CN113891012B - 一种图像处理方法、装置、设备以及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请提供一种图像处理方法、装置、设备以及存储介质,所述图像处理方法,包括:控制曝光单元对待采集目标进行第N次曝光处理,得到第N次曝光图,其中,N大于或等于1;根据取图指令从所述曝光单元读取所述第N次曝光图;对读取到的所述第N次曝光图进行图像处理,同时,N累加1,返回所述控制曝光单元对待采集目标进行第N次曝光处理的步骤。在一定程度上降低了采图时间。
Description
技术领域
本申请涉及图像处理领域,具体而言,涉及一种图像处理方法、装置、设备以及存储介质。
背景技术
目前,手机上或者智能手表上的生物识别解决方案一般是在性能比较受限的可信执行环境(Trusted Execution Environment,TEE)中运行的,在该环境下,所有流程只能串行执行。如图1所示,控制单元控制曝光单元进行曝光获得一张曝光图,控制单元从曝光单元中读取到该曝光图,然后将读取到的曝光图发送至处理子单元进行比对,如果比对失败,控制单元再控制曝光单元进行曝光,如此循环。
对于一些特殊场景,例如,偏暗或者强光的场景,由于非指纹区域的光信号会对测光系统造成干扰,测光系统可能给出错误的曝光时间,导致采集到的指纹图像出现过曝或者欠曝的现象,进而导致采集到的指纹图像的图像质量下降。
可见,对于特殊场景,由于采集到的图像质量下降,可能会导致TEE环境下的终端一直对指纹进行采集,这就需要用户长时间的将手指放置于终端上,否则将很难比对成功。由此可见,现有技术中存在采集指纹图像的时间过长的技术问题。
发明内容
基于此,提出一种图像处理方法、装置、设备以及存储介质,以解决现有技术存在的采集图像的时间过长的技术问题。
第一方面,提供了一种图像处理方法,包括:
控制曝光单元对待采集目标进行第N次曝光处理,得到第N次曝光图,其中,N大于或等于1;
根据取图指令从所述曝光单元读取所述第N次曝光图;
对读取到的所述第N次曝光图进行图像处理,同时,N累加1,返回所述控制曝光单元对待采集目标进行第N次曝光处理的步骤。
上述图像处理方法,曝光单元首先对待采集目标进行了第N次曝光处理,得到第N次曝光图,然后,控制单元根据取图指令从曝光单元读取第N次曝光图,在读取到第N次曝光图后,对读取到的第N次曝光图进行图像处理,同时,立即控制曝光单元进行第N+1次曝光,可见,通过本发明实施例所述的图像处理方法不需要等待图像处理结束就进行了下一次的曝光,相较于现有的串行逻辑,在图像处理结束后才进行下一次曝光的方式,在相同的时间内能够得到更多的曝光图,从而在一定程度上降低了采图时间,更进一步的,当待采集目标是指纹时,用户不再需要长时间的将手指放置在终端上即可采集到更多的曝光图,在一定程度上降低了用户手指放置在屏幕上的时间,进而提高用户体验。
在本发明的一些实施例中,所述根据取图指令从所述曝光单元读取所述第N次曝光图,包括:
当N大于或等于2时,在结束对第N-1次曝光图的图像处理时,根据取图指令读取所述第N次曝光图。
上述实施例,说明了第N次曝光图的读取时机,即在结束对第N-1次曝光图的图像处理时才读取第N次曝光图,从而在结束图像处理后启动下一次曝光。
在本发明的一些实施例中,所述对读取到的所述第N次曝光图进行图像处理,包括:
基于所述第N次曝光图得到融合图像,所述N大于或等于2。
上述实施例,图像处理的结果为融合图像,即不管图像处理具体是怎样的处理,得到融合图像即可,从而实现了对曝光得到的图像进行连续融合。
在本发明的一些实施例中,所述基于所述第N次曝光图得到融合图像,包括:
基于所述第N次曝光图和在所述第N次曝光图之前的至少一个曝光图得到融合图像。
上述实施例,确定了融合对象,即第N次曝光图和在第N次曝光图之前的至少一个曝光图。
在本发明的一些实施例中,所述基于所述第N次曝光图和在所述第N次曝光图之前的至少一个曝光图得到融合图像,包括:
基于所述第N次曝光图,与,第1次曝光图至第N-1次曝光图得到融合图像。
上述实施例,将得到的曝光图全部进行融合,从而得到完全连续融合的融合图像。
在本发明的一些实施例中,所述对读取到的所述第N次曝光图进行图像处理,包括:
基于所述第N次曝光图进行特征比对得到比对结果。
上述实施例,先进行特征提取,然后再进行特征比对,得到特征比对结果,从而实现图像的连续比对。
在本发明的一些实施例中,所述基于所述第N次曝光图进行特征比对得到比对结果,包括:
对所述第N次曝光图进行特征提取,得到曝光图特征;
根据所述曝光图特征进行特征比对得到比对结果。
上述实施例,图像处理是对第N次曝光图进行特征提取,得到曝光图特征,然后根据曝光图特征得到比对结果,即第N次比对是对第N次曝光图进行。
在本发明的一些实施例中,所述N大于或等于2;所述基于所述第N次曝光图进行特征比对得到比对结果,包括:
基于所述第N次曝光图得到融合图像;
对所述融合图像进行特征提取,得到融合图特征;
根据所述融合图特征进行特征比对得到比对结果。
上述实施例,特征提取和特征比对是针对融合图像进行的,即先进行图像融合,然后再进行特征提取和比对得到比对结果,从而实现先融合后比对。
在本发明的一些实施例中,所述对读取到的所述第N次曝光图进行图像处理,包括:
当所述N小于或等于K时,基于所述第N次曝光图得到融合图像,其中,所述K大于或等于2;
当所述N大于所述K时,基于所述第N次曝光图进行特征比对得到比对结果。
上述实施例,在N小于或等于K时,连续融合,提高融合图像的质量,在N大于K时,先融合后比对得到比对结果。
在本发明的一些实施例中,所述待采集目标包括指纹,曝光图包括指纹曝光图。
上述实施例,说明了应用场景。
第二方面,提供了一种图像处理装置,包括:
曝光模块,用于控制曝光单元对待采集目标进行第N次曝光处理,得到第N次曝光图,其中,N大于或等于1;
取图模块,用于根据取图指令从所述曝光单元读取所述第N次曝光图;发送模块,用于对读取到的所述第N次曝光图进行图像处理,同时,N累加1,返回所述控制曝光单元对待采集目标进行第N次曝光处理的步骤。
在本发明的一些实施例中,所述取图模块,具体用于:
当N大于或等于2时,在结束对第N-1次曝光图的图像处理时,根据取图指令读取所述第N次曝光图。
在本发明的一些实施例中,所述发送模块,具体用于:
基于所述第N次曝光图得到融合图像,所述N大于或等于2。
在本发明的一些实施例中,所述发送模块,具体用于:
基于所述第N次曝光图和在所述第N次曝光图之前的至少一个曝光图得到融合图像。
在本发明的一些实施例中,所述发送模块,具体用于:
基于所述第N次曝光图,与,第1次曝光图至第N-1次曝光图得到融合图像。
在本发明的一些实施例中,所述发送模块,具体用于:
基于所述第N次曝光图进行特征比对得到比对结果。
在本发明的一些实施例中,所述发送模块,具体用于:
对所述第N次曝光图进行特征提取,得到曝光图特征;
根据所述曝光图特征进行特征比对得到比对结果。
在本发明的一些实施例中,所述N大于或等于2;所述发送模块,具体用于:
基于所述第N次曝光图得到融合图像;
对所述融合图像进行特征提取,得到融合图特征;
根据所述融合图特征进行特征比对得到比对结果。
在本发明的一些实施例中,所述发送模块,具体用于:
当所述N小于或等于K时,基于所述第N次曝光图得到融合图像,其中,所述K大于或等于2;
当所述N大于所述K时,基于所述第N次曝光图进行特征比对得到比对结果。
在本发明的一些实施例中,所述待采集目标包括指纹,曝光图包括指纹曝光图。
第三方面,提供了一种设备,其特征在于,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述图像处理方法的步骤。
第四方面,提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读取存储介质中存储有计算机程序指令,所述计算机程序指令被处理器读取并运行时,执行如上所述图像处理方法的步骤。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案,下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,应当理解,以下附图仅示出了本申请的某些实施例,因此不应被看作是对范围的限定,对于本领域普通技术人员来讲,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相关的附图。
图1为本申请实施例提供的串行逻辑的示意图;
图2为本申请实施例提供的图像处理方法的实现流程示意图;
图3为本申请实施例提供的终端显示目标区域的示意图;
图4为本申请实施例提供的图像处理方法的实现示意图;
图5为本申请实施例提供的图像处理方法的实现示意图;
图6为本申请实施例提供的得到融合图像的示意图;
图7为本申请实施例提供的图像处理方法的实现示意图;
图8为本申请实施例提供的图像处理方法的实现示意图;
图9为本申请实施例提供的图像处理方法的实现示意图;
图10为本申请实施例提供的图像处理方法的实现示意图;
图11为本申请实施例提供的图像处理方法的实现示意图;
图12为本申请实施例提供的图像处理装置的组成结构示意图;
图13为本申请实施例提供的设备的内部结构框图。
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,都属于本发明保护的范围。
在一个实施例中,提供了一种图像处理方法。本发明实施例所述的图像处理方法的执行主体为能够实现本发明实施例所述的图像处理方法的设备,该设备可以包括但不限于终端和服务器,更进一步的,本发明实施例所述的图像处理方法的执行主体包括终端或者服务器中的控制单元,终端可以是电子设备。示例性的,终端包括台式终端和移动终端,台式终端包括但不限于台式电脑和车载电脑;移动终端包括但不限于手机、平板、笔记本电脑、智能手表、智能手环、智能穿戴设备以及考勤设备。服务器包括高性能计算机和高性能计算机集群。本发明实施例所述的图像处理方法可以应用但不限于指纹采集场景,下面主要以指纹采集场景为例,对本发明实施例所述的图像处理方法进行说明。
实施例一、如图2所示,提供了一种图像处理方法,包括:
步骤100,控制曝光单元对待采集目标进行第N次曝光处理,得到第N次曝光图,其中,N大于或等于1。
曝光单元,为能够对待采集目标进行曝光并且得到曝光图的单元;待采集目标,为待采集的目标;第N次曝光图,为对待采集目标进行第N次曝光后得到的曝光图。
例如,终端上设置有目标区域,位于目标区域的目标为待采集的目标,即若位于目标区域的目标为手指时,则待采集目标为指纹;当位于目标区域的目标为人脸时,则待采集目标为人脸。
为了避免不必要的采集浪费系统资源、增加系统耗电量,当有目标位于目标区域时,确认该目标的类型,当位于目标区域的目标的类型是指定类型时,确认该目标是待采集目标,例如,指定类型为指纹类型。
位于目标区域,可以是指目标处于目标区域的正上方的一定距离内,例如,目标处于目标区域正上方1厘米内,或者,目标位于目标区域内且与目标区域接触,例如,目标触摸目标区域。其中,目标区域,可以设置于终端正面(即正对用户的一面),如图3所示,目标区域设置于终端屏幕的左上角位置A、右下角位置B或者中心位置C,目标区域也可以设置于终端背面(即背对用户的一面),示例性的,目标区域设置于终端背面的左上角位置、右下角位置或者中心位置。
在一个示例中,应用场景为屏下指纹场景,待采集目标为指纹,曝光图为指纹曝光图,设备中设置有屏下指纹模组。屏下指纹模组设置于终端屏幕上的目标区域的下方,当手指与终端屏幕上的目标区域接触时,屏下指纹模组触发,执行相应的指纹采集和处理操作。
步骤200,根据取图指令从所述曝光单元读取所述第N次曝光图。
取图指令,为指示进行取图的指令,控制单元在接收到取图指令时,便从曝光单元读取第N次曝光图。
在一个示例中,取图指令是由控制单元生成的,具体的,控制单元在控制曝光单元对待采集目标进行第N次曝光处理后,生成取图指令,然后根据取图指令,从曝光单元中读取第N次曝光图。
在一个示例中,控制单元中包括处理子单元,即处理子单元属于控制单元的一部分,具体的,处理子单元在结束对第N-1次曝光图的图像处理后,向控制单元发送取图指令,然后控制单元根据处理子单元发送的取图指令从曝光单元读取第N次曝光图。
当屏下指纹模组中包括曝光单元和控制单元时,本发明实施例所述的图像处理方法的执行主体为屏下指纹模组;当屏下指纹模组中包括曝光单元且控制单元位于电子设备时,本发明实施例所述的图像处理方法由电子设备中的处理器执行;当控制单元中的进行图像处理的处理子单元位于电子设备,并且,控制单元中的其他子单元位于屏下指纹模组时,本发明实施例所述的图像处理方法部分由电子设备中的处理器执行,部分由屏下指纹模组执行。
步骤300,对读取到的所述第N次曝光图进行图像处理,同时,N累加1,返回所述控制曝光单元对待采集目标进行第N次曝光处理的步骤。
在一个示例中,控制单元进行图像处理,具体的,控制单元在读取到第N次曝光图后,对读取到的第N次曝光图进行图像处理。
在一个示例中,控制单元中的处理子单元进行图像处理,具体的,步骤300对读取到的所述第N次曝光图进行图像处理,包括:将读取到的所述第N次曝光图发送至处理子单元进行图像处理。
其中,图像处理,为对曝光图进行处理,图像处理包括图像识别或者防伪检测等。
下面皆以处理子单元进行图像处理为例对本发明实施例进行说明。
在一个示例中,当满足预定条件时,停止循环,例如,预定条件为图像比对成功、或者图像满足目标清晰度要求,或者N达到预设值,其中,预设值,为预先设置的一个值。
上述图像处理方法,曝光单元首先对待采集目标进行了第N次曝光处理,得到第N次曝光图,然后,控制单元根据取图指令从曝光单元读取第N次曝光图,在读取到第N次曝光图后,对读取到的第N次曝光图进行图像处理,同时,立即控制曝光单元进行第N+1次曝光,可见,通过本发明实施例所述的图像处理方法不需要等待图像处理结束就进行了下一次的曝光,相较于现有的串行逻辑,在图像处理结束后才进行下一次曝光的方式,在相同的时间内能够得到更多的曝光图,从而在一定程度上降低了采图时间,更进一步的,当待采集目标是指纹时,用户不再需要长时间的将手指放置在终端上即可采集到更多的曝光图,在一定程度上降低了用户手指放置在屏幕上的时间,进而提高用户体验。
实施例二,步骤200所述根据取图指令从所述曝光单元读取所述第N次曝光图,包括:
当N大于或等于2时,在结束对第N-1次曝光图的图像处理时,根据取图指令读取所述第N次曝光图。
在一个示例中,如图4所示,当N=1时,控制单元控制曝光单元对待采集目标进行第1次曝光处理,得到第1次曝光图t1,控制单元生成取图指令,根据取图指令从曝光单元读取第1次曝光图t1,将读取到的第1次曝光图发送至处理子单元进行图像处理,同时,N累加1,N=2;控制单元控制曝光单元对待采集目标进行第2次曝光处理,得到第2次曝光图t2,在处理子单元结束对第1次曝光图t1的图像处理时,向控制单元发送取图指令,控制单元根据取图指令读取第2次曝光图t2,将读取到的第2次曝光图发送至处理子单元进行图像处理,同时,N累加1,N=3;控制单元控制曝光单元对待采集目标进行第3次曝光处理,得到第3次曝光图t3,在处理子单元结束对第2次曝光图t2的图像处理时,向控制单元发送取图指令,控制单元根据取图指令读取第3次曝光图t3,将读取到的第3次曝光图发送至处理子单元进行图像处理,同时,N累加1,N=4。依次循环。
上述实施例,说明了第N次曝光图的读取时机,即在结束对第N-1次曝光图的图像处理时才读取第N次曝光图,从而在结束图像处理后启动下一次曝光。
实施例三,步骤300所述对读取到的所述第N次曝光图进行图像处理,包括:
基于所述第N次曝光图得到融合图像,所述N大于或等于2。
如图5所示,提供了一种融合方案。控制单元控制曝光单元进行第1次曝光得到第1次曝光图t1,根据取图指令读取第1次曝光图t1,然后将第1次曝光图t1发送至处理子单元进行图像处理(示例性的,图像处理为图像增强,通过对第1次曝光图t1进行图像增强,可以得到第1次曝光图的增强图像),同时,N累加1,N=2,控制单元控制曝光单元进行第2次曝光得到第2次曝光图t2,图像处理结束后,处理子单元向控制单元发送取图指令,控制单元接收到取图指令后,根据取图指令从曝光单元读取第2次曝光图t2,然后将第2次曝光图t2发送至处理子单元进行图像处理(示例性的,图像处理为基于第2次曝光图t2得到融合图像,例如,将第1次曝光图的增强图像和第2次曝光图t2进行融合,得到融合图像1),同时,N累加1,N=3,控制单元控制曝光单元进行第3次曝光得到第3次曝光图t3,图像处理结束后,处理子单元向控制单元发送取图指令,控制单元接收到取图指令后,根据取图指令从曝光单元读取第3次曝光图t3,然后将第3次曝光图t3发送至处理子单元进行图像处理(示例性的,图像处理为将融合图像1和第3次曝光图t3进行融合,得到融合图像2),同时,N累加1,N=4,依次循环。
在一个示例中,图像融合,包括:根据待融合的图像的数量确定权重的数量;确定每个待融合的图像的权重;根据每个待融合的图像和每个待融合的图像的权重得到融合图像。例如,有3个待融合的图像,于是,确定权重的数量为3;假设3个待融合的图像的权重分别为:w1、w2和w3;假设3个待融合的图像为T1、T2和T3,于是,融合图像为:T1×w1+T2×w2+T3×w3。确定待融合的图像的权重,包括:根据待融合的图像的图像质量确定该待融合的图像的权重,待融合的图像的图像质量越高,该待融合的图像对应的权重越大,反之,待融合的图像的图像指质量越低,该待融合的图像对应的权重越小。
在一个示例中,图像融合包括有效区域识别、有效区域提取以有效区域拼接。有效区域识别,为对图像中的高质量的图像区域进行识别。其中,高质量的图像区域,可以包括但不限于清晰度高且亮度适中的图像区域。例如,按照相同的划分方法,将多个图像中的每一个划分为预设数量的图像区域,然后对多个图像中的每一个图像区域,计算多个图像中的每一个图像区域的清晰度评分和亮度评分,然后根据清晰度评分和亮度评分得到多个图像中的每一个图像区域的质量评分;最后,根据多个图像中的每一个图像区域的质量评分,确定预设数量的待拼接区域,即实现了有效区域识别;从多个曝光图中分割出该预设数量的待拼接区域,即实现了有效区域提取;将分割出的预设数量的待拼接区域进行拼接,得到融合图像,即实现了有效区域拼接。例如,图6所示,分别将多个图像(第1次曝光图、第2次曝光图和第3次曝光图)划分为4个图像区域,分别为:i1,i2,i3和i4,然后计算每个图像区域的质量评分:ij->m,其中,ij->m是指图像区域ij的质量评分为m,i是指第i次曝光图,j是指曝光图中的第j个图像区域,最后确定预设数量的待拼接区域,分别为:31,32,23和14,从而实现了有效区域识别,然后从第3次曝光图中分割出31和32,从第2次曝光图中分割出23,从第1次曝光图中分割出14,从而实现了有效区域提取,最后将31,32,23和14进行拼接,得到融合图像,从而实现了有效区域拼接。
上述实施例,图像处理的结果为融合图像,即不管图像处理具体是怎样的处理,得到融合图像即可,从而实现了对曝光得到的图像进行连续融合。
实施例四,所述基于所述第N次曝光图得到融合图像,包括:
基于所述第N次曝光图和在所述第N次曝光图之前的至少一个曝光图得到融合图像。
在第N次曝光图之前的至少一个曝光图,包括:第N-1次曝光图和/或第N-2次曝光图和/或第N-3次曝光图,…和/或第1次曝光图,例如,在第N次曝光图之前的至少一个曝光图为第N-1次曝光图,然后根据第N次曝光图和第N-1次曝光图得到融合图像。具体的得到融合图像的方法可以参照实施例三中的两种方法,在此不再详述。
在一个示例中,在得到不同融合程度的融合图像后,还可以使用次数识别模型对不同程度的融合图像进行识别,从而确定一个最佳的融合次数,通过该最佳的融合次数融合得到的融合图像将具有更高的图像质量。其中,不同融合程度的融合图像是指,融合图像对应的曝光图的数量不同,例如,融合图像1是将第1曝光图和第2次曝光图进行融合得到的,融合图像2是将第1次曝光图、第2次曝光图和第3次曝光图进行融合得到的,于是,认为融合图像1和融合图像2是两个不同融合程度的融合图像。
上述实施例,确定了融合对象,即第N次曝光图和在第N次曝光图之前的至少一个曝光图。
实施例五,所述基于所述第N次曝光图和在所述第N次曝光图之前的至少一个曝光图得到融合图像,包括:
基于所述第N次曝光图,与,第1次曝光图至第N-1次曝光图得到融合图像。
根据第1次曝光图、第2次曝光图、第3次曝光图、…、第N-1次曝光图以及第N次曝光图,得到融合图像。具体的得到融合图像的方法可以参照实施例三中的两种方法,例如,有N张曝光图,确定每张曝光图中的图像区域的数量为M,将每张曝光图按照相同的划分方式划分为M个图像区域,然后从N×M个图像区域中选择出M个待拼接区域,最后将M个待拼接区域进行拼接即可得到融合图像;再如,确定N张曝光图中的每张曝光图的权重,然后根据N张曝光图中的每张曝光图的权重和N张曝光图得到融合图像。
上述实施例,将得到的曝光图全部进行融合,从而得到完全连续融合的融合图像。
实施例六,步骤300所述对读取到的所述第N次曝光图进行图像处理,包括:
基于所述第N次曝光图进行特征比对得到比对结果。
图像处理包括特征提取和特征比对,首先基于第N次曝光图进行特征提取,得到图像特征,然后根据图像特征进行比对,得到比对结果,如图7所示。根据图像特征进行比对,得到比对结果,包括:将图像特征与多个预设的图像特征进行比对,得到图像特征与每个预设的图像特征之间的相似度;根据图像特征与每个预设的图像特征之间的相似度得到比对结果。例如,有3个预设的图像特征,计算图像特征与3个预设的图像特征之间的特征距离,根据图像特征与3个预设的图像特征之间的特征距离,得到图像特征与3个预设的图像特征之间的相似度,然后根据图像特征与3个预设的图像特征之间的相似度得到比对结果,比如,图像特征与第2个预设的图像特征之间的相似度最大,并且,第2个预设的图像特征为张三的图像特征,于是,比对结果为张三。
上述实施例,先进行特征提取,然后再进行特征比对,得到特征比对结果,从而实现图像的连续比对。
实施例七,所述基于所述第N次曝光图进行特征比对得到比对结果,包括:
对所述第N次曝光图进行特征提取,得到曝光图特征;
根据所述曝光图特征进行特征比对得到比对结果。
如图8所示,处理子单元在接收到第1次曝光图时,对第1次曝光图进行特征提取,得到曝光图特征,然后根据提取出的曝光图特征进行特征比对,得到第1次曝光图的比对结果;处理子单元在接收到第2次曝光图时,对第2次曝光图进行特征提取,得到曝光图特征,然后根据提取出的曝光图特征进行特征比对,得到第2次曝光图的比对结果;处理子单元在接收到第3次曝光图时,对第3次曝光图进行特征提取,得到曝光图特征,然后根据提取出的曝光图特征进行特征比对,得到第3次曝光图的比对结果;依次类推。
在一个示例中,将第N次曝光图输入特征提取网络,得到曝光图特征,例如,特征提取网络可以是基于VGG或者ResNet或者ShuffleNe构建的。
上述实施例,图像处理是对第N次曝光图进行特征提取,得到曝光图特征,然后根据曝光图特征得到比对结果,即第N次比对是对第N次曝光图进行。
实施例八,所述N大于或等于2;所述基于所述第N次曝光图进行特征比对得到比对结果,包括:
基于所述第N次曝光图得到融合图像;
对所述融合图像进行特征提取,得到融合图特征;
根据所述融合图特征进行特征比对得到比对结果。
如图9所示,处理子单元在接收到第1次曝光图时,对第1次曝光图进行特征提取,得到曝光图特征,然后根据提取出的曝光图特征进行特征比对,得到第1次曝光图的比对结果;处理子单元在接收到第2次曝光图时,将第1次曝光图和第2次曝光图进行融合得到融合图像,然后对融合图像进行特征提取,得到融合图特征,然后根据融合图特征进行比对,得到比对结果;处理子单元在接收到第3次曝光图时,基于第1次曝光图、第2次曝光图和第3次曝光图进行融合得到融合图像,然后对融合图像进行特征提取,得到融合图特征,然后根据融合图特征进行比对,得到比对结果;依次循环。
上述实施例,特征提取和特征比对是针对融合图像进行的,即先进行图像融合,然后再进行特征提取和比对得到比对结果,从而实现先融合后比对。
实施例九,设置了循环截止条件,当比对结果为比对失败时,根据取图指令从所述曝光单元读取所述第N次曝光图,当比对结果为比对成功时,不再根据取图指令从所述曝光单元读取所述第N次曝光图。
如图10,在进行了第tN+1次曝光处理,得到第tN+1次曝光图后,由于基于第N次曝光图得到融合图像,并且,该融合图像比对失败,所以,结束循环。
上述实施例,说明了循环截止条件,当比对成功时,停止循环。
实施例十,步骤300所述对读取到的所述第N次曝光图进行图像处理,包括:
当所述N小于或等于K时,基于所述第N次曝光图得到融合图像,其中,所述K大于或等于2;
当所述N大于所述K时,基于所述第N次曝光图进行特征比对得到比对结果。
例如,K等于3,如图11所示,n=1时,处理子单元在得到第1次曝光图时,基于第1次曝光图得到融合图像,即将第1次曝光图直接作为融合图像1;n=2时,处理子单元在得到第2次曝光图时,基于第1次曝光图和第2次曝光图得到融合图像2;n=3时,处理子单元在接收到第3次曝光图时,基于融合图像2和第3次曝光图得到融合图像3;n=4时,处理子单元进行图像处理,同时,n=5,处理子单元首先基于融合图像3和第4次曝光图得到融合图像4,然后再对融合图像4进行特征提取和特征比对,得到特征比对结果,如果比对失败,则继续下一次图像处理;n=5时,处理子单元进行图像处理,同时,n=6,处理子单元首先基于融合图像4和第5次曝光图得到融合图像5,然后再对融合图像5进行特征提取和特征比对,得到特征比对结果,如果比对失败,则继续下一次图像处理;依次类推,n=k时,处理子单元进行图像处理,同时,n=k+1,处理子单元首先基于融合图像k-1和第k次曝光图得到融合图像k,然后再对融合图像k进行特征提取和特征比对,得到特征比对结果,如果比对失败,则继续下一次图像处理;依次类推,当n=N时,处理子单元在得到第N次曝光图时,首先基于融合图像N-1和第N次曝光图得到融合图像N,然后再对融合图像N进行特征提取和特征比对,得到特征比对结果,比对成功,则结束。
上述实施例,在N小于或等于K时,连续融合,提高融合图像的质量,在N大于K时,先融合后比对得到比对结果。
实施例十一,如图12所示,提供了一种图像处理装置1200,包括:
曝光模块1201,用于控制曝光单元对待采集目标进行第N次曝光处理,得到第N次曝光图,其中,N大于或等于1;
取图模块1202,用于根据取图指令从所述曝光单元读取所述第N次曝光图;
发送模块1203,用于对读取到的所述第N次曝光图进行图像处理,同时,N累加1,返回所述控制曝光单元对待采集目标进行第N次曝光处理的步骤。
上述图像处理装置,曝光单元首先对待采集目标进行了第N次曝光处理,得到第N次曝光图,然后,控制单元根据取图指令从曝光单元读取第N次曝光图,在读取到第N次曝光图后,对读取到的第N次曝光图进行图像处理,同时,立即控制曝光单元进行第N+1次曝光,可见,通过本发明实施例所述的图像处理装置不需要等待图像处理结束就进行了下一次的曝光,相较于现有的串行逻辑,在图像处理结束后才进行下一次曝光的方式,在相同的时间内能够得到更多的曝光图,从而在一定程度上降低了采图时间,更进一步的,当待采集目标是指纹时,用户不再需要长时间的将手指放置在终端上即可采集到更多的曝光图,在一定程度上降低了用户手指放置在屏幕上的时间,进而提高用户体验。
在本发明的一些实施例中,所述取图模块1202,具体用于:
当N大于或等于2时,在结束对第N-1次曝光图的图像处理时,根据取图指令读取所述第N次曝光图。
在本发明的一些实施例中,所述发送模块1203,具体用于:
基于所述第N次曝光图得到融合图像,所述N大于或等于2。
在本发明的一些实施例中,所述发送模块1203,具体用于:
基于所述第N次曝光图和在所述第N次曝光图之前的至少一个曝光图得到融合图像。
在本发明的一些实施例中,所述发送模块1203,具体用于:
基于所述第N次曝光图,与,第1次曝光图至第N-1次曝光图得到融合图像。
在本发明的一些实施例中,所述发送模块1203,具体用于:
基于所述第N次曝光图进行特征比对得到比对结果。
在本发明的一些实施例中,所述发送模块1203,具体用于:
对所述第N次曝光图进行特征提取,得到曝光图特征;
根据所述曝光图特征进行特征比对得到比对结果。
在本发明的一些实施例中,所述N大于或等于2;所述发送模块1203,具体用于:
基于所述第N次曝光图得到融合图像;
对所述融合图像进行特征提取,得到融合图特征;
根据所述融合图特征进行特征比对得到比对结果。
在本发明的一些实施例中,所述发送模块1203,具体用于:
当所述N小于或等于K时,基于所述第N次曝光图得到融合图像,其中,所述K大于或等于2;
当所述N大于所述K时,基于所述第N次曝光图进行特征比对得到比对结果。
在本发明的一些实施例中,所述待采集目标包括指纹,曝光图包括指纹曝光图。
实施例十二,如图13所示,提供了一种设备,该设备具体可以是终端或服务器,该设备设置有屏下指纹模组。该设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口,存储器包括非易失性存储介质和内存储器,该设备的非易失性存储介质存储有操作系统,还可存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时,可使得处理器实现图像处理方法。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限,RAM以多种形式可得,诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。该内存储器中也可储存有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时,可使得处理器执行图像处理方法。本领域技术人员可以理解,图13中示出的结构,仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图,并不构成对本申请方案所应用于其上的设备的限定,具体的设备可以包括比图中所示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者具有不同的部件布置。
本申请提供的图像处理方法可以实现为一种计算机程序的形式,计算机程序可在如图13所示的设备上运行。设备的存储器中可存储组成图像处理装置的各个程序模板。比如,曝光模块1201和取图模块1202。
一种设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述计算机程序被所述处理器执行时,使得所述处理器执行如下步骤:
控制曝光单元对待采集目标进行第N次曝光处理,得到第N次曝光图,其中,N大于或等于1;
根据取图指令从所述曝光单元读取所述第N次曝光图;
对读取到的所述第N次曝光图进行图像处理,同时,N累加1,返回所述控制曝光单元对待采集目标进行第N次曝光处理的步骤。
实施例十三,提供了一种计算机可读存储介质,存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时,使得所述处理器执行以下步骤:
控制曝光单元对待采集目标进行第N次曝光处理,得到第N次曝光图,其中,N大于或等于1;
根据取图指令从所述曝光单元读取所述第N次曝光图;
对读取到的所述第N次曝光图进行图像处理,同时,N累加1,返回所述控制曝光单元对待采集目标进行第N次曝光处理的步骤。
需要说明的是,上述图像处理方法、图像处理装置、设备及计算机可读存储介质属于一个总的发明构思,图像处理方法、图像处理装置、设备及计算机可读存储介质实施例中的内容可相互适用。
在本申请所提供的实施例中,应该理解到,所揭露装置和方法,可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,所述单元的划分,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,又例如,多个单元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。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
另外,作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
再者,在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分,也可以是各个模块单独存在,也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。
以上所述仅为本申请的实施例而已,并不用于限制本申请的保护范围,对于本领域的技术人员来说,本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种图像处理方法,其特征在于,包括:
控制曝光单元对待采集目标进行第N次曝光处理,得到第N次曝光图,其中,N大于或等于1;
根据取图指令从所述曝光单元读取所述第N次曝光图;
对读取到的所述第N次曝光图进行图像处理,同时,N累加1,返回所述控制曝光单元对待采集目标进行第N次曝光处理的步骤;
所述对读取到的所述第N次曝光图进行图像处理,包括:
当所述N小于或等于K时,基于所述第N次曝光图得到融合图像,其中,所述K大于或等于2;
当所述N大于所述K时,基于所述第N次曝光图进行特征比对得到比对结果;
其中,所述待采集目标为指纹,所述曝光图为指纹曝光图;
所述基于所述第N次曝光图得到融合图像,包括:
基于所述第N次曝光图和在所述第N次曝光图之前的至少一个曝光图得到融合图像;
所述基于所述第N次曝光图进行特征比对得到比对结果,包括:
基于所述第N次曝光图与上一次得到的融合图像进行融合,得到新的融合图像;
提取所述新的融合图像的特征之后进行特征比对,得到比对结果。
2.如权利要求1所述的图像处理方法,其特征在于,所述根据取图指令从所述曝光单元读取所述第N次曝光图,包括:
当N大于或等于2时,在结束对第N-1次曝光图的图像处理时,根据取图指令读取所述第N次曝光图。
3.如权利要求1所述的图像处理方法,其特征在于,所述基于所述第N次曝光图和在所述第N次曝光图之前的至少一个曝光图得到融合图像,包括:
基于所述第N次曝光图,与,第1次曝光图至第N-1次曝光图得到融合图像。
4.如权利要求1所述的图像处理方法,其特征在于,所述基于所述第N次曝光图进行特征比对得到比对结果,进一步包括:
对所述第N次曝光图进行特征提取,得到曝光图特征;
根据所述曝光图特征进行特征比对得到比对结果。
5.如权利要求1所述的图像处理方法,其特征在于,N大于或等于2;所述基于所述第N次曝光图进行特征比对得到比对结果,进一步包括:
基于所述第N次曝光图得到融合图像;
对所述融合图像进行特征提取,得到融合图特征;
根据所述融合图特征进行特征比对得到比对结果。
6.一种图像处理装置,其特征在于,包括:
曝光模块,用于控制曝光单元对待采集目标进行第N次曝光处理,得到第N次曝光图,其中,N大于或等于1;
取图模块,用于根据取图指令从所述曝光单元读取所述第N次曝光图;
发送模块,用于对读取到的所述第N次曝光图进行图像处理,同时,N累加1,返回所述控制曝光单元对待采集目标进行第N次曝光处理的步骤;所述对读取到的所述第N次曝光图进行图像处理,包括:当所述N小于或等于K时,基于所述第N次曝光图得到融合图像,其中,所述K大于或等于2;当所述N大于所述K时,基于所述第N次曝光图进行特征比对得到比对结果;所述基于所述第N次曝光图得到融合图像,包括:基于所述第N次曝光图和在所述第N次曝光图之前的至少一个曝光图得到融合图像;所述基于所述第N次曝光图进行特征比对得到比对结果,包括:基于所述第N次曝光图与上一次得到的融合图像进行融合,得到新的融合图像;提取所述新的融合图像的特征之后进行特征比对,得到比对结果;
其中,所述待采集目标为指纹,所述曝光图为指纹曝光图。
7.一种设备,其特征在于,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述图像处理方法的步骤。
8.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序指令,所述计算机程序指令被处理器读取并运行时,执行权利要求1至5任一项所述图像处理方法的步骤。
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