正图像的信息的格式转化为非易失性存储器的存贮格式，并写入指纹模组的非易失性存储器中。
作为上述实施例的优化方案，还包括第二存储模块，用于将所述第一背景图像、所述第二背景图像、所述第一背景阴影校正图像、所述第二背景阴影校正图像的信息写入整机的文件系统中。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (8)
1.一种屏下光学指纹图像的校正方法，其特征在于，包括步骤：
获取并预存校正信息：通过两组测试单元按压指纹感测区时，采集传感器输出的图像，获得第一背景图像和第二背景图像；并通过计算获取第一背景阴影校正图像和第二背景阴影校正图像；
提取预存的校正信息：获取预存的对应于第一测试单元的第一背景图像的信息，其中所述第一测试单元具有均匀颜色且具有第一反射率；获取预存的对应于第二测试单元的第二背景图像的信息，其中所述第二测试单元具有均匀颜色且具有第二反射率；获取预存的所述第一背景图像对应的第一背景阴影校正图像的信息；获取预存的所述第二背景图像对应的第二背景阴影校正图像的信息；
根据提取信息对采集的指纹图像进行校正处理：根据所述第一背景图像、所述第二背景图像、所述第一背景阴影校正图像以及所述第二背景阴影校正图像对所采集的指纹图像进行校正，步骤包括：
根据所述指纹图像计算指纹阴影校正图像；
将所述指纹图像与所述第一背景图像相减，以取得第一阶段校正图像；
将所述第一背景图像与所述第二背景图像相减，以取得相对背景图像；
根据所述指纹图像、所述第一背景图像、所述第二背景图像、所述指纹阴影校正图像、所述第一背景阴影校正图像、所述第二背景阴影校正图像、所述第一阶段校正图像以及所述相对背景图像计算，获得第二阶段校正图像，包括步骤：
根据所述第一背景阴影校正图像、所述第二背景阴影校正图像和所述指纹阴影校正图像，计算阴影校正图像；
根据所述指纹图像、所述第一背景图像和所述第二背景图像，计算灰度校正系数；
将所述相对背景图像与所述阴影校正图像相乘，以取得相对背景阴影校正图像；
将所述相对背景阴影校正图像与所述灰度校正系数相乘，以取得补偿图像；以及将所述第一阶段校正图像与所述补偿图像相加，以取得所述第二阶段校正图像。
2.根据权利要求1所述的一种屏下光学指纹图像的校正方法，其特征在于，在获取并预存校正信息，包括步骤：
用第一测试单元按压指纹感测区，采集传感器输出的图像，即为第一背景图像；用第二测试单元按压指纹感测区时，采集传感器输出的图像，即为第二背景图像；
计算所述第一背景图像和所述第二背景图像对应的第一背景阴影校正图像和第二背景阴影校正图像；
将所述第一背景图像、所述第二背景图像、所述第一背景阴影校正图像和所述第二背景阴影校正图像的信息转换为非易失性存储器的存贮格式，并写入指纹模组的非易失性存储器中；或者将所述第一背景图像、所述第二背景图像、所述第一背景阴影校正图像和所述第二背景阴影校正图像的信息写入整机的文件系统中。
3.根据权利要求2所述的一种屏下光学指纹图像的校正方法，其特征在于，提取预存的校正信息时：
从指纹模组的非易失性存储器中，读取所述存贮格式的第一背景图像、第二背景图像、第一背景阴影校正图像、第二背景阴影校正图像的信息；将所述存贮格式的第一背景图像、第二背景图像、第一背景阴影校正图像、第二背景阴影校正图像的信息进行还原；
或者，从所述文件系统中，读取所述第一背景图像、第二背景图像、第一背景阴影校正图像、第二背景阴影校正图像的信息。
4.根据权利要求1所述的一种屏下光学指纹图像的校正方法，其特征在于，根据所述第一背景阴影校正图像、所述第二背景阴影校正图像、所述指纹图像计算所述阴影校正图像的计算公式是：
KL＝(KL_B1-KL_F)/(KL_B1-KL_B2)；
其中，KL_B1是第一背景阴影校正图像，KL_B2是第二背景阴影校正图像，KL_F是指纹阴影校正图像。
5.根据权利要求1所述的一种屏下光学指纹图像的校正方法，其特征在于，根据所述指纹图像、所述第一背景图像、所述第二背景图像计算灰度校正系数的计算公式是：
g＝(mean(B1)-mean(F))/(mean(B1)-mean(B2))；
其中，mean(B1)为第一背景平均值，mean(B2)为第二背景平均值，mean(F)为指纹平均值。
6.一种屏下光学指纹图像的校正装置，其特征在于，包括采集模块、获取模块、校正模块和计算模块：
采集模块：用于当手指按压指纹感测区时，通过采集传感器获得指纹图像；通过两组测试单元按压指纹感测区时，采集传感器输出的图像，获得第一背景图像和第二背景图像；
获取模块，用于获取预存的第一背景图像、第二背景图像、第一背景阴影校正图像、第二背景阴影校正图像的信息；
校正模块：用于根据所述第一背景图像、所述第二背景图像、所述第一背景阴影校正图像、所述第二背景阴影校正图像对所述指纹图像进行校正，得到第二阶段指纹校正图像；
计算模块，用于计算所述第一背景阴影校正图像、所述第二背景阴影校正图像的信息；
根据提取信息对采集的指纹图像进行校正处理：根据所述第一背景图像、所述第二背景图像、所述第一背景阴影校正图像以及所述第二背景阴影校正图像对所采集的指纹图像进行校正，步骤包括：
根据所述指纹图像计算指纹阴影校正图像；
将所述指纹图像与所述第一背景图像相减，以取得第一阶段校正图像；
将所述第一背景图像与所述第二背景图像相减，以取得相对背景图像；
根据所述指纹图像、所述第一背景图像、所述第二背景图像、所述指纹阴影校正图像、所述第一背景阴影校正图像、所述第二背景阴影校正图像、所述第一阶段校正图像以及所述相对背景图像计算，获得第二阶段校正图像，包括步骤：
根据所述第一背景阴影校正图像、所述第二背景阴影校正图像和所述指纹阴影校正图像，计算阴影校正图像；
根据所述指纹图像、所述第一背景图像和所述第二背景图像，计算灰度校正系数；
将所述相对背景图像与所述阴影校正图像相乘，以取得相对背景阴影校正图像；
将所述相对背景阴影校正图像与所述灰度校正系数相乘，以取得补偿图像；以及将所述第一阶段校正图像与所述补偿图像相加，以取得所述第二阶段校正图像。
7.根据权利要求6所述的一种屏下光学指纹图像的校正装置，其特征在于，还包括第一存储模块，用于将所述第一背景图像、第二背景图像、第一背景阴影校正图像、第二背景阴影校正图像的信息的格式转化为非易失性存储器的存贮格式，并写入指纹模组的非易失性存储器中。
8.根据权利要求6所述的一种屏下光学指纹图像的校正装置，其特征在于，还包括第二存储模块，用于将所述第一背景图像、所述第二背景图像、所述第一背景阴影校正图像、所述第二背景阴影校正图像的信息写入整机的文件系统中。
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