指紋圖像的配準方法及配準位置與流程

2023-05-23 00:49:36 4

本發明涉及指紋配準技術領域，尤其涉及一種指紋圖像的配準方法及配準位置。

背景技術：

隨著手持智能設備在人們日常生活中變得越來越重要，手持智能設備的安全性也越來越為人們所關注，從而使得指紋識別技術越來越多的應用到手持智能設備中，以提高所述手持智能設備的安全性。而在指紋識別技術領域，指紋圖像的對準(也成為配準，即兩個指紋圖像的最大區域重合)尤其重要，只要兩個指紋圖像最大限度的對準之後，才便於兩個指紋圖像的匹配檢測。因此，提供一種既快速又準確度高的指紋圖像對準方法，成為本領域人員亟待解決的問題。

技術實現要素：

為解決上述技術問題，本發明實施例提供了一種指紋圖像的配準方法及配準位置，配準速度快，準確度高。

為解決上述問題，本發明實施例提供了如下技術方案：

一種指紋圖像的配準方法，包括：

分別選取第一指紋圖像和第二指紋圖像中的細節點，獲得與所述第一指紋圖像對應的第一細節點集合以及與所述第二指紋圖像對應的第二細節點集合；

對所述第一指紋圖像和第二指紋圖像進行濾波，獲得第一特徵頻譜和第二特徵頻譜，其中，所述第一特徵頻譜為所述第一指紋圖像的特徵頻譜，所述第二特徵頻譜為所述第二指紋圖像的特徵頻譜；

對所述第一細節點集合中的各細節點與所述第二細節點集合中的各細節點進行配準，獲得滿足預設條件的配準位置，並在所述滿足預設條件的配準位置對應的配準位置範圍內，分別計算所述第一特徵頻譜和所述第二特徵頻譜的相關度值，記為配準結果；

從所述配準結果中選出相關度值最大的配準結果，將其對應的配準位置記為所述第一指紋圖像和第二指紋圖像的最終配準位置。

優選的，對所述第一細節點集合中的各細節點與所述第二細節點集合中的各細節點進行配準，獲得滿足預設條件的配準位置，並在所述滿足預設條件的配準位置對應的配準位置範圍內，分別計算所述第一特徵頻譜和所述第二特徵頻譜的相關度值，記為配準結果包括：

遍歷所述第一細節點集合中的各細節點，對所述第一細節點集合中選取的細節點與所述第二細節點集合中的各細節點進行配準，獲得滿足預設條件的配準位置，計算所述滿足預設條件的配準位置對應的配準位置範圍；

遍歷所述配準位置範圍內的各配準位置，對所述配準位置範圍內選取的配準位置，計算所述第一特徵頻譜和所述第二特徵頻譜在各配準位置下的相關度值，記為配準結果。

優選的，所述對所述第一細節點集合中的各細節點與所述第二細節點集合中的各細節點進行配準，獲得滿足預設條件的配準位置，並在所述滿足預設條件的配準位置對應的配準位置範圍內，分別計算所述第一特徵頻譜和所述第二特徵頻譜的相關度值，記為配準結果，包括：

判斷所述第一細節點集合中是否存在未被選取過的細節點；

若存在，選取所述第一細節點集合中未被選取過的一細節點；

對所述第一細節點集合中選取的該細節點與所述第二細節點集合中的各細節點進行配準，獲得滿足預設條件的配準位置；

在所述滿足預設條件的配準位置對應的配準位置範圍內，對所述配準位置範圍內選取的配準位置，計算所述第一特徵頻譜和第二特徵頻譜的相關度值，記為配準結果。

優選的，所述對所述第一細節點集合中選取的細節點與所述第二細節點集合中的各細節點進行配準，獲得滿足預設條件的配準位置包括：

對所述第一細節點集合中選取的細節點與所述第二細節點集合中的各細節點進行配準，獲得所述第二細節點集合中各細節點相對於所述第一細節點集合中該選取細節點的配準位置及各配準位置對應的配準概率；

從所述第二細節點集合中各細節點相對於所述第一細節點集合中該細節點的配準位置及各配準位置對應的配準概率中選出滿足第一預設條件的配準位置及其對應的配準概率；

將所述滿足所述第一預設條件的配準位置對應的配準概率，代入預設概率模型中，計算二次概率結果；

判斷所述二次概率結果是否大於預設閾值，如果是，則所述滿足所述第一預設條件的配準位置為滿足預設條件的配準位置；

相應的，所述計算所述滿足預設條件的配準位置對應的配準位置範圍，包括：

以所述滿足預設條件的配準位置為中心，選取幅度範圍，計算出所述預設條件的配準位置對應的配準位置範圍。

優選的，所述預設概率模型為貝葉斯概率模型或人工智慧概率模型。

優選的，所述對所述第一細節點集合中選取的細節點與所述第二細節點集合中的各細節點進行配準包括：

基於各細節點的曲率和曲率方向，對所述第一細節點集合中選取的細節點與所述第二細節點集合中的各細節點進行配準。

優選的，所述對所述配準位置範圍內選取的配準位置，計算所述第一特徵頻譜和所述第二特徵頻譜的相關度值，記為配準結果包括：

在所述配準位置範圍內選取的配準位置處，固定所述第一特徵頻譜，以預設角度旋轉所述第二特徵頻譜，計算360°範圍內各旋轉位置處所述第一特徵頻譜和所述第二特徵頻率的相關度值，並從中選出滿足第二預設條件的相關度值，將所述滿足第二預設條件的相關度值對應的配準位置記為配準結果。

優選的，所述計算360°範圍內各旋轉位置處所述第一特徵頻譜和所述第二特徵頻率的相關度還包括：

在各旋轉位置處，以預設間距水平移動和/或豎直移動所述第二特徵頻譜，計算該旋轉位置處各水平位置和/或豎直位置，所述第一特徵頻譜和所述第二特徵頻率的相關度值。

一種指紋圖像的配準裝置，應用於上述任一項配準方法，包括：

細節點選取模塊，用於分別選取第一指紋圖像和第二指紋圖像中的細節點，獲得與所述第一指紋圖像對應的第一細節點集合以及與所述第二指紋圖像對應的第二細節點集合；

特徵頻譜獲取模塊，用於對所述第一指紋圖像和第二指紋圖像進行濾波，獲得第一特徵頻譜和第二特徵頻譜，其中，所述第一特徵頻譜為所述第一指紋圖像的特徵頻譜，所述第二特徵頻譜為所述第二指紋圖像的特徵頻譜；

配準結果計算模塊，用於對所述第一細節點集合中的各細節點與所述第二細節點集合中的各細節點進行配準，獲得滿足預設條件的配準位置，並在所述滿足預設條件的配準位置對應的配準位置範圍內，分別計算所述第一特徵頻譜和所述第二特徵頻譜的相關度值，記為配準結果；

配準位置篩選模塊，用於從所述配準結果中選出相關度值最大的配準結果，將其對應的配準位置記為所述第一指紋圖像和第二指紋圖像的最終配準位置。

優選的，所述配準結果計算模塊包括：

細節點遍歷單元，用於遍歷所述第一細節點集合中的各細節點，依次選取所述第一細節點集合中未被選取過的一細節點；

細節點配準單元，用於對所述第一細節點集合中選取的細節點與所述第二細節點集合中的各細節點進行配準，獲得滿足預設條件的配準位置，計算所述滿足預設條件的配準位置對應的配準位置範圍；

配準位置遍歷單元，用於遍歷所述配準位置範圍內的各配準位置，依次選取所述配準位置範圍內未被選取過的一配準位置；

配準結果計算單元，用於對所述配準位置範圍內選取的配準位置，計算所述第一特徵頻譜和所述第二特徵頻譜在各配準位置下的相關度值，記為配準結果。

優選的，所述配準結果計算模塊包括：

細節點判斷單元，用於判斷所述第一細節點集合中是否存在未被選取過的細節點，若存在，選取所述第一細節點集合中未被選取過的一細節點；

細節點配準單元，用於對所述第一細節點集合中選取的該細節點與所述第二細節點集合中的各細節點進行配準，獲得滿足預設條件的配準位置，計算所述滿足預設條件的配準位置對應的配準位置範圍；

配準結果計算單元，用於在所述滿足預設條件的配準位置對應的配準位置範圍內，對所述配準位置範圍內選取的配準位置，計算所述第一特徵頻譜和第二特徵頻譜的相關度值，記為配準結果。

優選的，所述細節點配準單元包括：

細節點配準子單元，用於對所述第一細節點集合中選取的細節點與所述第二細節點集合中的各細節點進行配準，獲得所述第二細節點集合中各細節點相對於所述第一細節點集合中該選取細節點的配準位置及各配準位置對應的配準概率；

配準位置選擇子單元，用於從所述第二細節點集合中各細節點相對於所述第一細節點集合中該細節點的配準位置及各配準位置對應的配準概率中選出滿足第一預設條件的配準位置及其對應的配準概率；

二次概率計算子單元，用於將所述滿足所述第一預設條件的配準位置對應的配準概率，代入預設概率模型中，計算二次概率結果；

二次概率判斷子單元，用於判斷所述二次概率結果是否大於預設閾值，如果是，則所述滿足所述第一預設條件的配準位置為滿足預設條件的配準位置；

配準位置計算子單元，用於以所述滿足預設條件的配準位置為中心，選取幅度範圍，計算出所述預設條件的配準位置對應的配準位置範圍。

優選的，所述配準結果計算單元包括：

角度旋轉子單元，用於在所述配準位置範圍內選取的配準位置處，固定所述第一特徵頻譜，以預設角度旋轉所述第二特徵頻譜；

相關度篩選子單元，用於計算360°範圍內各旋轉位置處所述第一特徵頻譜和所述第二特徵頻率的相關度值，並從中選出滿足第二預設條件的相關度值，將所述滿足第二預設條件的相關度值對應的配準位置記為配準結果。

優選的，所述配準結果計算單元還包括：

距離移動單元，用於在各旋轉位置處，以預設間距水平移動和/或豎直移動所述第二特徵頻譜；

相應的，所述相關度篩選子單元還用於計算該旋轉位置處各水平位置和/或豎直位置，所述第一特徵頻譜和所述第二特徵頻率的相關度值。

與現有技術相比，上述技術方案具有以下優點：

本發明實施例所提供的指紋圖像配準方法，先分別選取第一指紋圖像和第二指紋圖像中的細節點，獲得與所述第一指紋圖像對應的第一細節點集合以及與所述第二指紋圖像對應的第二細節點集合，並對所述第一細節點集合中的各細節點與所述第二細節點集合中的各細節點進行配準，獲得滿足預設條件的配準位置，從而通過細節點提取提高所述圖像配準方法的配準速度，再對所述第一指紋圖像和第二指紋圖像進行濾波，獲得第一特徵頻譜和第二特徵頻譜，其中，所述第一特徵頻譜為所述第一指紋圖像的特徵頻譜，所述第二特徵頻譜為所述第二指紋圖像的特徵頻譜，並在所述滿足預設條件的配準位置對應的配準位置範圍內，分別計算所述第一特徵頻譜和所述第二特徵頻譜的相關度值，記為配準結果，最後從所述配準結果中選出相關度值最大的配準結果，將其對應的配準位置記為所述第一指紋圖像和第二指紋圖像的最終配準位置，從而通過特徵頻譜相關度配準法，提高所述指紋圖像配準方法的準確度，使得本發明實施例所提供的指紋圖像配準方法，配準速度快，準確度高。

附圖說明

為了更清楚地說明本發明實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發明的一些實施例，對於本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發明一個實施例所提供的指紋圖像配準方法的流程圖；

圖2為本發明一個實施例所提供的指紋圖像配準裝置的結構示意圖。

具體實施方式

正如背景技術部分所述，提供一種既快速又準確度高的指紋圖像對準方法，成為本領域人員亟待解決的問題。

有鑑於此，本發明實施例提供了一種指紋圖像的配準方法，包括：

分別選取第一指紋圖像和第二指紋圖像中的細節點，獲得與所述第一指紋圖像對應的第一細節點集合以及與所述第二指紋圖像對應的第二細節點集合；

對所述第一指紋圖像和第二指紋圖像進行濾波，獲得第一特徵頻譜和第二特徵頻譜，其中，所述第一特徵頻譜為所述第一指紋圖像的特徵頻譜，所述第二特徵頻譜為所述第二指紋圖像的特徵頻譜；

對所述第一細節點集合中的各細節點與所述第二細節點集合中的各細節點進行配準，獲得滿足預設條件的配準位置，並在所述滿足預設條件的配準位置對應的配準位置範圍內，分別計算所述第一特徵頻譜和所述第二特徵頻譜的相關度值，記為配準結果；

從所述配準結果中選出相關度值最大的配準結果，將其對應的配準位置記為所述第一指紋圖像和第二指紋圖像的最終配準位置。

相應的，本發明實施例還提供了一種指紋圖像的配準裝置，包括：

細節點選取模塊，用於分別選取第一指紋圖像和第二指紋圖像中的細節點，獲得與所述第一指紋圖像對應的第一細節點集合以及與所述第二指紋圖像對應的第二細節點集合；

特徵頻譜獲取模塊，用於對所述第一指紋圖像和第二指紋圖像進行濾波，獲得第一特徵頻譜和第二特徵頻譜，其中，所述第一特徵頻譜為所述第一指紋圖像的特徵頻譜，所述第二特徵頻譜為所述第二指紋圖像的特徵頻譜；

配準結果計算模塊，用於對所述第一細節點集合中的各細節點與所述第二細節點集合中的各細節點進行配準，獲得滿足預設條件的配準位置，並在 所述滿足預設條件的配準位置對應的配準位置範圍內，分別計算所述第一特徵頻譜和所述第二特徵頻譜的相關度值，記為配準結果；

配準位置篩選模塊，用於從所述配準結果中選出相關度值最大的配準結果，將其對應的配準位置記為所述第一指紋圖像和第二指紋圖像的最終配準位置。

本發明實施例所提供的指紋圖像的配準方法及配準裝置，先通過細節點提取提高所述圖像配準方法的配準速度，再通過特徵頻譜相關度配準法，提高所述指紋圖像配準方法的準確度，從而使得本發明實施例所提供的指紋圖像配準方法，配準速度快，準確度高，而且可以有效滿足支持360°配準的實時性需求。

下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基於本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬於本發明保護的範圍。

在下面的描述中闡述了很多具體細節以便於充分理解本發明，但是本發明還可以採用其他不同於在此描述的其它方式來實施，本領域技術人員可以在不違背本發明內涵的情況下做類似推廣，因此本發明不受下面公開的具體實施例的限制。

下面為了便於描述該配準方法中各方法步驟，以一具體實施例對所述配準方法進行描述，但本發明對此並不做限定，在本發明的其他實施例中，並列步驟之間的執行順序可以互換，也可以同時進行，具體視情況而定。

如圖1所示，本發明實施例所提供的指紋圖像的配準方法包括：

S1：分別選取第一指紋圖像和第二指紋圖像中的細節點，獲得與所述第一指紋圖像對應的第一細節點集合以及與所述第二指紋圖像對應的第二細節點集合。

需要說明的是，在本發明實施例中，所述細節點包括：兩條指紋線路的交叉點和/或一條發生斷裂的指紋線的各個端點等，本發明對此並不做限定，具體視情況而定。

還需要說明的是，在本發明實施例中，可以選取所述第一指紋圖像中的部分細節點作為所述第一細節點集合，也可以選取所述第一指紋圖像中的全部細節點作為所述第一細節點集合，本發明對此並不做限定，具體視情況而定。同理，在本發明實施例中，也可以選取所述第二指紋圖像中的部分細節點作為第二細節點集合，或選取所述第二指紋圖像中的全部細節點作為第二細節點集合，本發明對此也不做限定，具體視情況而定。

S2：對所述第一指紋圖像和第二指紋圖像進行濾波，獲得第一特徵頻譜和第二特徵頻譜，其中，所述第一特徵頻譜為所述第一指紋圖像的特徵頻譜，所述第二特徵頻譜為所述第二指紋圖像的特徵頻譜。

在上述實施例的基礎上，在本發明的一個實施例中，使用濾波器對所述第一指紋圖像和第二指紋圖像進行濾波，獲得所述第一特徵頻譜和第二特徵頻譜。優選的，在本發明的一個優選實施例中，利用gabor濾波器對所述第一指紋圖像和第二指紋圖像進行濾波，獲得第一特徵頻譜和第二特徵頻譜，其中，所述第一特徵頻譜為所述第一指紋圖像的gabor特徵頻譜圖，所述第二特徵頻譜為所述第二指紋圖像的gabor特徵頻譜圖。

需要說明的是，在本發明實施例中，S1和S2是兩個獨立的步驟，在具體執行時，可以先執行S1，再執行S2，也可以先執行S2再執行S1，還可以同時執行S1和S2，本發明對此並不做限定，具體視情況而定。

S3：對所述第一細節點集合中的各細節點與所述第二細節點集合中的各細節點進行配準，獲得滿足預設條件的配準位置，並在所述滿足預設條件的配準位置對應的配準位置範圍內，分別計算所述第一特徵頻譜和所述第二特徵頻譜的相關度值，記為配準結果。

在上述實施例的基礎上，在本發明的一個實施例中，對所述第一細節點集合中的各細節點與所述第二細節點集合中的各細節點進行配準，獲得滿足預設條件的配準位置，並在所述滿足預設條件的配準位置對應的配準位置範圍內，分別計算所述第一特徵頻譜和所述第二特徵頻譜的相關度值，記為配準結果包括：

遍歷所述第一細節點集合中的各細節點，對所述第一細節點集合中選取的細節點與所述第二細節點集合中的各細節點進行配準，獲得滿足預設條件的配準位置，計算所述滿足預設條件的配準位置對應的配準位置範圍；

遍歷所述配準位置範圍內的各配準位置，對所述配準位置範圍內選取的配準位置，計算所述第一特徵頻譜和所述第二特徵頻譜在各配準位置下的相關度值，記為配準結果。

需要說明的是，在本發明實施例中，是先集中遍歷所述第一細節點集合中的各細節點，獲得所述第一細節點集合中各細節點對應的滿足預設條件的配準位置對應的配準位置範圍後，再集中遍歷各細節點對應的配準位置範圍內的各配準位置，對所述配準位置範圍內選取的配準位置，計算所述第一特徵頻譜和所述第二特徵頻譜在各配準位置下的相關度值，獲得配準結果。

在本發明的另一個實施例中，所述對所述第一細節點集合中的各細節點與所述第二細節點集合中的各細節點進行配準，獲得滿足預設條件的配準位置，並在所述滿足預設條件的配準位置對應的配準位置範圍內，分別計算所述第一特徵頻譜和所述第二特徵頻譜的相關度值，記為配準結果，包括：

判斷所述第一細節點集合中是否存在未被選取過的細節點；

若存在，選取所述第一細節點集合中未被選取過的一細節點；

對所述第一細節點集合中選取的該細節點與所述第二細節點集合中的各細節點進行配準，獲得滿足預設條件的配準位置；

在所述滿足預設條件的配準位置對應的配準位置範圍內，對所述配準位置範圍內選取的配準位置，計算所述第一特徵頻譜和第二特徵頻譜的相關度值，記為配準結果；

重複上述步驟，直至所述第一細節點集合中的所有細節點均被選取過，不存在未被選取過的細節點為止。

在本實施例中，該配準方法是先選取所述第一細節點集合中一細節點，對該細節點進行配準，獲得該細節點對應的滿足預設條件的配準位置，並計算滿足所述預設條件的配準位置對應的配準位置範圍；然後在所述滿足預設條件的配準位置對應的配準位置範圍內，對所述配準位置範圍內選取的配準位置，計算所述第一特徵頻譜和第二特徵頻譜的相關度值，獲得配準結果。獲得該細節點對應的配準結果後，再對所述第一細節點集合中的另一細節點進行配準，重複上述步驟，獲得其對應的配準結果後，再對所述第一細節點集合中的再一個細節點進行配準，直至獲得所述第一細節點集合中各細節點的配準結果。

需要說明的是，在本發明的其他實施例中，該配準方法還可以將所述第一細節點集合分成兩份或N(N大於2且小於所述第一細節點集合中的細節點數)份，完成一份細節點的配準，並獲得其各細節點的配準結果後，再執行下一份細節點的配準，計算配準結果，本發明對此並不做限定，具體視情況而定。

在上述任一實施例的基礎上，在本發明的一個實施例中，所述對所述第一細節點集合中選取的細節點與所述第二細節點集合中的各細節點進行配準，獲得滿足預設條件的配準位置包括：

對所述第一細節點集合中選取的細節點與所述第二細節點集合中的各細節點進行配準，獲得所述第二細節點集合中各細節點相對於所述第一細節點集合中該選取細節點的配準位置及各配準位置對應的配準概率；

從所述第二細節點集合中各細節點相對於所述第一細節點集合中該細節點的配準位置及各配準位置對應的配準概率中選出滿足第一預設條件的配準位置及其對應的配準概率；

將所述滿足所述第一預設條件的配準位置對應的配準概率，代入預設概率模型中，計算二次概率結果；

判斷所述二次概率結果是否大於預設閾值，如果是，則所述滿足所述第一預設條件的配準位置為滿足預設條件的配準位置；

相應的，所述計算所述滿足預設條件的配準位置對應的配準位置範圍，包括：

以所述滿足預設條件的配準位置為中心，選取幅度範圍，計算出所述預設條件的配準位置對應的配準位置範圍。

需要說明的是，在上述實施例的基礎上，在本發明的一個實施例中，從所述第二細節點集合中各細節點相對於所述第一細節點集合中該細節點的配準位置及各配準位置對應的配準概率中選出滿足第一預設條件的配準位置及其對應的配準概率優選為：從所述第二細節點集合中各細節點相對於所述第一細節點集合中該細節點的配準位置及各配準位置對應的配準概率中選出最大的配準概率及其對應的配準位置，記為滿足第一預設條件的配準位置及其對應的配準概率。但本發明對此並不做限定，在本發明的其他實施例中，還可以將數值大於第一預設值的配準概率及其對應的配準位置記為滿足第一預設條件的配準概率及其對應的配準位置，具體視情況而定。其中，本發明對所述第一預設值也不做限定，視具體情況而定。

還需要說明的是，在上述任一實施例的基礎上，在本發明的一個實施例中，所述對所述第一細節點集合中選取的細節點與所述第二細節點集合中的各細節點進行配準包括：基於各細節點的曲率和曲率方向，對所述第一細節點集合中選取的細節點與所述第二細節點集合中的各細節點進行配準。在本發明的其他實施例中，還可以基於所述細節點的其他特徵對所述第一細節點集合中選取的細節點與所述第二細節點集合中的各細節點進行配準，本發明對此並不做限定。

在上述任一實施例的基礎上，在本發明的一個優選實施例中，所述預設概率模型為貝葉斯概率模型或人工智慧概率模型。但本發明對此並不做限定，在本發明的其他實施例中，所述預設概率模型還可以為其他概率模型，具體視情況而定。

在上述任一實施例的基礎上，在本發明的一個實施例中，所述對所述配準位置範圍內選取的配準位置，計算所述第一特徵頻譜和所述第二特徵頻譜的相關度值，記為配準結果包括：

在所述配準位置範圍內選取的配準位置處，固定所述第一特徵頻譜，以預設角度旋轉所述第二特徵頻譜，計算360°範圍內各旋轉位置處所述第一特徵頻譜和所述第二特徵頻率的相關度值，並從中選出滿足第二預設條件的相關度值，將所述滿足第二預設條件的相關度值對應的配準位置記為配準結果。

在上述實施例的基礎上，在本發明的一個優選實施例中，所述從中選出滿足第二預設條件的相關度值，將所述滿足第二預設條件的相關度值對應的配準位置記為配準結果包括：從360°範圍內各旋轉位置處所述第一特徵頻譜和所述第二特徵頻率的相關度值中選出數值最大的相關度值，並該數值最大的相關度值對應的配準位置記為配準結果，在本發明的其他實施例中，所述第二預設條件還可以為其他條件，本發明對此並不做限定。

在上述實施例的基礎上，在本發明的一個優選實施例中，所述計算360°範圍內各旋轉位置處所述第一特徵頻譜和所述第二特徵頻率的相關度還包括：

在各旋轉位置處，以預設間距水平移動和/或豎直移動所述第二特徵頻譜，計算該旋轉位置處各水平位置和/或豎直位置的所述第一特徵頻譜和所述第二特徵頻率的相關度值。

相應的，在本實施例中，從中選出滿足第二預設條件的相關度值，將所述滿足第二預設條件的相關度值對應的配準位置記為配準結果包括：

從360°範圍內各旋轉位置及其對應的各水平位置和/或豎直位置處，所述第一特徵頻譜和所述第二特徵頻率的相關度值中選出數值最大的相關度值，並該數值最大的相關度值對應的配準位置記為配準結果。

需要說明的是，在本發明實施例中對所述預設幅度、預設角度以及預設間距的數值並不做限定，具體視情況而定。優選的，所述預設幅度與所述預設角度和/或所述預設間距相關，如當所述預設角度為3°時，所述預設幅度優選為±30°。

S4：從所述配準結果中選出相關度值最大的配準結果，將其對應的配準位置記為所述第一指紋圖像和第二指紋圖像的最終配準位置。

獲得所述第一細節點集合中各細節點的配準結果後，將所述第一細節點集合中各細節點的配準結果對應的相關度進行比較，從中選出相關度最大的配準結果，並將該相關度最大的配準結果對應的配準位置記為第一指紋圖像和第二指紋圖像的最終配準位置。

由上述描述可知，本發明實施例所提供的指紋圖像的配準方法，先分別選取第一指紋圖像和第二指紋圖像中的細節點，獲得與所述第一指紋圖像對應的第一細節點集合以及與所述第二指紋圖像對應的第二細節點集合，並對所述第一細節點集合中的各細節點與所述第二細節點集合中的各細節點進行 配準，獲得滿足預設條件的配準位置，從而通過細節點提取提高所述圖像配準方法的配準速度，再對所述第一指紋圖像和第二指紋圖像進行濾波，獲得第一特徵頻譜和第二特徵頻譜，並在所述滿足預設條件的配準位置對應的配準位置範圍內，分別計算所述第一特徵頻譜和所述第二特徵頻譜的相關度值，記為配準結果，最後從所述配準結果中選出相關度值最大的配準結果，將其對應的配準位置記為所述第一指紋圖像和第二指紋圖像的最終配準位置，從而通過特徵頻譜相關度配準法，提高所述指紋圖像配準方法的準確度，使得本發明實施例所提供的指紋圖像配準方法，配準速度快，準確度高。

相應的，本發明實施例還提供了一種指紋圖像的配準裝置，如圖2所示，包括：

細節點選取模塊100，用於分別選取第一指紋圖像和第二指紋圖像中的細節點，獲得與所述第一指紋圖像對應的第一細節點集合以及與所述第二指紋圖像對應的第二細節點集合；

特徵頻譜獲取模塊200，用於對所述第一指紋圖像和第二指紋圖像進行濾波，獲得第一特徵頻譜和第二特徵頻譜，其中，所述第一特徵頻譜為所述第一指紋圖像的特徵頻譜，所述第二特徵頻譜為所述第二指紋圖像的特徵頻譜；

配準結果計算模塊300，用於對所述第一細節點集合中的各細節點與所述第二細節點集合中的各細節點進行配準，獲得滿足預設條件的配準位置，並在所述滿足預設條件的配準位置對應的配準位置範圍內，分別計算所述第一特徵頻譜和所述第二特徵頻譜的相關度值，記為配準結果；

配準位置篩選模塊400，用於從所述配準結果中選出相關度值最大的配準結果，將其對應的配準位置記為所述第一指紋圖像和第二指紋圖像的最終配準位置。

需要說明的是，在本發明實施例中，所述細節點包括：兩條指紋線路的交叉點和/或一條發生斷裂的指紋線的各個端點等，本發明對此並不做限定，具體視情況而定。

還需要說明的是，在本發明實施例中，可以選取所述第一指紋圖像中的部分細節點作為所述第一細節點集合，也可以選取所述第一指紋圖像中的全部細節點作為所述第一細節點集合，本發明對此並不做限定，具體視情況而定。同理，在本發明實施例中，也可以選取所述第二指紋圖像中的部分細節點作為第二細節點集合，或選取所述第二指紋圖像中的全部細節點作為第二細節點集合，本發明對此也不做限定，具體視情況而定。

在上述實施例的基礎上，在本發明的一個實施例中，所述特徵頻譜獲取模塊200使用濾波器對所述第一指紋圖像和第二指紋圖像進行濾波，獲得所述第一特徵頻譜和第二特徵頻譜。優選的，在本發明的一個優選實施例中，所述特徵頻譜獲取模塊200利用gabor濾波器對所述第一指紋圖像和第二指紋圖像進行濾波，獲得第一特徵頻譜和第二特徵頻譜，其中，所述第一特徵頻譜為所述第一指紋圖像的gabor特徵頻譜圖，所述第二特徵頻譜為所述第二指紋圖像的gabor特徵頻譜圖。

在上述實施例的基礎上，在本發明的一個實施例中，所述配準結果計算模塊300包括：

細節點遍歷單元，用於遍歷所述第一細節點集合中的各細節點，依次選取所述第一細節點集合中未被選取過的一細節點；

細節點配準單元，用於對所述第一細節點集合中選取的細節點與所述第二細節點集合中的各細節點進行配準，獲得滿足預設條件的配準位置，計算所述滿足預設條件的配準位置對應的配準位置範圍；

配準位置遍歷單元，用於遍歷所述配準位置範圍內的各配準位置，依次選取所述配準位置範圍內未被選取過的一配準位置；

配準結果計算單元，用於對所述配準位置範圍內選取的配準位置，計算所述第一特徵頻譜和所述第二特徵頻譜在各配準位置下的相關度值，記為配準結果。

需要說明的是，在上述實施例中，所述配準結果計算模塊300是先集中遍歷所述第一細節點集合中的各細節點，獲得所述第一細節點集合中各細節點對應的滿足預設條件的配準位置對應的配準位置範圍後，再集中遍歷各細節點對應的配準位置範圍內的各配準位置，對所述配準位置範圍內選取的配準位置，計算所述第一特徵頻譜和所述第二特徵頻譜在各配準位置下的相關度值，獲得配準結果。

在本發明的另一個實施例中，所述配準結果計算模塊300包括：

細節點判斷單元，用於判斷所述第一細節點集合中是否存在未被選取過的細節點，若存在，選取所述第一細節點集合中未被選取過的一細節點；

細節點配準單元，用於對所述第一細節點集合中選取的該細節點與所述第二細節點集合中的各細節點進行配準，獲得滿足預設條件的配準位置，計算所述滿足預設條件的配準位置對應的配準位置範圍；

配準結果計算單元，用於在所述滿足預設條件的配準位置對應的配準位置範圍內，對所述配準位置範圍內選取的配準位置，計算所述第一特徵頻譜和第二特徵頻譜的相關度值，記為配準結果。

在上述實施例中，所述配準結果計算模塊300是先選取所述第一細節點集合中一細節點，對該細節點進行配準，獲得該細節點對應的滿足預設條件的配準位置，並計算滿足所述預設條件的配準位置對應的配準位置範圍；然後在所述滿足預設條件的配準位置對應的配準位置範圍內，對所述配準位置範圍內選取的配準位置，計算所述第一特徵頻譜和第二特徵頻譜的相關度值，獲得配準結果。獲得該細節點對應的配準結果後，再對所述第一細節點集合中的另一細節點進行配準，重複上述步驟，獲得其對應的配準結果後，再對 所述第一細節點集合中的再一個細節點進行配準，直至獲得所述第一細節點集合中各細節點的配準結果。

需要說明的是，在本發明的其他實施例中，所述配準結果計算模塊300還可以將所述第一細節點集合分成兩份或N(N大於2小於所述第一細節點集合中的細節點數)份，完成一份細節點的配準，並獲得其各細節點的配準結果後，再執行下一份細節點的配準，計算配準結果，本發明對此並不做限定，具體視情況而定。

在上述任一實施例的基礎上，在本發明的一個實施例中，所述細節點配準單元包括：

細節點配準子單元，用於對所述第一細節點集合中選取的細節點與所述第二細節點集合中的各細節點進行配準，獲得所述第二細節點集合中各細節點相對於所述第一細節點集合中該選取細節點的配準位置及各配準位置對應的配準概率；

配準位置選擇子單元，用於從所述第二細節點集合中各細節點相對於所述第一細節點集合中該細節點的配準位置及各配準位置對應的配準概率中選出滿足第一預設條件的配準位置及其對應的配準概率；

二次概率計算子單元，用於將所述滿足所述第一預設條件的配準位置對應的配準概率，代入預設概率模型中，計算二次概率結果；

二次概率判斷子單元，用於判斷所述二次概率結果是否大於預設閾值，如果是，則所述滿足所述第一預設條件的配準位置為滿足預設條件的配準位置；

配準位置計算子單元，用於以所述滿足預設條件的配準位置為中心，選取幅度範圍，計算出所述預設條件的配準位置對應的配準位置範圍。

需要說明的是，在上述實施例的基礎上，在本發明的一個實施例中，所述配準位置選擇子單元優選從所述第二細節點集合中各細節點相對於所述第 一細節點集合中該細節點的配準位置及各配準位置對應的配準概率中選出最大的配準概率及其對應的配準位置，記為滿足第一預設條件的配準位置及其對應的配準概率。但本發明對此並不做限定，在本發明的其他實施例中，所述配準位置選擇子單元還可以將數值大於第一預設值的配準概率及其對應的配準位置記為滿足第一預設條件的配準概率及其對應的配準位置，具體視情況而定。其中，本發明對所述第一預設值也不做限定，視具體情況而定。

還需要說明的是，在上述任一實施例的基礎上，在本發明的一個實施例中，所述細節點配準子單元基於各細節點的曲率和曲率方向，對所述第一細節點集合中選取的細節點與所述第二細節點集合中的各細節點進行配準。在本發明的其他實施例中，細節點配準子單元還可以基於所述細節點的其他特徵對所述第一細節點集合中選取的細節點與所述第二細節點集合中的各細節點進行配準，本發明對此並不做限定。

在上述任一實施例的基礎上，在本發明的一個優選實施例中，所述預設概率模型為貝葉斯概率模型或人工智慧概率模型。但本發明對此並不做限定，在本發明的其他實施例中，所述預設概率模型還可以為其他概率模型，具體視情況而定。

在上述任一實施例的基礎上，在本發明的一個實施例中，所述配準結果計算單元包括：

角度旋轉子單元，用於在所述配準位置範圍內選取的配準位置處，固定所述第一特徵頻譜，以預設角度旋轉所述第二特徵頻譜；

相關度篩選子單元，用於計算360°範圍內各旋轉位置處所述第一特徵頻譜和所述第二特徵頻率的相關度值，並從中選出滿足第二預設條件的相關度值，將所述滿足第二預設條件的相關度值對應的配準位置記為配準結果。

在上述實施例中，所述相關度篩選子單元優選從360°範圍內各旋轉位置處所述第一特徵頻譜和所述第二特徵頻率的相關度值中選出數值最大的相關 度值，並該數值最大的相關度值對應的配準位置記為配準結果，在本發明的其他實施例中，所述第二預設條件還可以為其他條件，本發明對此並不做限定。

在上述實施例的基礎上，在本發明的一個實施例中，所述配準結果計算單元還包括：

距離移動單元，用於在各旋轉位置處，以預設間距水平移動和/或豎直移動所述第二特徵頻譜；

相應的，所述相關度篩選子單元還用於計算該旋轉位置對應的各水平位置和/或豎直位置處，所述第一特徵頻譜和所述第二特徵頻率的相關度值。

在本實施例中，所述相關度篩選子單元優選從360°範圍內各旋轉位置及其對應的各水平位置和/或豎直位置處，所述第一特徵頻譜和所述第二特徵頻率的相關度值中選出數值最大的相關度值，並該數值最大的相關度值對應的配準位置記為配準結果。

需要說明的是，在本發明實施例中對所述預設幅度、預設角度以及預設間距的數值並不做限定，具體視情況而定。優選的，所述預設幅度與所述預設角度和/或所述預設間距相關，

綜上所述，本發明實施例所提供的指紋圖像的配準裝置及其配準方法，先通過細節點提取提高所述圖像配準方法的配準速度，再通過特徵頻譜相關度配準法，提高所述指紋圖像配準方法的準確度，從而使得本發明實施例所提供的指紋圖像配準方法，配準速度快，準確度高，而且可以有效滿足支持360°配準的實時性需求。

本說明書中各個部分採用遞進的方式描述，每個部分重點說明的都是與其他部分的不同之處，各個部分之間相同相似部分互相參見即可。

對所公開的實施例的上述說明，使本領域專業技術人員能夠實現或使用本發明。對這些實施例的多種修改對本領域的專業技術人員來說將是顯而易見的，本文中所定義的一般原理可以在不脫離本發明的精神或範圍的情況下，在其它實施例中實現。因此，本發明將不會被限制於本文所示的實施例，而是要符合與本文所公開的原理和新穎特點相一致的最寬的範圍。