[发明专利]超声波指纹图像的去模糊方法

权利要求书

1.一种超声波指纹图像的去模糊方法，包括：

对连续多帧模糊图像进行维度拼接处理，得到多维模糊图像；

对所述多维模糊图像进行特征提取处理，得到多维特征图；

将所述多维特征图与所述多维特征图对应的连续多帧滤波核进行滤波处理，得到滤波后的多维特征图；

将所述滤波后的多维特征图进行融合处理，得到单帧去模糊图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述多维模糊图像进行特征提取处理，得到多维特征图，包括：

将所述多维模糊图像输入卷积神经网络进行特征提取处理，得到多维特征图，其中，所述卷积神经网络包括：深度可分离卷积层、归一化层、激活层；

所述深度可分离卷积层输出连接至所述归一化层输入；

所述归一化层输出连接至所述激活层输入。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述将所述多维特征图与所述多维特征图对应的连续多帧滤波核进行滤波处理，得到滤波后的多维特征图，包括：

将所述多维特征图与所述多维特征图对应的连续多帧滤波核输入滤波网络进行滤波处理，得到滤波后的多维特征图，其中，所述连续多帧滤波核根据超声波传感器和预设标定物进行标定处理得到。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将所述多维特征图与所述多维特征图对应的连续多帧滤波核输入滤波网络进行滤波处理，得到滤波后的多维特征图，包括：

将所述多维特征图与所述多维特征图对应的连续多帧滤波核输入维纳滤波网络进行滤波处理，得到滤波后的多维特征图，其中，所述维纳滤波网络的计算规则如下

所述维纳滤波网络的输入为所述多维特征图与所述多维特征图对应的连续多帧滤波核，所述维纳滤波网络的输出为由F(u,v)进行傅里叶逆变换得到的滤波后的多维特征图，H(u,v)为所述连续多帧滤波核h(x,y,t)的傅里叶变换，G(u,v)为所述多维特征图的傅里叶变换，S_η(u,v)为噪声功率谱，S_f(u,v)为信号功率谱，所述信号功率谱S_f(u,v)通过计算所述多维特征图的方差得到，所述噪声功率谱S_η(u,v)通过计算噪声图像的方差得到，所述噪声图像由所述多维特征图通过中值池化层处理后与所述多维特征图相减计算得到。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述将所述滤波后的多维特征图进行融合处理，得到单帧去模糊图像，包括：

将所述滤波后的多维特征图输入至深度可分离卷积网络进行维度融合处理，得到单帧去模糊图像。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述方法还包括：

将所述滤波后的多维特征图输入至特征融合网络进行特征融合处理，得到特征融合处理后的多维特征图；

将所述特征融合处理后的多维特征图输入至深度可分离卷积网络进行维度融合处理，得到单帧去模糊图像。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述特征融合网络包括：编码器和解码器，其中，所述编码器由复合卷积层和最大池化层连接得到，所述解码器由所述复合卷积层和上采样层连接得到，所述编码器中的复合卷积层与所述解码器中的上采样层连接，所述复合卷积层由所述深度可分离卷积层、所述归一化层和所述激活层依次连接得到。

8.一种超声波指纹图像的去模糊装置，包括：

拼接模块，用于对连续多帧模糊图像进行维度拼接处理，得到多维模糊图像；

提取模块，用于对所述多维模糊图像进行特征提取处理，得到多维特征图；

滤波模块，用于将所述多维特征图与所述多维特征图对应的连续多帧滤波核进行滤波处理，得到滤波后的多维特征图；

融合模块，用于将所述滤波后的多维特征图进行融合处理，得到单帧去模糊图像。