【技术实现步骤摘要】
一种应用于指纹识别的滤波方法
[0001]本专利技术涉及图像处理领域,尤其涉及一种应用于指纹识别的滤波方法。
技术介绍
[0002]指纹识别技术是众多生物特征识别技术中的一种,所谓生物特征识别技术(biometrics),是指利用人体所固有的生理特征或行为特征来进行个人身份鉴定,由于生物识别所具有的便捷与安全等优点使得生物识别技术在身份认证识别和网络安全领域拥有广阔的应用前景,可用的生物特征识别技术有指纹、人脸、声纹、虹膜等,指纹是其中应用最为广泛的一种。
[0003]从20世纪60年代起新型的电子计算机技术进人指纹鉴定领域,为指纹鉴定自动化开辟了新的途径。近几年,指纹识别技术应用到智能手机上,成为支持手机解锁、在线支付的重要基础技术。而应用于手机端指纹识别的CMOS图像传感器需要对CMOS图像传感器图像进行滤波、图像binning等预处理。
[0004]但现有指纹识别对CMOS图像传感器图像的滤波处理,通常采用的是小波去噪、高斯去噪和中值滤波等方式,但小波去噪存在计算较复杂,需要较大的内存,不利于应用于CMOS图像传感器,也不具备图像binning效果;高斯去噪则需要较大的内存,不利于应用于CMOS图像传感器,不具备图像binning效果;而中值滤波,则存在滤波效果较差,容易损失指纹细节。
技术实现思路
[0005]基于现有技术所存在的问题,本专利技术的目的是提供一种应用于指纹识别的滤波方法,能解决现有指纹识别对CMOS图像传感器图像的滤波处理,所存在的需要内存大、不具备图像binn ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种应用于指纹识别的滤波方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤S1,根据所处理的指纹图像的空间频率选定M
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M滤波器;步骤S2,根据选定的所述M
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M滤波器的尺寸选定该滤波器的权重;步骤S3,根据所述M
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M滤波器的尺寸选定该滤波器的卷积步进;步骤S4,用所述M
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M滤波器按选定的权重和卷积步进对所述指纹图像进行滤波处理。2.如权利要求1所述的应用于指纹识别的滤波方法,其特征在于,所述步骤S1中,所选取的M
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M的滤波器为以下滤波器中的至少一种:2
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2滤波器、3
×
3滤波器、4
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4滤波器、5
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5滤波器、7
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7滤波器。3.如权利要求2所述的应用于指纹识别的滤波方法,其特征在于,所述步骤S2中,根据所述滤波器的尺寸选取该滤波器的权重为:若选定的为2
×
2滤波器,则选定的该滤波器的权重为:ones(2);若选定的为3
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3滤波器,则选取的该滤波器的权重为:conv2(ones(2),ones(2))、ones(3)中的一种;若选定的为4
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4滤波器,则选取的该滤波器的权重为:conv2(ones(3),ones(2))、conv2(conv2(ones(2),ones(2)),ones(2))中的一种;若选定的为5
×
5滤波器,则选取的该滤波器的权重为:conv2(conv2(ones(2),ones(2)),conv2(ones(2),ones(2)))、conv2(ones(3),ones(3))、conv2(ones(4),ones(2))中的一种;若选定的为7
×
7滤波器,则选取的该滤波器的权重为:conv2(ones(4),ones(4))、conv2(conv2(ones(3),ones(3)),ones(3))、conv2(A,B),所述conv2(A,B)中,A...
【专利技术属性】
技术研发人员:张佳祎,程杰,王凯,刘志碧,
申请(专利权)人:北京思比科微电子技术股份有限公司,
类型:发明
国别省市:
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