本发明专利技术公开了一种指纹图像的湿度评估方法、装置及系统，该方法包括：对指纹图像进行动态二值化处理，得到二值化图像；对二值化图像进行连通域分析，得到各个连通域及每个连通域的特征信息；根据各个特征信息从所有连通域中筛选出非正常连通域；计算出非正常连通域在所有连通域中的面积占比，并将面积占比作为湿度评估指标；本发明专利技术中由于采用的是动态二值化处理的方式对指纹图像进行二值化处理，不受指纹本身明暗变化的影响，从而使得到的湿度评估指标更加准确，有利于提高对指纹图像湿度评估的准确度。准确度。准确度。
【技术实现步骤摘要】
一种指纹图像的湿度评估方法、装置及系统
[0001]本专利技术涉及指纹识别
，特别是涉及一种指纹图像的湿度评估方法、装置及系统。
技术介绍
[0002]随着科技的发展，指纹识别的应用越来越广泛，其中，手指太湿会影响指纹图像的质量，影响指纹识别的准确性。通常湿手指的匹配分数较正常手指低，并且湿手指的预处理方式及提取局部特征的参数也应与正常手指有所区分，故准确评估指纹图像的湿度很有必要。
[0003]现有技术中通常基于灰度均值和方差来进行指纹图像湿度的评估，认为湿手指的均值和方差都较小，干手指的均值较大，而方差较小。但是，在实际情况中指纹图像复杂多变，灰度值不仅受湿度影响，还会受到按压力、异物、伤痕、传感机制及指纹采集环境的影响，且方差会受到噪声的干扰。因此，基于灰度均值和方差来的方法来对指纹图像湿度进行评估的局限性较大，评估准确率有待提高。
[0004]鉴于此，如何提供一种解决上述技术问题的指纹图像的湿度评估方法、装置及系统成为本领域技术人员需要解决的问题。
技术实现思路
[0005]本专利技术实施例的目的是提供一种指纹图像的湿度评估方法、装置及系统，能够使得到的湿度评估指标更加准确，有利于提高对指纹图像湿度评估的准确度。
[0006]为解决上述技术问题，本专利技术实施例提供了一种指纹图像的湿度评估方法，包括：
[0007]对指纹图像进行动态二值化处理，得到二值化图像；
[0008]对所述二值化图像进行连通域分析，得到各个连通域及每个所述连通域的特征信息；<br/>[0009]根据各个所述特征信息从所有连通域中筛选出非正常连通域；
[0010]计算出所述非正常连通域在所有连通域中的面积占比，并将所述面积占比作为湿度评估指标。
[0011]可选的，所述对指纹图像进行动态二值化处理，得到二值化图像的过程为：
[0012]针对指纹图像中的每个像素点，获取与所述像素点对应的邻域；
[0013]根据所述像素点对应的邻域的灰度均值确定出与所述像素点对应的动态灰度阈值；
[0014]根据所述动态灰度阈值对所述像素点的灰度值进行二值化处理，得到二值化结果；
[0015]根据所有像素点的二值化结果构成二值化图像。
[0016]可选的，所述根据所述邻域的灰度均值确定出与所述像素点对应的动态灰度阈值的过程为：
[0017]根据第一计算关系式计算出所述像素点对应的邻域中所有像素点的灰度均值，其在，所述第一计算关系式为：其中，M为灰度均值，N为邻域的边长大小，I(i,j)为邻域中相对坐标为(i,j)的像素点的灰度值；
[0018]根据第二计算关系式及所述灰度均值，得到与所述像素点对应的动态灰度阈值，其中，所述第二计算关系式为：Thr＝M+a，其中，Thr为灰度阈值，a为可调整的常数。
[0019]可选的，所述根据所述动态灰度阈值对所述像素点的灰度值进行二值化处理的过程为：
[0020]根据第三计算关系式及所述灰度阈值，得到与所述像素点对应的二值化结果，其中，所述第三计算关系式为：
[0021][0022]可选的，所述对所述二值化图像进行连通域分析的过程为：
[0023]对所述二值化图像采用种子填充算法进行连通域分析。
[0024]可选的，所述根据各个所述特征信息从所有连通域中筛选出非正常连通域的过程为：
[0025]针对每个所述连通域，根据所述连通域的特征信息判断所述指纹的脊线是否正常，若正常，则所述连通域为正常连通域；若不正常，则所述连通域为非正常连通域。
[0026]可选的，所述特征信息包括面积、周长、高度、宽度以及连通域边缘上的奇异点数量。
[0027]可选的，所述根据所述连通域的特征信息判断所述指纹的脊线是否正常的过程为：
[0028]预设多个筛选条件；
[0029]当与所述连通域对应的特征信息至少满足一个筛选条件时，所述指纹的脊线为非正常脊线；当与所述连通域对应的特征信息均不满足各个所述筛选条件时，所述指纹的脊线为正常脊线。
[0030]可选的，多个所述筛选条件为：
[0031]第一筛选条件为：面积S小于第一面积；
[0032]第二筛选条件为：高度H小于第一高度值，且宽度W小于第一宽度值；
[0033]第三筛选条件为：周长C小于预设周长；
[0034]第四筛选条件为：宽度W小于第二宽度值、且高度H大于第二高度值；
[0035]第五筛选条件为：宽度W小于第三宽度值、且高度H大于第三高度值，其中；
[0036]第六筛选条件为：宽度W小于第四宽度值、且高度H大于第四高度值；其中，所述第二宽度值、所述第三宽度值、所述第四宽度值的大小依次增加，所述第二高度值、所述第三高度值和所述第四高度值的大小依次增加，且所述第二高度值远大于所述第二宽度值；
[0037]第七筛选条件为：宽度W与奇异点数量Nodd的比值小于第一数值、且奇异点数量Nodd大于第一数量；
[0038]第八筛选条件为：宽度W与奇异点数量Nodd的比值小于第二数值、且奇异点数量大
于第二数量；其中，所述第一数值、所述第一数量、所述第二数值、所述第二数量的大小依次增大。
[0039]本专利技术实施例还提供了一种指纹图像的湿度评估装置，包括：
[0040]处理模块，用于对指纹图像进行动态二值化处理，得到二值化图像；
[0041]分析模块，用于对所述二值化图像进行连通域分析，得到各个连通域及每个所述连通域的特征信息；
[0042]筛选模块，用于根据各个所述特征信息从所有连通域中筛选出非正常连通域；
[0043]计算模块，用于计算出所述非正常连通域在所有连通域中的面积占比，并将所述面积占比作为湿度评估指标。
[0044]本专利技术实施例还提供了一种指纹图像的湿度评估系统，包括：
[0045]存储器，用于存储计算机程序；
[0046]处理器，用于执行所述计算机程序时实现如上述所述指纹图像的湿度评估方法的步骤。
[0047]本专利技术实施例提供了一种指纹图像的湿度评估方法、装置、系统及计算机可读存储介质，该方法包括：对指纹图像进行动态二值化处理，得到二值化图像；对二值化图像进行连通域分析，得到各个连通域及每个连通域的特征信息；根据各个特征信息从所有连通域中筛选出非正常连通域；计算出非正常连通域在所有连通域中的面积占比，并将面积占比作为湿度评估指标。
[0048]可见，本专利技术实施例通过对指纹图像进行动态二值化处理，得到二值化图像后，对二值化图像进行连通域分析，得到每个连通域的特征信息，然后根据每个连通域的特征信息对各个连通域进行筛选，筛选出非正常连通域，进一步根据非正常连通域在所有连通域中的面积占比即可确定出指纹图像的湿度评估指标，本专利技术中由于采用的是动态二值化处理的方式对指纹图像进行二值化处理，不受指纹本身明暗变化的影响，从而使最终得到的湿度评估指标更加准确，有利于提高对指纹图像湿度评本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种指纹图像的湿度评估方法，其特征在于，包括：对指纹图像进行动态二值化处理，得到二值化图像；对所述二值化图像进行连通域分析，得到各个连通域及每个所述连通域的特征信息；根据各个所述特征信息从所有连通域中筛选出非正常连通域；计算出所述非正常连通域在所有连通域中的面积占比，并将所述面积占比作为湿度评估指标。2.根据权利要求1所述的指纹图像的湿度评估方法，其特征在于，所述对指纹图像进行动态二值化处理，得到二值化图像的过程为：针对指纹图像中的每个像素点，获取与所述像素点对应的邻域；根据所述像素点对应的邻域的灰度均值确定出与所述像素点对应的动态灰度阈值；根据所述动态灰度阈值对所述像素点的灰度值进行二值化处理，得到二值化结果；根据所有像素点的二值化结果构成二值化图像。3.根据权利要求2所述的指纹图像的湿度评估方法，其特征在于，所述根据所述邻域的灰度均值确定出与所述像素点对应的动态灰度阈值的过程为：根据第一计算关系式计算出所述像素点对应的邻域中所有像素点的灰度均值，其在，所述第一计算关系式为：其中，M为灰度均值，N为邻域的边长大小，I(i,j)为邻域中相对坐标为(i,j)的像素点的灰度值；根据第二计算关系式及所述灰度均值，得到与所述像素点对应的动态灰度阈值，其中，所述第二计算关系式为：Thr＝M+a，其中，Thr为灰度阈值，a为可调整的常数。4.根据权利要求3所述的指纹图像的湿度评估方法，其特征在于，所述根据所述动态灰度阈值对所述像素点的灰度值进行二值化处理的过程为：根据第三计算关系式及所述灰度阈值，得到与所述像素点对应的二值化结果，其中，所述第三计算关系式为：5.根据权利要求3所述的指纹图像的湿度评估方法，其特征在于，所述对所述二值化图像进行连通域分析的过程为：对所述二值化图像采用种子填充算法进行连通域分析。6.根据权利要求1至5任意一项所述的指纹图像的湿度评估方法，其特征在于，所述根据各个所述特征信息从所有连通域中筛选出非正常连通域的过程为：针对每个所述连通域，根据所述连通域的特征信息判断所述指纹的脊线是否正常，若正常，则所述连通域为正常连通域；若不正常，则所述连通域为非正常连通域。7.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈忠权，龙文勇，
申请(专利权)人：敦泰电子深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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