[发明专利]指纹分割方法及装置、可读存储介质、终端

权利要求书

1.一种指纹分割方法，其特征在于，包括：

对指纹图像进行归一化处理，得到归一化图像，所述归一化图像具有多个像素点；

确定所述多个像素点的对比度值；

选取对比度值大于对比度阈值的像素点，作为种子点，其中，所述对比度阈值是基于所述多个像素点的对比度值确定的；

遍历各个像素点，以每个像素点为中心，计算预设区域内的种子点数量占该预设区域内像素点数量的比值，并根据所述比值判断当前像素点是否为有效指纹；

其中，所述指纹图像为灰度图；

确定所述多个像素点的对比度值包括：

计算所述多个像素点的初始对比度值；

计算抗亮度差异系数，所述归一化图像的各个像素点的灰度极值差越大，所述抗亮度差异系数越小；

对于各个像素点，采用所述初始对比度值与所述抗亮度差异系数的乘积，作为该像素点的对比度值。

2.根据权利要求1所述的指纹分割方法，其特征在于，采用下述公式，计算所述抗亮度差异系数：

其中，α用于表示抗亮度差异系数，N用于表示预设的灰度值上限值，max(I_dn)用于表示所述归一化图像的各个像素点的灰度值中的最大灰度值，min(I_dn)用于表示所述归一化图像的各个像素点的灰度值中的最小灰度值，max(I_dn)-min(I_dn)用于表示所述归一化图像的各个像素点的灰度极值差。

3.根据权利要求1所述的指纹分割方法，其特征在于，所述对比度阈值是基于所述多个像素点的对比度值的均值确定的。

4.根据权利要求3所述的指纹分割方法，其特征在于，采用下述公式，选取所述对比度阈值：

T＝T1×n；

其中，T用于表示所述对比度阈值，T1用于表示所述多个像素点的对比度值的均值，n为有理数，且0.5≤n≤1.5。

5.根据权利要求1所述的指纹分割方法，其特征在于，以每个像素点为中心，计算预设区域内的种子点数量占该预设区域内像素点数量的比值，并根据所述比值判断当前像素点是否为有效指纹包括：

以每个像素点为中心，设置第一预设区域，如果所述第一预设区域内的种子点数量占该第一预设区域内像素点数量的比值大于等于预设比值，则确定当前像素点为有效指纹；

其中，所述预设比值选自0～1。

6.根据权利要求5所述的指纹分割方法，其特征在于，以每个像素点为中心，计算预设区域内的种子点数量占该预设区域内像素点数量的比值，并根据所述比值判断当前像素点是否为有效指纹还包括：

如果所述第一预设区域内的种子点数量占该第一预设区域内像素点数量的比值小于等于预设比值，则以当前像素点为中心，设置第二预设区域，其中，所述第二预设区域的面积小于所述第一预设区域；

如果所述第二预设区域内的种子点数量占该第二预设区域内像素点数量的比值大于等于所述预设比值，则确定当前像素点为有效指纹。

7.根据权利要求1所述的指纹分割方法，其特征在于，在确定所述多个像素点的对比度值之前，还包括：

将所述归一化图像分割为多个区块；

计算每个区块内各个像素点的灰度极值差；

对于所述灰度极值差最小的区块，确定该区块的噪声类型；

根据所述噪声类型，对所述归一化图像的噪声进行去除。

8.根据权利要求7所述的指纹分割方法，其特征在于，根据所述噪声类型，对所述归一化图像的噪声进行去除的方法选自：

如果所述噪声类型为高斯噪声，则采用高斯滤波方法对所述归一化图像的噪声进行去除；

如果所述噪声类型为脉冲噪声，则采用中值滤波方法对所述归一化图像的噪声进行去除；

如果所述噪声类型为均方差噪声，则采用均方差滤波方法对所述归一化图像的噪声进行去除。