指紋圖像的校正方法、裝置和終端與流程
2023-08-03 14:57:36 1
本發明涉及指紋識別技術領域，尤其涉及一種指紋圖像的校正方法、裝置和終端。
背景技術：
指紋識別技術被廣泛應用於智能終端、電子安防、公安指紋採集系統等相關領域，已經成為身份認證最主要的方案之一。目前指紋傳感技術已基本屬於智能終端的標準配置。通常在智能終端上，指紋傳感技術是採用指紋模組實現的，指紋模組包括一組指紋傳感器單元。為了標識指紋模組的位置，會在指紋模組對應的整機蓋板上絲印圖案，同時智能終端廠家也存在將自身logo圖案絲印在指紋模組上的需求。
由於目前的絲印技術無法做到絲印層是平整的一層，其有logo圖案的地方會凸起，需要嵌入到膠水層。絲印層與膠水層的介電常數無法做到完全相同，使得凸起處對應的指紋傳感器單元與有其他的指紋傳感器單元的差異性變得非常大，接近指紋信號所產生的差異，從而在指紋圖像上疊加一個清晰的logo圖像。這就造成了採集的指紋圖像不僅包括指紋圖像還包括了logo圖像，使得採集的指紋圖像不準確，影響指紋識別效果。
技術實現要素：
本發明旨在至少在一定程度上解決相關技術中的技術問題之一。
為此，本發明的一個目的在於提出一種指紋圖像的校正方法，該方法可以去除採集的指紋圖像中的非指紋圖像部分，提高採集的指紋圖像的準確度，從而提高指紋識別效果。
本發明的另一個目的在於提出一種指紋圖像的校正裝置。
本發明的另一個目的在於提出一種終端。
為達到上述目的，本發明第一方面實施例提出的指紋圖像的校正方法，包括：獲取預存的非指紋圖像的信息；採集指紋圖像，並根據所述非指紋圖像的信息，對所述指紋圖像進行校正。
本發明第一方面實施例提出的指紋圖像的校正方法，通過獲取預存的非指紋圖像的信息，並根據非指紋圖像的信息對採集的指紋圖像進行校正，可以去除採集的指紋圖像中的非指紋圖像部分，提高採集的指紋圖像的準確度，從而提高指紋識別效果。
為達到上述目的，本發明第二方面實施例提出的指紋圖像的校正裝置，包括：獲取模塊，用於獲取預存的非指紋圖像的信息；校正模塊，用於採集指紋圖像，並根據所述非指紋圖像的信息，對所述指紋圖像進行校正。
本發明第二方面實施例提出的指紋圖像的校正裝置，通過獲取預存的非指紋圖像的信息，並根據非指紋圖像的信息對採集的指紋圖像進行校正，可以去除採集的指紋圖像中的非指紋圖像部分，提高採集的指紋圖像的準確度，從而提高指紋識別效果。
為達到上述目的，本發明第三方面實施例提出的終端，包括：殼體、處理器、存儲器、電路板和電源電路，其中，電路板安置在殼體圍成的空間內部，處理器和存儲器設置在電路板上；電源電路，用於為終端的各個電路或器件供電；存儲器用於存儲可執行程序代碼；處理器通過讀取存儲器中存儲的可執行程序代碼來運行與可執行程序代碼對應的程序，以用於執行以下步驟：獲取預存的非指紋圖像的信息；採集指紋圖像，並根據所述非指紋圖像的信息，對所述指紋圖像進行校正。
本發明第三方面實施例提出的終端，通過獲取預存的非指紋圖像的信息，並根據非指紋圖像的信息對採集的指紋圖像進行校正，可以去除採集的指紋圖像中的非指紋圖像部分，提高採集的指紋圖像的準確度，從而提高指紋識別效果。
為達到上述目的，本發明第四方面實施例提出的非易失性計算機存儲介質，包括：獲取預存的非指紋圖像的信息；採集指紋圖像，並根據所述非指紋圖像的信息，對所述指紋圖像進行校正。
本發明第四方面實施例提出的非易失性計算機存儲介質，通過獲取預存的非指紋圖像的信息，並根據非指紋圖像的信息對採集的指紋圖像進行校正，可以去除採集的指紋圖像中的非指紋圖像部分，提高採集的指紋圖像的準確度，從而提高指紋識別效果。
本發明附加的方面和優點將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或通過本發明的實踐了解到。
附圖說明
本發明上述的和/或附加的方面和優點從下面結合附圖對實施例的描述中將變得明顯和容易理解，其中：
圖1是本發明實施例中蓋板上絲印logo圖案後指紋模組各層的示意圖；
圖2是本發明一個實施例提出的指紋圖像的校正方法的流程示意圖；
圖3是本發明實施例中Kr的計算流程示意圖；
圖4是本發明實施例中各平面示意圖；
圖5是本發明另一個實施例提出的指紋圖像的校正方法的流程示意圖；
圖6是本發明另一個實施例提出的指紋圖像的校正方法的流程示意圖；
圖7是本發明一個實施例提出的指紋圖像的校正裝置的結構示意圖；
圖8是本發明另一個實施例提出的指紋圖像的校正裝置的結構示意圖；
圖9是本發明另一個實施例提出的指紋圖像的校正裝置的結構示意圖；
圖10是本發明一個實施例提出的終端的結構示意圖。
具體實施方式
下面詳細描述本發明的實施例，所述實施例的示例在附圖中示出，其中自始至終相同或類似的標號表示相同或類似的模塊或具有相同或類似功能的模塊。下面通過參考附圖描述的實施例是示例性的，僅用於解釋本發明，而不能理解為對本發明的限制。相反，本發明的實施例包括落入所附加權利要求書的精神和內涵範圍內的所有變化、修改和等同物。
圖1是本發明實施例中在蓋板(cover)上絲印logo圖案後指紋模組各層的示意圖。在生成上述的指紋模組時，包括如下步驟：第一步，在蓋板上絲印一層圖案；第二步，在第一步的基礎上再絲印第一層底色；第三步，在第二步的基礎上再絲印第二層底色；第四步，用膠水將第三步得到的模塊貼於晶片上，製作成指紋模組。其中，晶片中包含陣列排布的多個指紋傳感器單元。
如圖1所示，當在蓋板上絲印logo圖案後，絲印logo層將有部分嵌入到膠水層，由於絲印logo層和膠水層的介電常數不一致，使得從蓋板表面到晶片中各指紋傳感器單元之間的電容值不同，例如，圖1中A、B兩點的電容值不同。當指紋模組採集指紋信號時，指紋傳感器單元採集到的數據，可看作是手指按壓的指紋、蓋板表面到晶片中指紋傳感器單元之間電容的共同作用的結果，其中後者相對於特定的模組來說是固定的。由於絲印logo層所帶來的差異而生成的絲印logo的信號達到了與指紋信號相當的強度，使得採集到的指紋圖像中疊加了清晰的logo圖像，使得指紋傳感器單元採集的指紋圖像並不準確，需要消除絲印logo圖像的影響。
為了消除絲印logo圖像的影響，本發明提出如下的實施例。
圖2是本發明一個實施例提出的指紋圖像的校正方法的流程示意圖。
參見圖2，該方法包括：
S21：獲取預存的非指紋圖像的信息。
其中，非指紋圖像是指採集指紋圖像時，疊加在指紋圖像上的非指紋圖像。非指紋圖像具體可以是上述的logo圖像。本發明將以logo圖像為例。由於在蓋板上絲印logo圖像後其信息不會改變，因此，非指紋圖像的信息可以是在智能終端出廠前計算並存儲的。
一些實施例中，非指紋圖像的信息可以是在指紋模組(簡稱模組)量產測試階段計算並存儲的。或者，
一些實施例中，非指紋圖像的信息也可以是在整機生產測試階段計算並存儲的。
具體的應用場景下的示例可以參見後續描述。
不論是在指紋模組量產測試階段還是在整機生產測試階段，非指紋圖像的信息的獲取流程都可以包括：
計算指紋模組中每個指紋傳感器單元的增益係數，將增益係數作為非指紋圖像的信息。
具體的，可以將每個指紋傳感器單元抽象為一個表達式是Y＝Kr*X+B的線性系統，X為指紋傳感器單元的檢測信號(模組表面的輸入)；Y為指紋傳感器單元輸出的數據；B值為指紋傳感器單元自身電路的直流分量，即沒有按壓輸入量時的響應數據；Kr為每個指紋傳感器單元的增益係數。
由於Kr包括了加logo圖像所帶來的差異性，因此可作為logo圖像的信息。
參見圖3，增益係數Kr的計算流程包括：
S31：獲取指紋模組中每個指紋傳感器單元在無輸入量時的第一響應數據，將第一響應數據作為對應指紋傳感器單元的直流分量。
根據上述的公式Y＝Kr*X+B可知，當無輸入量時，也就是X＝0時，Y＝B，則當X＝0時的響應數據(為了與後續的響應數據區分，這裡稱為第一響應數據)就是相應指紋傳感器單元的直流分量。
S32：獲取導電平面測試頭產生的對每個指紋傳感器單元都相同的輸入量，並獲取在相同的輸入量時每個指紋傳感器單元的第二響應數據。
導電平面測試頭是能夠對指紋模組中每個指紋傳感器單元產生相同輸入量的模塊，本實施例中，以導電平面測試頭是導電平面橡膠頭為例。具體的，該導電平面橡膠頭可以具體是有一面是平面的橡膠頭、內含導電材料，電阻小於800歐姆。
其中，可以用導電平面橡膠頭的平面按壓在指紋模組上，並保持平面橡膠頭良好接地，以使得每個指紋傳感器單元的輸入量X相同。
在每個指紋傳感器單元的輸入量都相同的情況下，可以分別檢測每個指紋傳感器單元的響應數據，與上述的第一響應數據區分，此時的響應數據稱為第二響應數據。
S33：根據第二響應數據、相同的輸入量和直流分量，計算每個指紋傳感器單元的增益係數。
計算公式是：
Kr＝(data1-B)/C；
其中，Kr是增益係數，data1是第二響應數據，C是相同的輸入量，B是直流分量。
因此，通過上述運算可以計算出每個傳感器單元的增益係數，並將該增益係數作為logo圖像的信息，以用於後續的指紋圖像的校正。
S22：採集指紋圖像，並根據非指紋圖像的信息，對指紋圖像進行校正。
採用的校正公式是：
CaliData＝(data2-B+Kr*B)/Kr+C*avgKr-C
其中，CaliData是校正後指紋圖像的數據，data2是校正前指紋圖像的數據，Kr是增益係數，B是直流分量，C是相同的輸入量，avgKr是所有指紋傳感器單元的增益係數的平均值。
上述的校正公式的推算原理如下：
步驟1、只做Kr修正，消除logo圖像。
根據已知的Kr由Y＝KrX+B求出X,由於只做Kr修正，因此在求得X之後重新加回直流分量B，可得到如下公式。由於Kr中包括了假定輸入量C的影響，CaliData』是被引入C輸入量的響應數據。
CaliData』＝(data2-B)/Kr+B。
步驟2、消除C值帶入的影響
指紋信號其實可看作是平面的手指按壓與手指指紋信號之和，其中手指指紋信號在各指紋傳感器單元上產生的數據不同，為有效信號；平面的手指按壓產生的數據，對於每個指紋傳感器單元來說是完全相同的，類似於導電平面橡膠頭的輸入值C，二者均是各個指紋傳感器單元上的等量輸入信號，僅影響整體數據的範圍非有效指紋信號，且二者均相差一個固定值Δ。如圖4所示，可根據Δ1＝Δ2的關係來進行平面校正，消除C值引入的影響。圖中假定導電平面橡膠頭的平面高於手按壓，若低於時計算與高於時的計算完全相同。
圖4中各平面的表達式可以如表1所示：
表1
Δ1＝Δ2→導電平面橡膠頭按壓校正後平面-手按壓校正後平面＝導電平面橡膠頭按壓校正前平面-手按壓校正前平面，再將錯誤！未找到引用源。中各表達式代入可以得到如下計算公式：
C-(data2-B)/Kr＝Kr*C+B-CaliData
移項化簡即可得到
CaliData＝(data2-B)/Kr+B+Kr*C-C
因為是要改變整體數據的範圍，因此上式中Kr*C中的Kr取模組中所有指紋傳感器單元增益Kr的平均值avgKr，即可得到最終修正公式如下：
CaliData＝(data2-B+Kr*B)/Kr+C*avgKr-C
本實施例中，通過獲取預存的非指紋圖像的信息，並根據非指紋圖像的信息對採集的指紋圖像進行校正，可以去除採集的指紋圖像中的非指紋圖像部分，提高採集的指紋圖像的準確度，從而提高指紋識別效果。
進一步的，上述存儲Kr可以應用在不同階段。分別如下實施例所示。
圖5是本發明另一個實施例提出的指紋圖像的校正方法的流程示意圖。本實施例以在指紋模組量產測試階段獲取並存儲Kr為例。
參見圖5，本實施例的方法包括：
S51：計算Kr。
其中，Kr的計算流程可以如圖3所示，在此不再詳細說明。
S52：將Kr的格式轉換為非易失性存儲器的存貯格式，並寫入指紋模組的非易失性存儲器中。
根據上述Kr的計算流程可知，Kr可以是小數，但是，通常非易失性存儲器中存儲的數據是整數形式，因此，需要將小數轉換為整數，以存儲在非易失性存貯存儲器中。
具體的，可以建立小數與整數之間的映射關係，根據該映射關係將Kr的格式轉換為非易失性存儲器的存貯格式。
可以理解的是，S51-S52可以在指紋模組量產測試階段執行。
之後，在整機使用階段可以再執行如下流程：
S53：從指紋模組的非易失性存儲器中，讀取上述存貯格式的Kr，並將該存貯格式的Kr進行還原，得到原始的Kr。
例如，採用原始的Kr轉換為存貯格式的Kr的逆向過程，從存貯格式的Kr恢復為原始的Kr。
S54：採集指紋圖像，並根據原始的Kr，對採集的指紋圖像進行校正。
其中，採用的校正公式是：
CaliData＝(data2-B+Kr*B)/Kr+C*avgKr-C。
其中，CaliData是校正後指紋圖像的數據，data2是校正前指紋圖像的數據，Kr是增益係數，B是直流分量，C是相同的輸入量，avgKr是所有指紋傳感器單元的增益係數的平均值。
通過上述的校正公式可以實現指紋圖像的校正。
本實施例中，通過獲取預存的非指紋圖像的信息，並根據非指紋圖像的信息對採集的指紋圖像進行校正，可以去除採集的指紋圖像中的非指紋圖像部分，提高採集的指紋圖像的準確度，從而提高指紋識別效果。進一步的，通過將Kr轉換為非易失性存儲器的存貯格式的Kr，可以適用於模組量產階段計算Kr並存儲。
圖6是本發明另一個實施例提出的指紋圖像的校正方法的流程示意圖。本實施例以在整機生產測試階段獲取並存儲Kr為例。
參見圖6，本實施例的方法包括：
S61：計算Kr。
其中，Kr的計算流程可以如圖3所示，在此不再詳細說明。
S62：將Kr寫入整機的文件系統中。
其中，整機的文件系統中可以存儲小數形式的數據。
可以理解的是，S61-S62可以在整機生產測試階段執行。
之後，在整機使用階段可以再執行如下流程：
S63：從整機的文件系統中，讀取Kr。
S64：採集指紋圖像，並根據讀取的Kr，對採集的指紋圖像進行校正。
其中，採用的校正公式是：
CaliData＝(data2-B+Kr*B)/Kr+C*avgKr-C。
其中，CaliData是校正後指紋圖像的數據，data2是校正前指紋圖像的數據，Kr是增益係數，B是直流分量，C是相同的輸入量，avgKr是所有指紋傳感器單元的增益係數的平均值。
通過上述的校正公式可以實現指紋圖像的校正。
本實施例中，通過獲取預存的非指紋圖像的信息，並根據非指紋圖像的信息對採集的指紋圖像進行校正，可以去除採集的指紋圖像中的非指紋圖像部分，提高採集的指紋圖像的準確度，從而提高指紋識別效果。進一步的，通過將Kr存儲到整機的文件系統中，可以適用於整機生產測試階段計算Kr並存儲。
圖7是本發明一個實施例提出的指紋圖像的校正裝置的結構示意圖。參見圖7，該裝置70包括：獲取模塊71和校正模塊72。
獲取模塊71用於獲取預存的非指紋圖像的信息；
校正模塊72用於採集指紋圖像，並根據非指紋圖像的信息，對指紋圖像進行校正。
一些實施例中，參見圖8，該裝置70還包括：
計算模塊73，用於計算非指紋圖像的信息；
第一存儲模塊74，用於將非指紋圖像的信息的格式轉換為非易失性存儲器的存貯格式，並寫入指紋模組的非易失性存儲器中；
相應的，獲取模塊71具體用於：
從指紋模組的非易失性存儲器中，讀取該存貯格式的非指紋圖像的信息；以及，將該存貯格式的非指紋圖像的信息進行還原，得到原始的非指紋圖像的信息。
一些實施例中，參見圖9，該裝置70還包括：
計算模塊73，用於計算非指紋圖像的信息；
第二存儲模塊75，用於將非指紋圖像的信息寫入整機的文件系統中；
相應的，獲取模塊71具體用於：從文件系統中，讀取非指紋圖像的信息。
不論是圖8或圖9，其中的計算模塊73具體用於：
計算指紋模組中每個指紋傳感器單元的增益係數，將增益係數作為非指紋圖像的信息。
可選的，計算模塊73進一步具體用於：
獲取指紋模組中每個指紋傳感器單元在無輸入量時的第一響應數據，將第一響應數據作為對應指紋傳感器單元的直流分量；
獲取導電平面測試頭產生的對每個指紋傳感器單元都相同的輸入量，並獲取在相同的輸入量時每個指紋傳感器單元的第二響應數據；
根據第二響應數據、相同的輸入量和直流分量，計算每個指紋傳感器單元的增益係數。
可選的，計算模塊73用於根據第二響應數據、相同的輸入量、直流分量，計算每個指紋傳感器單元的增益係數的計算公式是：
Kr＝(data1-B)/C，其中，data1是第二響應數據，C是相同的輸入量，B是直流分量。
可選的，導電平面測試頭是導電平面橡膠頭。
可選的，校正模塊72用於根據非指紋圖像的信息，對採集的指紋圖像進行校正的計算公式是：
CaliData＝(data2-B+Kr*B)/Kr+C*avgKr-C。
其中，CaliData是校正後指紋圖像的數據，data2是校正前指紋圖像的數據，Kr是增益係數，B是直流分量，C是相同的輸入量，avgKr是所有指紋傳感器單元的增益係數的平均值。
可以理解的是，本實施例的裝置與上述方法實施例對應，因此，本實施例裝置的各模塊的具體內容可以參見方法實施例中的相關描述，在此不再詳細說明。
本實施例中，通過獲取預存的非指紋圖像的信息，並根據非指紋圖像的信息對採集的指紋圖像進行校正，可以去除採集的指紋圖像中的非指紋圖像部分，提高採集的指紋圖像的準確度，從而提高指紋識別效果。
圖10是本發明一個實施例提出的終端的結構示意圖。參見圖10，終端100包括：殼體101、處理器102、存儲器103、電路板104和電源電路105，其中，電路板104安置在殼體101圍成的空間內部，處理器102和存儲器103設置在電路板104上；電源電路105，用於為終端的各個電路或器件供電；存儲器103用於存儲可執行程序代碼；處理器102通過讀取存儲器中存儲的可執行程序代碼來運行與可執行程序代碼對應的程序，以用於執行以下步驟：
獲取預存的非指紋圖像的信息；
採集指紋圖像，並根據非指紋圖像的信息，對指紋圖像進行校正。
另外，本發明另一實施例還提出了一種非易失性計算機存儲介質，非易失性計算機存儲介質存儲有一個或者多個模塊，以用於執行以下步驟：
獲取預存的非指紋圖像的信息；
採集指紋圖像，並根據非指紋圖像的信息，對指紋圖像進行校正。
可以理解的是，上述實施例的終端以及非易失性計算機存儲介質的具體內容可以參見方法實施例中的相關描述，在此不再詳細說明。
本實施例中，通過獲取預存的非指紋圖像的信息，並根據非指紋圖像的信息對採集的指紋圖像進行校正，可以去除採集的指紋圖像中的非指紋圖像部分，提高採集的指紋圖像的準確度，從而提高指紋識別效果。
需要說明的是，在本發明的描述中，術語「第一」、「第二」等僅用於描述目的，而不能理解為指示或暗示相對重要性。此外，在本發明的描述中，除非另有說明，「多個」的含義是指至少兩個。
流程圖中或在此以其他方式描述的任何過程或方法描述可以被理解為，表示包括一個或更多個用於實現特定邏輯功能或過程的步驟的可執行指令的代碼的模塊、片段或部分，並且本發明的優選實施方式的範圍包括另外的實現，其中可以不按所示出或討論的順序，包括根據所涉及的功能按基本同時的方式或按相反的順序，來執行功能，這應被本發明的實施例所屬技術領域的技術人員所理解。
應當理解，本發明的各部分可以用硬體、軟體、固件或它們的組合來實現。在上述實施方式中，多個步驟或方法可以用存儲在存儲器中且由合適的指令執行系統執行的軟體或固件來實現。例如，如果用硬體來實現，和在另一實施方式中一樣，可用本領域公知的下列技術中的任一項或他們的組合來實現：具有用於對數據信號實現邏輯功能的邏輯門電路的離散邏輯電路，具有合適的組合邏輯門電路的專用集成電路，可編程門陣列(PGA)，現場可編程門陣列(FPGA)等。
本技術領域的普通技術人員可以理解實現上述實施例方法攜帶的全部或部分步驟是可以通過程序來指令相關的硬體完成，所述的程序可以存儲於一種計算機可讀存儲介質中，該程序在執行時，包括方法實施例的步驟之一或其組合。
此外，在本發明各個實施例中的各功能單元可以集成在一個處理模塊中，也可以是各個單元單獨物理存在，也可以兩個或兩個以上單元集成在一個模塊中。上述集成的模塊既可以採用硬體的形式實現，也可以採用軟體功能模塊的形式實現。所述集成的模塊如果以軟體功能模塊的形式實現並作為獨立的產品銷售或使用時，也可以存儲在一個計算機可讀取存儲介質中。
上述提到的存儲介質可以是只讀存儲器，磁碟或光碟等。
在本說明書的描述中，參考術語「一個實施例」、「一些實施例」、「示例」、「具體示例」、或「一些示例」等的描述意指結合該實施例或示例描述的具體特徵、結構、材料或者特點包含於本發明的至少一個實施例或示例中。在本說明書中，對上述術語的示意性表述不一定指的是相同的實施例或示例。而且，描述的具體特徵、結構、材料或者特點可以在任何的一個或多個實施例或示例中以合適的方式結合。
儘管上面已經示出和描述了本發明的實施例，可以理解的是，上述實施例是示例性的，不能理解為對本發明的限制，本領域的普通技術人員在本發明的範圍內可以對上述實施例進行變化、修改、替換和變型。