一种指纹拼接方法、装置、电子设备及介质与流程

1.本技术涉及图像处理领域，尤其涉及一种指纹拼接方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。


背景技术：

2.在指纹采集时，通常需要用户在预设区域内进行手指的中心、左侧、右侧、上侧、下侧等多次按压，并将每次按压采集到的指纹区域进行拼接，才能获取用户完整的指纹图像。
3.现有技术中心，在对采集到的不同的指纹区域进行拼接时，需要对每一个采集到的指纹区域中所有像素点进行特征分析，以识别指纹区域的特征信息，进而根据识别出的特征信息将所有指纹区域拼接为完整的指纹。该方法中，由于需要多次对不同的指纹区域中所有像素点进行分析，会占用大量的计算资源，导致指纹拼接的效率低下。


技术实现要素：

4.本技术提供了一种指纹拼接方法、装置及存储介质，以解决对指纹进行拼接时效率不高的问题。
5.第一方面，本技术提供了一种指纹拼接方法，所述方法包括：
6.获取用户的多张指纹图像，裁剪出每一张指纹图像的边缘区域图像；
7.提取每一张所述边缘区域图像的全局特征，选取其中一个边缘区域图像作为目标图像，根据所述全局特征分别计算所述目标图像与其它未被选取的所述边缘区域图像之间的重合度；
8.从其它未被选取的所述边缘区域图像中选取所述重合度最大的边缘区域图像为待拼接图像，识别所述待拼接图像与所述目标图像的重合区域；
9.从所述重合区域中任意选取一个像素点为目标像素点，以所述目标像素点为相同的参照点分别在所述目标图像中构建第一坐标系，以及在所述待拼接图像中构建第二坐标系；
10.遍历所述第一坐标系和所述第二坐标系中每个像素点的位置坐标，按照所述位置坐标将所述目标图像和所述待拼接图像进行拼接。
11.详细地，所述裁剪出每一张指纹图像的边缘区域图像，包括：
12.从所述多张指纹图像中选取其中一张指纹图像；
13.测量所述指纹图像中指纹的尺寸及选取指纹的中心像素；
14.根据所述尺寸计算裁剪范围，根据所述中心像素及所述裁剪范围对选取的所述指纹图像进行裁剪，得到选取的所述指纹图像的边缘区域图像。
15.详细地，所述提取每一张所述边缘区域图像的全局特征，包括：
16.从所述边缘区域图像中逐个选取其中一个边缘区域图像，统计被选取的边缘区域图像中每个像素点的像素值；
17.将所述像素值中最大像素值与最小像素值作为预设的映射函的参数，并利用所述
预设函数将所述被选取的边缘区域图像中每个像素点的像素值映射至预设范围内；
18.计算映射后的所述边缘区域图像中每一行像素的像素梯度，将每一行像素的像素梯度转换为行向量，将所述行向量拼接为所述边缘区域图像的全局特征。
19.详细地，所述识别所述待拼接图像与所述目标图像的重合区域，包括：
20.利用预先构建的滑动窗口对所述待拼接图像中的区域进行逐一框选，得到像素窗口；
21.从所述像素窗口中逐个选取其中一个像素点为目标像素点；
22.判断所述目标像素点的像素值在所述像素窗口内是否为极值；
23.当所述目标像素点的像素值在所述像素窗口内不是极值时，返回从所述像素窗口中逐个选取其中一个像素点为目标像素点的步骤；
24.当所述目标像素点的像素值在所述像素窗口内是极值时，确定所述目标像素点为关键点；
25.将所有像素窗口内的所有关键点的像素值进行向量化，并将得到的向量汇集为所述像素窗口的局部特征；
26.根据所述待拼接图像的局部特征和所述目标图像的局部特征确定所述待拼接图像和所述目标图像的重合区域。
27.详细地，所述根据所述待拼接图像的局部特征和所述目标图像的局部特征确定所述待拼接图像和所述目标图像的重合区域，包括：
28.从所述待拼接图像的像素窗口中逐个选取其中一个像素窗口为目标窗口，计算所述目标窗口的局部特征与所述目标图像的其他像素窗口的局部特征之间的距离值；
29.当不存在与所述目标窗口的局部特征之间距离值小于预设阈值的像素窗口时，返回从所述待拼接图像的像素窗口中逐个选取其中一个像素窗口为目标窗口的步骤；
30.当存在与所述目标窗口的局部特征之间距离值小于预设阈值的像素窗口时，确定所述像素窗口在所述待拼接图像中框选的区域，和所述目标窗口在所述目标图像中框选的区域为重合区域。
31.详细地，所述以所述目标像素点为相同的参照点分别在所述目标图像中构建第一坐标系，以及在所述待拼接图像中构建第二坐标系，包括：
32.以所述目标图像中任一点为原点，从所述原点沿水平方向构建横坐标，以及从所述原点沿垂直方向构建纵坐标；
33.测量所述参照点与所述横坐标或所述纵坐标之间的垂直距离，将所述垂直距离与预设的比例系数相乘，并将相乘的结果作为单位刻度；
34.利用所述单位刻度对所述横坐标和所述纵坐标进行刻度标注，得到第一坐标系；
35.确定所述参照点在所述第一坐标系中的坐标值，在所述待拼接图像中，根据所述参照点的坐标值确定所述第二坐标系的原点，并按照所述单位刻度对所述第二坐标系进行刻度标注，得到第二坐标系。
36.详细地，所述按照所述位置坐标将所述目标图像和所述待拼接图像进行拼接，包括：
37.随机从所述目标图像和所述待拼接图像中选取一副图像，遍历被选取的图像中每个像素点的像素值及位置坐标；
38.将所述被选取的图像中每个像素点的像素值按照所述位置坐标填充至未被选取的图像中，完成所述目标图像和所述待拼接图像的拼接。
39.第二方面，本技术提供了一种指纹拼接装置，所述装置包括：
40.图像裁剪模块，用于获取用户的多张指纹图像，裁剪出每一张指纹图像的边缘区域图像；
41.第一特征提取模块，用于提取每一张所述边缘区域图像的全局特征，选取其中一个边缘区域图像作为目标图像，根据所述全局特征分别计算所述目标图像与其它未被选取的所述边缘区域图像之间的重合度；
42.重合区域筛选模块，用于从其它未被选取的所述边缘区域图像中选取所述重合度最大的边缘区域图像为待拼接图像，识别所述待拼接图像与所述目标图像的重合区域；；
43.坐标系构建模块，用于从所述重合区域中任意选取一个像素点为目标像素点，以所述目标像素点为相同的参照点分别在所述目标图像中构建第一坐标系，以及在所述待拼接图像中构建第二坐标系；
44.图像拼接模块，用于遍历所述第一坐标系和所述第二坐标系中每个像素点的位置坐标，按照所述位置坐标将所述目标图像和所述待拼接图像进行拼接。
45.第三方面，提供了一种基于隐私信息的音频溯源设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
46.存储器，用于存放计算机程序；
47.处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现第一方面任一项实施例所述的指纹拼接方法的步骤。
48.第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面任一项实施例所述的指纹拼接方法的步骤。
49.本技术实施例提供的上述技术方案与现有技术相比具有如下优点：
50.本技术实施例提供的该方法，可对指纹图像进行裁剪，减少了进行图像拼接时需要分析的像素数量，有利于提高指纹拼接的效率；同时，通过对裁剪后剩余的图像区域进行分析，得到图像中相互重合的区域，并根据重合区域中的像素点建立坐标系来对图像进行拼接，无需再对图像中每个像素进行分析，直接利用坐标系的映射关系，实现对图像的拼接，进一步提高了图像拼接的效率，可解决对指纹进行拼接时效率不高的问题。
附图说明
51.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。
52.为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
53.图1为本技术实施例提供的一种指纹拼接方法的流程示意图；
54.图2为本技术实施例提供的识别待拼接图像与目标图像的重合区域的流程示意图；
55.图3为本技术实施例提供的按照位置坐标将目标图像和待拼接图像进行拼接的流
程示意图；
56.图4为本技术实施例提供的一种指纹拼接的装置的模块示意图；
57.图5为本技术实施例提供的一种指纹拼接的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
58.为使本技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本技术的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
59.图1为本技术实施例提供的一种指纹拼接方法的流程示意图。在本实施例中，所述指纹拼接方法包括：
60.s1、获取用户的多张指纹图像，裁剪出每一张指纹图像的边缘区域图像。
61.本技术实施例中，所述多张指纹图像为属于同一用户的指纹图像，可通过指纹采集设备对用户指纹进行采集，以获取用户的多张指纹图像。
62.例如，获取用户在预设的压力板上按压生成的指纹图像，或者，获取用户被图像采集设备(摄像机、录像机等)采集到的指纹图像。
63.本技术其中一个实际应用场景中，由于人们手指为曲面，因此，在指纹采集时，会获取到中心、左侧、右侧、上侧、下侧等多方位的指纹图像，进而将不同方位获取的指纹图像拼接为完整的指纹，但由于每一张指纹图像中均存在大量的像素信息，若直接对每一张指纹图像进行分析，会占用大量的计算资源。
64.本技术实施例可在获取用户的多张指纹图像后，对每一张指纹图像进行裁剪，获取每一张指纹图像中一定范围的边缘区域图像，进而只需对边缘区域图像进行分析，根据分析结果将获取的不同方位的指纹图像拼接为完整的指纹，避免了对每一张指纹图像中所有像素信息均进行分析，减少了计算资源的占用，提高了指纹拼接的效率。
65.本技术实施例中，所述裁剪出每一张指纹图像的边缘区域图像，包括：
66.从所述多张指纹图像中选取其中一张指纹图像；
67.测量所述指纹图像中指纹的尺寸及选取指纹的中心像素；
68.根据所述尺寸计算裁剪范围，根据所述中心像素及所述裁剪范围对选取的所述指纹图像进行裁剪，得到选取的所述指纹图像的边缘区域图像。
69.详细地，可通过具有尺寸测量功能的工具(如测距仪、量尺等)测量选取的所述指纹图像中指纹的尺寸，所述尺寸为指纹图像中指纹的高度和宽度(例如，高度为1000像素，宽度为800像素)，所述中心像素为指纹图像中指纹中心的像素点。
70.具体地，所述根据所述尺寸计算裁剪范围，包括：
71.利用如下比例算法根据所述尺寸计算裁剪范围：
72.f＝α*c
73.其中，f为所述裁剪范围，c为选取的所述指纹图像中指纹的尺寸，α为预设范围系数。
74.例如，指纹图像中指纹的高度为1000像素，宽度为800像素，预设范围系数α＝0.8，则经过计算可知，裁剪范围为高度裁剪800像素，宽度裁剪640像素。
75.本技术实施例中，可按照所述裁剪范围对所述中心像素的邻域内像素点进行裁剪，例如，当裁剪范围为高度裁剪800像素，宽度裁剪640像素，则对该中心像素的上下400像素范围内的像素点，以及左右320像素范围内的像素点进行裁剪，并将裁剪后，剩余的区域作为该目标图像的边缘区域图像。
76.s2、提取每一张所述边缘区域图像的全局特征，选取其中一个边缘区域图像作为目标图像，根据所述全局特征分别计算所述目标图像与未被选取的所述边缘区域图像之间的重合度。
77.本技术实施例中，对多张指纹图像进行裁剪，会得到与多张指纹图像的数量相同的边缘区域图像，为了将所述多张指纹图像拼接为完整的指纹，需要对每一张边缘区域图像进行处理，以判断边缘区域图像是否存在重合的情况，进而利用重合的区域将多张指纹图像进行拼接。
78.本技术实施例中，可通过提取每一个所述边缘区域图像的全局特征，以对所述边缘区域图像进行分析，避免直接对所述边缘区域图像内的像素进行详细的分析，以提高分析效率，其中，所述全局特征包括图像的颜色特征、形状特征、纹理特征等用于描述图像整体的特征。
79.本技术实施例中，可从所述边缘区域图像中逐个选取其中一个边缘区域图像为目标图像，提取所述目标图像的全局特征，并返回选取目标图像的步骤，直至提取出所述边缘区域图像中每一个边缘区域图像的全局特征。
80.本技术实施例中，可采用hog(histogram of oriented gradient，方向梯度直方图)、dpm(deformable part model，可变性组件模型)、lbp(local binary patterns，局部二值模式)等方式来提取所述边缘区域图像的全局特征。
81.本技术其中一个实施例中，所述提取每一张所述边缘区域图像的全局特征，包括：
82.从所述边缘区域图像中逐个选取其中一个边缘区域图像，统计被选取的边缘区域图像中每个像素点的像素值；
83.将所述像素值中最大像素值与最小像素值作为预设的映射函的参数，并利用所述预设函数将所述被选取的边缘区域图像中每个像素点的像素值映射至预设范围内；
84.计算映射后的所述边缘区域图像中每一行像素的像素梯度，将每一行像素的像素梯度转换为行向量，将所述行向量拼接为所述边缘区域图像的全局特征。
85.示例性地，所述预设的映射函可以为：
[0086][0087]
其中，yi为被选取的边缘区域图像中第i个像素点映射至预设范围内后的像素值，xi为被选取的边缘区域图像中第i个像素点的像素值，max(x)为被选取的边缘区域图像中最大像素值，min(x)为被选取的边缘区域图像中最小像素值。
[0088]
进一步地，可利用预设的梯度算法计算映射后的所述边缘区域图像中每一行像素的像素梯度，所述梯度算法包括但不限于二维离散求导算法、soble算子等。
[0089]
本技术实施例中，可将每一行像素的像素梯度转换为行向量，并拼接为所述边缘区域图像的全局特征。
[0090]
例如，选取的边缘区域图像中包括三行像素，第一行像素的像素梯度为a,b,c，第
二行像素的像素梯度为d,e,f，第三行像素的像素梯度为g,h,i，则可分别将每一行像素的像素梯度作为行向量，拼接为如下全局特征：
[0091][0092]
本技术实施例中，可从所述边缘区域图像中逐个选取其中一个边缘区域图像为目标图像，分别计算所述目标图像与所述边缘区域图像中未被选取的图像之间的重合度。
[0093]
详细地，所述根据所述全局特征分别计算所述目标图像与所述边缘区域图像中未被选取的图像之间的重合度，包括：
[0094]
利用如下重合度算法分别计算所述目标图像与所述边缘区域图像中未被选取的图像之间的重合度：
[0095][0096]
其中，cov为所述重合度，a为所述目标图像的全局特征，bn为第n个边缘区域图像的全局特征。
[0097]
s3、从其他未被选取的所述边缘区域图像中选取所述重合度最大的边缘区域图像为待拼接图像，识别所述待拼接图像与所述目标图像的重合区域。
[0098]
本技术实施例中，可从所述边缘区域图像中选取与所述目标图像的重合度最大的边缘区域图像为待拼接图像。
[0099]
例如，所述边缘图像中存在图像a、图像b和图像c，其中图像a的全局特征与所述目标图像的全局特征的重合度为30，图像b的全局特征与所述目标图像的全局特征的重合度为80，图像c的全局特征与所述目标图像的全局特征的重合度为50，则选取所述图像b，将所述图像b作为所述目标图像的待拼接图像。
[0100]
进一步地，由于所述全局特征是用于标识图像整体的特征，但在图像拼接时，需要找到不同图像中完全重合的部分，以便于提高图像拼接的精确度，因此，本技术实施例中，可提取所述待拼接图像的局部特征，以及提取所述目标图像的局部特征。
[0101]
本技术实施例中，可采用log(laplacian of gaussian，高斯拉普拉斯算子检测)、doh(dot of hessian，斑点检测)、sift(scale-invariant feature transform，尺度不变特征转换)等方法提取所述目标图像与所述待拼接图像的局部特征，所述局部特征包括但不限于斑点和角点。
[0102]
本技术其中一个实施例中，参图2所示，所述识别所述待拼接图像与所述目标图像的重合区域，包括：
[0103]
s21、利用预先构建的滑动窗口对所述待拼接图像中的区域进行逐一框选，得到像素窗口；
[0104]
s22、从所述像素窗口中逐个选取其中一个像素点为目标像素点；
[0105]
s23、判断所述目标像素点的像素值在所述像素窗口内是否为极值；
[0106]
当所述目标像素点的像素值在所述像素窗口内不是极值时，返回s22；
[0107]
当所述目标像素点的像素值在所述像素窗口内是极值时，执行s24、确定所述目标
像素点为关键点；
[0108]
s25、将所有像素窗口内的所有关键点的像素值进行向量化，并将得到的向量汇集为所述像素窗口的局部特征；
[0109]
s26、根据所述待拼接图像的局部特征和所述目标图像的局部特征确定所述待拼接图像和所述目标图像的重合区域。
[0110]
本技术实施例中，所述滑动窗口可以为预先构建的具有一定面积的选择框，可用于对所述待拼接图像中的像素进行框选，例如，以10像素为高度，10像素为宽度构建的方形选择框。
[0111]
详细地，所述极值包括极大值与极小值，当所述目标像素点的像素值在所述像素窗口内为极大值或极小值时，即确定所述目标像素点为所述像素窗口的关键点。
[0112]
具体地，所述将所述像素窗口内所有关键点的像素值进行向量化的步骤，和s2中计算映射后的所述边缘区域图像中每一行像素的像素梯度，将每一行像素的像素梯度转换为行向量的步骤一致，再次不做赘述。
[0113]
进一步地，所述提取所述待拼接图像的局部特征，以及提取所述目标图像的局部特征的步骤，与所述提取所述待拼接图像的局部特征的步骤一致，再次不做赘述。
[0114]
本技术实施例中，由于所述局部特征为所述目标图像与所述待拼接图像中某些像素点的详细特征，因此，可利用所述待拼接图像的局部特征和所述目标图像的局部特征来确定所述待拼接图像与所述目标图像中重合的区域。
[0115]
本技术实施例中，所述根据所述待拼接图像的局部特征和所述目标图像的局部特征确定所述待拼接图像和所述目标图像的重合区域，包括：
[0116]
从所述待拼接图像的像素窗口中逐个选取其中一个像素窗口为目标窗口，计算所述目标窗口的局部特征与所述目标图像的其他像素窗口的局部特征之间的距离值；
[0117]
判断所述待拼接图像的像素窗口中是否存在与所述目标窗口的局部特征之间距离值小于预设阈值的像素窗口；
[0118]
当不存在与所述目标窗口的局部特征之间距离值小于预设阈值的像素窗口时，返回从所述待拼接图像的像素窗口中逐个选取其中一个像素窗口为目标窗口的步骤；
[0119]
当存在与所述目标窗口的局部特征之间距离值小于预设阈值的像素窗口时，确定所述像素窗口在所述待拼接图像中框选的区域，和所述目标窗口在所述目标图像中框选的区域为重合区域。
[0120]
详细地，所述计算所述目标窗口的局部特征与所述目标图像的其他像素窗口的局部特征之间的距离值，包括：
[0121]
利用如下距离值算法计算所述目标窗口的局部特征与所述目标图像的其他像素窗口的局部特征之间的距离值：
[0122][0123]
其中，d为所述距离值，p为从所述待拼接图像的像素窗口中选取的目标窗口的局部特征，qm为所述目标图像中的第m个像素窗口的局部特征。
[0124]
本技术实施例中，当所述目标图像的像素窗口中不存在与所述目标窗口之间距离值小于预设阈值的像素窗口时，说明所述目标图像的像素窗口所框选的区域中，不存在与
所述目标窗口在所述待拼接图像中框选的区域，返回从所述待拼接图像的像素窗口中逐个选取其中一个像素窗口为目标窗口的步骤；当所述目标图像的像素窗口中存在与所述目标窗口之间距离值小于预设阈值的像素窗口时，则说明所述目标图像的像素窗口中与所述目标窗口之间距离值小于预设阈值的像素窗口在所述待拼接图像中框选的区域，和所述目标窗口在所述目标图像中框选的区域重合。
[0125]
s4、从所述重合区域中任意选取一个像素点为目标像素点，以所述目标像素点为相同的参照点分别在所述目标图像中构建第一坐标系，以及在所述待拼接图像中构建第二坐标系。
[0126]
本技术实施例中，由于所述待拼接图像与所述目标图像的重合区域中，所有像素点均重合，因此，可随机从所述重合区域中任意选取其中一个像素点为目标像素点，并以所述目标像素点为参照点在所述目标图像中构建第一坐标系，以及以所述目标像素点为参照点在所述待拼接图像中构建第二坐标系。
[0127]
本技术实施例中，所述以所述目标像素点为相同的参照点分别在所述目标图像中构建第一坐标系，以及在所述待拼接图像中构建第二坐标系，包括：
[0128]
以所述目标图像中任一点为原点，从所述原点沿水平方向构建横坐标，以及从所述原点沿垂直方向构建纵坐标；
[0129]
测量所述参照点与所述横坐标或所述纵坐标之间的垂直距离，将所述垂直距离与预设的比例系数相乘，并将相乘的结果作为单位刻度；
[0130]
利用所述单位刻度对所述横坐标和所述纵坐标进行刻度标注，得到第一坐标系；
[0131]
确定所述参照点在所述第一坐标系中的坐标值，在所述待拼接图像中，根据所述参照点的坐标值确定所述第二坐标系的原点，并按照所述单位刻度对所述第二坐标系进行刻度标注，得到第二坐标系。
[0132]
例如，从所述目标图像中任意选取除所述参照点之外的一个像素点，并将被选取的像素点作为原点，从所述原点沿水平方向构建横坐标，以及从所述原点沿垂直方向构建纵坐标，经过测量，可知所述参照点与所述横坐标或所述纵坐标之间的距离值为10，则可将该垂直距离与预设的比例系数(如十分之一)相乘，将相乘的结果作为单位刻度，并利用所述单位刻度对所述横坐标和所述纵坐标进行刻度标注，得到第一坐标系。
[0133]
进一步地，在得到所述参照点在所述第一坐标系中的坐标值后，可按照与所述参照点相同的坐标值，在所述待拼接图像中确定第二坐标系的原点，并根据确定的第二坐标系的原点在所述待拼接图像中构建第二坐标系。
[0134]
本技术其中一个实施例中，也可以所述参照点为原点，从所述参照点沿水平方向构建横坐标，以及从所述参照点沿垂直方向构建纵坐标，并按照预设的长度为单位刻度对所述横坐标和所述纵坐标进行刻度标注，得到第一坐标系。
[0135]
本技术实施例中，所述以所述目标像素点为参照点在所述待拼接图像中构建第二坐标系的步骤，与以所述目标像素点为参照点在所述目标图像中构建第一坐标系的步骤一致，再次不做赘述。
[0136]
本技术实施例中，通过所述待拼接图像与所述目标图像中重合的像素点(参照点)，分别在所述待拼接图像与所述目标图像中构建坐标系，可实现将所述待拼接图像与所述目标图像中每个像素的坐标与所述参照点的坐标统一至相同平面坐标系中，以便于后续
精准地指纹拼接。
[0137]
s5、遍历所述第一坐标系和所述第二坐标系中每个像素点的位置坐标，按照所述位置坐标将所述目标图像和所述待拼接图像进行拼接。
[0138]
本技术实施例中，由于所述待拼接图像与所述目标图像中所有像素点的位置坐标均是根据所述参照点的坐标确定的，因此，可通过遍历所述第一坐标系和所述第二坐标系中每个像素点的位置坐标，进而根据所述待拼接图像与所述目标图像中每一个像素点的位置坐标将所述待拼接图像与所述目标图像拼接在一起。
[0139]
本技术实施例中，参图3所示，所述按照所述位置坐标将所述目标图像和所述待拼接图像进行拼接，包括：
[0140]
s31、随机从所述目标图像和所述待拼接图像中选取一副图像，遍历被选取的图像中每个像素点的像素值及位置坐标；
[0141]
s32、将所述被选取的图像中每个像素点的像素值按照所述位置坐标填充至未被选取的图像中，完成所述目标图像和所述待拼接图像的拼接。
[0142]
例如，所述被选取的图像中存在像素点a和像素点b，其中，像素点a的位置坐标为(3,5)，像素点a的像素值为100，像素点b的位置坐标为(4,6)像素点b的像素值为200，则可将未被选取的图像中位置坐标为(3,5)的像素点的像素值置为100，将未被选取的图像中位置坐标为(4,6)的像素点的像素值置为200。
[0143]
本技术实施例中，所述按照所述位置坐标将所述目标图像和所述待拼接图像进行拼接之后，所述方法还包括：重新从所述边缘区域图像中逐个选取其中一个边缘区域图像为目标图像进行拼接，直至所述用户的多张指纹图像全部拼接完成，得到所述用户的完整指纹。
[0144]
本技术实施例提供的该方法，可对指纹图像进行裁剪，减少了进行图像拼接时需要分析的像素数量，有利于提高指纹拼接的效率；同时，通过对裁剪后剩余的图像区域进行分析，得到图像中相互重合的区域，并根据重合区域中的像素点建立坐标系来对图像进行拼接，无需再对图像中每个像素进行分析，直接利用坐标系的映射关系，实现对图像的拼接，进一步提高了图像拼接的效率，可解决对指纹进行拼接时效率不高的问题。
[0145]
如图4所示，本技术实施例提供了一种指纹拼接装置10的模块示意图，所述指纹拼接装置10，包括：图像裁剪模块11、第一特征提取模块12、重合区域筛选模块13、坐标系构建模块14和图像拼接模块15。
[0146]
所述图像裁剪模块11，用于获取用户的多张指纹图像，裁剪出每一张指纹图像的边缘区域图像；
[0147]
所述第一特征提取模块12，用于提取每一张所述边缘区域图像的全局特征，选取其中一个边缘区域图像作为目标图像，根据所述全局特征分别计算所述目标图像与其它未被选取的所述边缘区域图像之间的重合度；
[0148]
所述重合区域筛选模块13，用于从其它未被选取的所述边缘区域图像中选取所述重合度最大的边缘区域图像为待拼接图像，识别所述待拼接图像与所述目标图像的重合区域；；
[0149]
所述坐标系构建模块14，用于从所述重合区域中任意选取一个像素点为目标像素点，以所述目标像素点为相同的参照点分别在所述目标图像中构建第一坐标系，以及在所
述待拼接图像中构建第二坐标系；
[0150]
所述图像拼接模块15，用于遍历所述第一坐标系和所述第二坐标系中每个像素点的位置坐标，按照所述位置坐标将所述目标图像和所述待拼接图像进行拼接。
[0151]
如图5所示，本技术实施例提供了一种基于隐私信息的音频溯源设备，包括处理器111、通信接口112、存储器113和通信总线114，其中，处理器111，通信接口112，存储器113通过通信总线114完成相互间的通信，
[0152]
存储器113，用于存放计算机程序；
[0153]
在本技术一个实施例中，处理器111，用于执行存储器113上所存放的程序时，实现前述任意一个方法实施例提供的xx的控制方法，包括：
[0154]
获取用户的多张指纹图像，裁剪出每一张指纹图像的边缘区域图像；
[0155]
提取每一张所述边缘区域图像的全局特征，选取其中一个边缘区域图像作为目标图像，根据所述全局特征分别计算所述目标图像与其它未被选取的所述边缘区域图像之间的重合度；
[0156]
从其它未被选取的所述边缘区域图像中选取所述重合度最大的边缘区域图像为待拼接图像，识别所述待拼接图像与所述目标图像的重合区域；
[0157]
从所述重合区域中任意选取一个像素点为目标像素点，以所述目标像素点为相同的参照点分别在所述目标图像中构建第一坐标系，以及在所述待拼接图像中构建第二坐标系；
[0158]
遍历所述第一坐标系和所述第二坐标系中每个像素点的位置坐标，按照所述位置坐标将所述目标图像和所述待拼接图像进行拼接。
[0159]
本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如前述任意一个方法实施例提供的指纹拼接方法的步骤。
[0160]
需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0161]
以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所申请的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。