CN110431564A - 用于指纹图像增强的方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种用于指纹图像增强的方法，包括将第一低通滤波器(302；402)和第一权重(306；402’)应用(S704)于原始指纹图像数据(300)，以产生第一滤波指纹图像数据集(310)。将第二低通滤波器(304；403)和第二权重(308；403’)应用(S706)于原始指纹图像数据，以产生第二滤波指纹图像数据集(312)。第二滤波器的滤波器系数不同于第一滤波器的滤波器系数。将第一滤波指纹图像数据集和第二滤波指纹图像数据集(S708)进行组合，以产生最终增强指纹图像。本发明还涉及指纹感测系统和包括指纹感测系统的电子装置(100)。

Description

用于指纹图像增强的方法和系统

技术领域

本发明涉及用于指纹图像增强的方法。本发明还涉及指纹感测系统以及包括指纹感测系统的电子装置。

背景技术

各种类型的生物识别系统被越来越多地使用，以提供增强的安全性和/或增强的用户便利性。

特别地，指纹感测系统已经在例如消费电子装置中采用，这归功于它们的小外形格局、高性能和用户认可。

指纹传感器通常包括像素矩阵，该像素矩阵被配置成感测手指的指纹图案。收集来自像素元件中的每个的信号并随后处理以形成指纹图像。理想地，最终指纹图像是低噪声高分辨率指纹图像，该指纹图像可以用于指纹识别应用并且可以相对快速地被取得。

然而，由指纹传感器捕获的原始指纹图像通常以不同的方式失真。例如，原始指纹图像可能是模糊的、不均匀的，或者包含来自各种源的噪声，例如来自指纹传感器的模拟电路中的增益级。

指纹图像中的模糊可能是由手指和指纹传感器区域之间的电场变化引起的。US9,235,283公开了一种手指生物识别传感器的示例，其包括去模糊电路以减轻指纹图像中的模糊失真。通常，通过利用不同的模型函数尝试反转变化电场的影响来执行去模糊。一个缺点是去模糊可能会引起图像的其他部分中的伪影。

然而，模糊只是影响指纹图像的质量的几种失真中的一种，因此仍然可以进一步改善指纹图像质量。

发明内容

鉴于现有技术的上述和其他缺点，本发明的目的是提供一种用于指纹图像增强的方法，以提供具有改进质量的指纹图像。

根据本发明的第一方面，提供了一种用于指纹图像增强的方法，该方法包括：取得由指纹传感器装置捕获的原始指纹图像数据；将第一低通滤波器和第一权重应用于原始指纹图像数据以产生第一滤波指纹图像数据集，第一低通滤波器包括至少一组滤波器系数，将第二低通滤波器和第二权重应用于原始指纹图像数据以产生第二滤波指纹图像数据集，第二低通滤波器包括至少一组滤波器系数，其中第二滤波器的该组滤波系数不同于第一滤波器的该组滤波器系数，将第一滤波指纹图像数据集和第二滤波后指纹图像数据集进行组合以产生最终增强指纹图像。

本发明基于以下实现：将至少两个低通滤波器和两个权重分别应用于原始指纹图像数据，以获得至少两个不同的滤波指纹图像数据集。对滤波指纹图像数据集进行组合以产生增强的指纹图像。以这种方式可以处理例如指纹图像中的不均匀性，并利用改善的性能为指纹识别应用程序生成更清晰的图像。

因此，与现有技术方法相比，本发明可以特别地提供增强的指纹图像，其具有减少的不均匀性，并且可能具有更少的噪声和提高的锐度。因此，改进的指纹识别性能是可能的。

第二滤波器的该滤波器系数不同于第一滤波器的该滤波器系数可以是各滤波器系数组之间的至少一个滤波器系数不同。

“取得原始指纹图像数据”包括取得先前捕获的原始指纹图像数据。然而，它还可以包括捕获原始指纹图像数据并用它产生最终增强指纹图像。

原始指纹图像数据是由指纹传感器捕获的数据，并且优选地没有经历任何影响图像质量的处理。原始指纹图像数据可以被构造为来自指纹传感器的像素的数据点的二维矩阵。来自像素的数据点可以是所得指纹图像中的强度值。

将第一滤波指纹图像数据集和第二滤波指纹图像数据集进行组合可以包括以逐点方式将各数据集加在一起。例如，如果滤波数据集被构造为滤波数据的矩阵，则可以对矩阵求和以产生用于最终增强指纹图像的指纹图像数据。换句话说，组合第一滤波指纹图像数据集和第二滤波指纹图像数据可以是对来自指纹图像数据集的强度值的逐个像素求和。

低通滤波器可以是跨2维指纹图像数据应用的空间低通滤波器。如果在1维滤波器的情况下显示为图形，则低通滤波器可以由描述“曲线”的函数表示，或者如果在2维滤波器的情况下显示为图形，则低通滤波器可以由描述“表面”的函数表示。曲线或表面的形状由滤波器系数限定，从而定义低通滤波器的特性。

此外，可以以包括滤波器系数的矩阵的形式提供低通滤波器的离散表示。

在一些实施方式中，滤波器是高斯滤波器。高斯滤波器具有高斯函数形式的响应函数。高斯滤波器本身是技术人员已知的。关于以上内容，高斯滤波器的滤波器系数可以由高斯函数导出。2维高斯函数定义2维情况下“表面”的形状，而1维高斯函数定义1维情况下“曲线”的形状。

在应用高斯滤波器的情况下，每个滤波器的滤波器系数由高斯函数定义，并且可以根据标准偏差由单个参数控制。为第一个滤波器选择一个标准偏差，为第二个滤波器选择另一个标准偏差。因此，两个滤波器的滤波器系数不同。

根据本发明的实施方式，第一权重可以与第二权重不同。换句话说，可以应用不同的权重来产生滤波指纹图像数据集。通过适当地选择权重，这有利地提供了最终增强指纹图像的进一步改善的质量，例如，更清晰的图像、具有更少噪声的图像以及/或者最终增强指纹图像的提高的均匀性。

权重可以是正数或负数，并且有利地通过将权重与相应的滤波指纹图像数据相乘来应用。

在一个实施方式中，可以将多个低通滤波器和权重应用于原始指纹图像数据，以产生多个滤波指纹图像数据集，其中将多个滤波指纹数据集进行组合，以产生最终增强指纹图像。因此，原始指纹图像数据集可以通过低通滤波器和权重的组合(bank)。利用额外的低通滤波器和权重，甚至可以进一步提高最终增强指纹图像的质量。

根据本发明的实施方式，方法可以包括通过多次迭代地重复将低通滤波器和权重应用于在相应的先前迭代中产生的最终增强指纹图像，迭代地产生更新的最终增强指纹图像。因此，最终增强指纹图像被反馈到低通滤波器，并且被用作低通滤波器的输入作为“原始”指纹图像数据，以迭代地产生更新的最终增强指纹图像。迭代可循环若干次以产生具有更进一步提高的图像质量的最终增强指纹图像。

当利用迭代过程来产生最终增强指纹图像时，滤波器系数组可以在迭代之间有变化。例如，在第一次迭代中使用的第一组滤波器系数可以改变为在后续迭代中使用的第三组滤波器系数。类似地，第二组滤波器系数可以在两次迭代之间变化为第四组滤波器系数。

另外，当迭代以产生最终增强指纹图像时，权重中的至少一个可以在迭代之间有变化。

可以基于取得的原始指纹图像数据的属性来选择滤波器系数。进行这样的选择是为了，例如提高最终增强指纹图像的锐度或改善生物识别性能，即为了在指纹认证程序中利用最终增强指纹图像作为验证图像来提高指纹识别性能。

滤波器系数的选择可以基于经验确定的来自离线机器学习的选择来进行，该离线机器学习与根据原始指纹图像数据和滤波器系数的选择得到的最终增强指纹图像有关。该选择还可以基于利用作为输入的原始指纹图像数据以及利用作为目标的期望最终增强指纹图像解决数学优化问题。

以与上述滤波器系数的选择类似的方式，还可以基于取得到的原始指纹图像数据的属性来选择权重。例如，可以选择权重以获得具有提高的锐度的最终增强指纹图像。

根据本发明的第二方面，提供了一种指纹感测系统，该系统包括：指纹传感器装置，其用于获取指纹图像数据；以及控制单元，其被配置成执行任一上述实施方式中的任一个的步骤。

指纹传感器可以是电容式指纹传感器。这样的电容式指纹传感器可以包括电容式感测元件，每个电容式感测元件提供指示该特定感测元件与触摸传感器表面的手指表面之间的电容耦合的测量。在与指纹中的脊相对应的位置处的感测元件将比在与指纹中的谷相对应的位置处的感测元件表现出更强的与手指的电容耦合。

然而，本发明的各种实施方式不限于包括利用特定指纹感测技术的感测元件的指纹感测装置，而是同样适用于例如光学、热学、电容、声学/超声或压电指纹传感器等。

指纹传感器装置可以包括用于对指示由感测元件提供的指纹图案的感测信号进行操作的附加电路。这样的附加电路可以例如包括采样电路和模数转换电路。因此，指纹传感器从而可以提供作为数字信号的指纹图案信号。或者，指纹图案信号可以作为模拟信号被提供。例如，信号可以是指示电压的模拟或数字值，该信号进而可以与由手指(或手指检测结构附近的其它导电物体)、手指检测结构和它们之间的介电材料构成的电容器的电容成比例。

感测的指纹图案可以用于各种目的，例如生物识别登记或认证，或基于指纹图案的导航等。

本发明的进一步实施方式以及本发明的通过该第二方面取得的效果与很大程度上类似于上面针对本发明的第一方面所描述的那些。

进一步提供了一种电子装置，该电子装置包括：指纹感测系统；其中控制单元被配置成：向指纹感测系统提供针对手指的认证请求；从指纹传感系统接收验证信号；以及如果认证信号指示认证成功，则执行至少一个动作。

电子装置可以是移动装置(例如移动电话)、智能卡、平板电脑、或膝上型计算机、或台式计算机或包括指纹传感器的任何其它现有的或将来的合适的电子装置。

进一步提供了一种计算机程序产品，该产品包括：计算机可读介质，其具有在其上存储的用于控制电子装置的计算机程序，该电子装置包括：指纹传感器，其被配置成获取原始指纹图像数据，以及控制单元，其被配置成接收由指纹传感器捕获的原始指纹图像数据，其中计算机程序产品包括：用于将第一低通滤波器和第一权重应用于原始指纹图像数据以产生第一滤波指纹图像数据集的代码，第一低通滤波器包括：至少一组滤波器系数，用于将第二低通滤波器和第二权重应用于原始指纹图像数据以产生第二滤波指纹图像数据集的代码，第二低通滤波器包括至少一组滤波器系数，其中第二滤波器的该滤波器系数不同于第一滤波器的该滤波器系数，以及用于将第一滤波指纹图像数据集和第二滤波指纹图像数据集进行组合以产生最终增强指纹图像的代码。

总之，本发明涉及一种用于指纹图像增强的方法，该方法包括将第一低通滤波器和第一权重应用于原始指纹图像数据以产生第一滤波指纹图像数据集。将第二低通滤波器和第二权重应用于原始指纹图像数据以产生第二滤波指纹图像数据集。第二滤波器的滤波器系数不同于第一滤波器的滤波器系数。将第一滤波指纹图像数据集和第二滤波指纹图像数据集进行组合，以产生最终增强指纹图像。本发明还涉及指纹感测系统以及包括指纹感测系统的电子装置。

当对附加权利要求和以下描述进行研究时，将会明白本发明的进一步特征和优点。本领域的技术人员认识到，在不背离本发明的范围的情况下，可以对本发明的不同特征进行组合以产生除了下面描述的实施方式之外的实施实施方式。

附图说明

现在将参照示出本发明的示例实施方式的附图，更详细地描述本发明的这些和其它方面，其中：

图1示意性地示出了根据本发明的示例实施方式的电子装置；

图2示意性地示出了图1中的指纹感测装置；

图3概念性地示出了用于产生最终增强指纹图像的本发明的实施方式；

图4概念性地示出了用于产生最终增强指纹图像的本发明的实施方式；

图5概念性地示出了用于以迭代方式产生最终增强指纹图像的本发明的实施方式；

图6a概念性地示出了低通滤波器函数；

图6b概念性地示出了一组滤波器系数；

图7是示意性地示出根据本发明的实施方式的方法的流程图；

图8是示意性地示出根据本发明的实施方式的方法的流程图；以及

图9是示意性地示出根据本发明的实施方式的方法的流程图。

具体实施方式

在本详细描述中，主要参照具有组成指纹感测装置的移动装置来描述根据本发明的指纹感测系统和方法的各种实施方式。然而，应该注意的是，许多其它类型的电子装置可能集成了这样的指纹感测装置，例如平板电脑、台式计算机、膝上型计算机、智能卡等。

现在转到附图并且特别地，图1示意性地示出了被配置成以移动装置100的形式应用根据本公开内容的概念的电子装置的示例，该移动装置100具有组成的指纹传感器102和具有触摸屏接口106的显示单元104。在该实施方式中，指纹传感器102被布置在移动装置100的前侧，显示单元104也位于该前侧。指纹传感器102可以例如用于解锁移动装置100以及/或者用于授权利用移动装置100执行的交易等。指纹传感器102当然也可以被放置在移动装置100的背面或侧面。

优选地并且如本领域技术人员显而易见的，图1中所示的移动装置100进一步包括用于WLAN/Wi-Fi通信的第一天线、用于电信通信的第二天线、麦克风、扬声器和电话控制单元。当然，移动装置可能包括进一步的硬件元件。

还应注意，本发明可以适用于涉及任何其他类型的电子装置，例如膝上型计算机、遥控器、平板电脑、包括指纹传感器的智能卡，或任何其它类型的现有或将来的类似地配置的装置，包括任何类型的IoT(物联网)装置，其中希望允许要实现的用户特定的设置以及/或者用户的识别/认证。

关于所有的电子装置，例如图1中示出的电子装置，指纹传感器102被布置成与适用于控制指纹传感器102的控制单元电气或无线通信。控制单元可以包括微处理器、微控制器、可编程数字信号处理器或其他可编程器件。控制单元还可以或替代地包括专用组成电路、可编程门阵列或可编程阵列逻辑、可编程逻辑器件或数字信号处理器。在控制单元包括可编程器件，例如上述微处理器、微控制器或可编程数字信号处理器的地方，处理器可以进一步包括控制可编程装置的操作的计算机可执行代码。应当明白，借助于控制单元(或通常作为“处理电路”讨论)提供的功能的全部或一些部分可以至少部分地与指纹传感器102集成。

因此，指纹感测装置102可以被包括在包括控制单元(未示出)的指纹感测系统中。控制单元可以被配置成执行参照图3-8描述的步骤和功能。控制单元可以是独立指纹感测系统的一部分，或者控制单元可以是主电子装置的控制单元，即装置控制器。这样的装置控制器可以进一步被配置成向指纹感测装置102提供针对手指的认证请求。这样的认证请求可以例如涉及请求访问即该电子装置或采用指纹传感器的任何其他装置，或授权交易等。控制单元可以随后从指纹传感器装置102接收认证信号。如果认证信号指示认证成功，则可以执行至少一个动作。

参照图2，概念性地示出了指纹传感器102的稍微放大的视图。在采用电容式感测技术的情况下，指纹传感器102被配置成包括大量的感测元件，优选地被布置为二维阵列。二维阵列可以具有取决于计划实现的尺寸，并且在实施方式中，使用160×160像素。其它尺寸当然是可能的并且在本发明的范围内，包括与上述示例相比具有更少像素的二维阵列。单个感测元件(也表示为像素)在图2中由附图标记202表示。

图3概念性地示出了用于从原始指纹图像300产生增强指纹图像的本发明的实施方式。由指纹感测装置捕获的原始指纹图像300被输入至低通滤波器302、304和权重306、308的组合(bank)301，原始指纹图像数据300通过第一低通滤波器302和第一权重306，以产生第一滤波指纹图像数据集310。第一低通滤波器302包括描述滤波器302的特性的第一组滤波器系数。

原始指纹图像数据300还通过第二低通滤波器304。此外，第二权重308被应用于原始指纹图像数据300，以产生第二滤波指纹图像数据集312。第一滤波指纹图像数据集310和第二滤波指纹图像数据集312并行产生，即原始指纹图像数据300被并行输入至两个单独的滤波器中。

第二低通滤波器304包括第二组滤波器系数，其不同于第一组滤波器系数。换句话说，原始指纹图像数据被独立地输入至两个不同的滤波器中，该两个不同的滤波器产生不同的输出滤波指纹图像数据集。此外，在一些实施方式中，权重306和308也彼此不同。例如，第一权重306可以是“-1”，第二权重308可以是“1”。权重与相应的滤波指纹图像数据集相乘。通常，权重可以是任何正数或负数。

随后，将第一滤波指纹图像数据集310和第二滤波指纹图像数据集312进行组合，以产生最终增强指纹图像314。将滤波指纹图像数据310、312进行组合可以包括对滤波指纹图像数据310、312求和。图像数据通常由图像强度值的矩阵表示(例如，形成每个像素)，并且图像数据的求和是对矩阵求和的直接运算。

图4概念性地示出了本发明的进一步实施方式，其中滤波器组合(bank)被示出为包括多个低通滤波器和权重。原始指纹图像数据300被输入至低通滤波器(402-N)和权重(402’-N’)中的每一个。因此，对于低通滤波器和权重组中的每一个，产生滤波指纹图像数据集。在该概念图示中，仅示出了两个滤波指纹图像数据集310和312，但是如所提到的，存在从每对低通滤波器(402-N)和权重(402’-N’)产生的一个滤波指纹图像数据集。例如，如果存在X个低通滤波器(402-N)并因此存在X个权重(402’-N’)，则因此存在X个滤波指纹图像数据集，这些数据集随后被组合以形成最终增强指纹图像314。

图5概念性地示出了另一个示例实施方式。图5的实施方式包括低通滤波器(402-N)和图4中示出的权重。此外，图5包括产生最终增强指纹图像314的迭代过程的图示。因此，对于一次或者更多次迭代，在对多个滤波指纹图像数据集进行组合之后产生的最终增强指纹图像作为输入反馈给包括低通滤波器402-N和权重402’-N’的滤波器组合301。因此，最终增强指纹图像314通过低通滤波器402-N和权重402'-N'以产生一组新的滤波指纹图像数据集，将这些数据集进行组合以形成更新的最终增强指纹图像。迭代过程可以重复多次，这取决于例如原始指纹图像数据的特性。

此外，在图5所示的迭代过程中，滤波器系数和权重组可以在迭代之间有变化。在一些实施方式中，仅各滤波器和权重系数组中的一组可以在迭代之间有变化。例如，权重402’(或任何其他权重)可以在两次迭代之间有变化。类似地，低通滤波器402(或任何其他低通滤波器)的滤波器系数组可以在两次迭代之间有变化。

通过从多个存储的滤波器系数组中选择一组新的滤波器系数来改变滤波器系数。滤波器被应用在基于软件的平台中，这通常是利用例如高斯滤波器或其他低通滤波器对图像数据进行滤波的情况。

本发明的低通滤波器可以是各种滤波器类型，但是在一种可能的实现中，低通滤波器是高斯滤波器。高斯滤波器其特征通常在于具有标准偏差的高斯函数形式的响应函数。在采用高斯滤波器的情况下，标准偏差是可以被选择的滤波器特性，其随后通过高斯函数定义滤波器系数组。

因此，高斯函数定义了一组滤波器系数。高斯滤波器本身是本领域的技术人员已知的，并且高斯函数(也参见图6b)在两个维度中在数学上可以用下式表示：

其中σ是高斯函数的标准偏差。为了对指纹图像进行滤波，将具有标准偏差的高斯函数应用于指纹图像。高斯滤波可以被实现为与要滤波的图像卷积的2维核。

另一种可能性是在跨指纹图像的两个方向上应用1维滤波器。例如，可以首先在指纹图像的水平方向上应用1维滤波器，然后随后在图像的垂直方向上应用1维滤波器。当然也可以首先在垂直方向上应用1D滤波器，然后在水平方向上应用1D滤波器。

图6a概念性地示出了低通滤波器函数602，并且图6b示出了滤波器系数606的矩阵604形式的一组滤波器系数(仅一个被编号)。低通滤波器函数602可以例如是如上所述的高斯函数。

图6b中概念性地示出了滤波器系数606。可以从低通滤波器函数602导出，或者可以基于期望的图像质量输出单独地选择滤波器系数。滤波器系数的数量可以变化。例如，仅举几个例子，矩阵604可以包括5x5、7x7、9x9、12x12或15x15的滤波器系数。矩阵604不一定必须是方阵。对于滤波操作，核，即滤波器系数606的矩阵604与图像数据进行卷积。

图7示出了根据本发明的实施方式的方法步骤的流程图，本发明公开了一种用于指纹图像增强的方法。在第一步骤S701中，取得由指纹传感器装置捕获的原始指纹图像数据。

在步骤S704中，将第一低通滤波器和第一权重应用于原始指纹图像数据，以产生第一滤波指纹图像数据集，第一低通滤波器包括至少一组滤波器系数。例如，在低通滤波器是高斯滤波器的实施方式中，对滤波器系数进行选择，以提供表示高斯滤波器的高斯分布的期望标准偏差。

在步骤S706中，将第二低通滤波器和第二权重应用于原始指纹图像数据，以产生第二滤波指纹图像数据集。第二低通滤波器包括至少一组滤波器系数，其中第二滤波器的滤波器系数组不同于第一滤波器的滤波器系数组。

随后，在步骤S708中，将第一滤波指纹图像数据集和第二滤波指纹图像数据集进行组合，以产生最终增强指纹图像。

可选地，现在参照图8，包括步骤S702，以选择要应用于原始指纹图像数据的权重。此外，包括可选步骤S703，以选择低通滤波器(例如高斯滤波器)的滤波器系数。

滤波器系数以及/或者权重的选择可以基于对原始指纹图像数据进行分析。例如，可以进行选择以获得锐化的最终增强指纹图像，或者获得更均匀的最终增强指纹图像，或增强的组合。另一种方法是基于优化错误匹配率和错误不匹配率之间的权衡来优化生物识别性能。

存在用于确定选择哪些权重以及/或者滤波器系数的不同过程。了解如何进行这种选择的一种方式是从先前捕获的原始指纹图像数据执行离线机器学习，以学习如何将原始指纹图像数据改变成期望的最终增强指纹图像。因此，通过对大量先前图像进行分析并尝试通过调整滤波器系数以及/或者权重来增强图像，可以训练系统识别如何将输入的原始指纹图像数据改变成增强指纹图像。这种类型的学习可以例如利用有监督或无监督的机器学习算法来实现。

图9是根据本发明另一实施方式的方法步骤的流程图。图7和8的步骤也被包括在图9中的实施方式中，并且不再参考图9进行进一步描述。

在图9中呈现了用于产生最终增强指纹图像的迭代过程的示意性图示。因此，当在步骤S708中产生最终增强指纹图像时，将其作为输入反馈至滤波器，即最终增强指纹图像通过滤波步骤S704和S706，并且选择新滤波器系数以及每次迭代中的步骤S702和S703中的新权重的可选步骤。如果在步骤S708之后最终增强指纹图像是令人满意的，则结束处理并输出最终增强指纹图像，否则更新的最终增强指纹图像也作为输入反馈至步骤S704和S706，其中伴有可选步骤S702和S703。

图7-9中的流程图示出了具有两个权重和两个滤波器的示例性实施方式。如图4和5所示，权重和滤波器的数量可以是任何数量，并且当然不限于两个。例如，滤波器和权重的数量可以是2、3、4、5、6、7、8、9、10等。

本公开内容的功能可以利用现有的计算机处理器来实现，或者通过用于适当系统的专用计算机处理器来实现，为了这个或另一个目的而并入，或者通过硬连线系统来实现。本公开内容的范围内的实施方式包括程序产品，该程序产品包括用于载有或具有存储在其上的机器可执行指令或数据结构的机器可读介质。这样的机器可读介质可以是可以由通用或专用计算机或具有处理器的其它机器访问的任何可用介质。举例来说，这种机器可读介质可以包括RAM、ROM、EPROM、EEPROM、CD-ROM或其它光盘存储器、磁盘存储器或其它磁存储装置，或可用于载有或存储期望的程序代码的任何其他介质，其形式为机器可执行指令或数据结构，并且可以由通用或专用计算机或具有处理器的其它机器访问。当通过网络或其他通信连接(硬连线、无线或硬连线或无线的组合)向机器传送或提供信息时，机器正确地将连接视为机器可读介质。因此，任何这种连接都适当地称为机器可读介质。上述的组合也被包括在机器可读介质的范围内。机器可执行指令包括例如使通用计算机、专用计算机或专用处理机器执行特定功能或功能组的指令和数据。

尽管附图可以示出顺序，但是步骤的顺序可以与描述的顺序不同。还可以同时或部分同时执行两个或更多个步骤。这种变化将取决于所选择的软件和硬件系统以及取决于设计者选择。所有这些变化都在本公开内容的范围内。同样地，可以利用标准编程技术来完成软件实现，该技术具有基于规则的逻辑和其他逻辑，以完成各种连接步骤、处理步骤、比较步骤和决策步骤。另外，即使已经参照本发明的具体示例性实施方式描述了本发明，但是对于本领域的技术人员而言，许多不同的改变、修改等将变得显而易见。

此外，通过对附图、公开内容和所附权利要求的研究，本领域的技术人员在实践所要求保护的发明时能够明白和实现对公开内容的实施方式的改变。此外，在权利要求中，词语“包括”不排除其他元件或步骤，并且不定冠词“一个”不排除多个。

Claims (16)

1.一种用于指纹图像增强的方法，所述方法包括：

-取得(S701)由指纹传感器装置捕获的原始指纹图像数据(300)；

-将第一二维低通滤波器(302；402)和第一权重(306；402’)应用(S704)于所述原始指纹图像数据，以产生第一滤波指纹图像数据集(310)，所述第一二维低通滤波器包括至少一组滤波器系数，

-将第二二维低通滤波器(304；403)和第二权重(308；403’)应用(S706)于所述原始指纹图像数据，以产生第二滤波指纹图像数据集(312)，所述第二二维低通滤波器包括至少一组滤波器系数，其中所述第二滤波器的该组滤波器系数不同于所述第一滤波器的该组滤波器系数，

-将所述第一滤波指纹图像数据集和所述第二滤波指纹图像数据集进行组合(S708)，以产生最终增强指纹图像(314)。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一权重不同于所述第二权重。

3.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，包括：

-将多个二维低通滤波器(402-N)和多个权重(402-N’)应用于所述原始指纹图像数据，以产生多个滤波指纹图像数据集，其中将所述多个滤波指纹图像数据集进行组合，以产生所述最终增强指纹图像。

4.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，包括：

-通过多次迭代地重复将二维低通滤波器和权重应用于在相应的先前迭代中产生的所述最终增强指纹图像，迭代地产生更新的最终增强指纹图像。

5.根据权利要求4所述的方法，其中各组滤波器系数中的至少一组在两次迭代之间有变化。

6.根据权利要求4或5所述的方法，其中所述权重中的至少一个在两次迭代之间有变化。

7.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，包括：

-基于所取得的指纹图像数据的特性，选择(S703)所述二维低通滤波器系数。

8.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，包括：

-基于所取得的指纹图像数据，选择(S702)用于所述滤波器的所述权重。

9.根据权利要求8所述的方法，其中选择所述权重，用于取得具有提高的锐度的所述最终增强指纹图像。

10.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中所述二维低通滤波器中的每个是相应的高斯滤波器。

11.根据权利要求10所述的方法，其中所述高斯滤波器的标准偏差彼此不同，由此用于所述高斯滤波器的所述滤波器系数彼此不同。

12.一种指纹感测系统，包括：

-指纹传感器装置(102)，其用于获取指纹图像数据；以及

-控制单元，其被配置成执行前述权利要求中的任一项的所述步骤。

13.根据权利要求12所述的指纹感测系统，其中所述指纹传感器装置是电容式指纹传感器。

14.一种电子装置(100)，包括：

-根据权利要求12或13中的任一项所述的指纹感测系统；其中所述控制单元被配置成：

-向所述指纹感测装置提供针对手指的认证请求；

-从所述指纹感测装置接收认证信号；以及

-如果所述认证信号指示认证成功，则执行至少一个动作。

15.根据权利要求14所述的电子装置，其中所述电子装置是移动装置(100)或智能卡。

16.一种计算机程序产品，包括计算机可读介质，所述计算机可读介质具有在所述计算机可读介质上存储的用于控制电子装置的计算机程序，所述电子装置包括指纹传感器，所述指纹传感器被配置成获取原始指纹图像数据，以及控制单元，所述控制单元被配置成接收由所述指纹传感器捕获的所述原始指纹图像数据，其中所述计算机程序产品包括：

-用于将第一二维低通滤波器(302；402)和第一权重(306；402’)应用于所述原始指纹图像数据以产生第一滤波指纹图像数据集(310)的代码，所述第一二维低通滤波器包括至少一组滤波器系数；

-用于将第二二维低通滤波器(304；403)和第二权重(308；403’)应用于所述原始指纹图像数据以产生第二滤波指纹图像数据集(312)的代码，所述第二二维低通滤波器包括至少一组滤波器系数，其中所述第二滤波器的该组滤波器系数不同于所述第一滤波器的该组滤波器系数，以及

-用于将所述第一滤波指纹图像数据集和所述第二滤波指纹图像数据集进行组合(S708)以产生最终增强指纹图像(314)的代码。