专利名称：一种检测图像边缘的方法和移动终端的制作方法
技术领域：
本发明涉及电子技术领域，尤其涉及一种检测图像边缘的方法和移动终端。
背景技术：
随着手机、平板电脑等移动终端功能越来越强，使用范围越来越广，移动终端的安全性越来越受到重视。利用移动终端获取到的图片提取掌纹特征信息并进行识别，成为了一种移动终端解锁技术，其中，采集到的掌纹图像在提取特征之前常常要进行定位和分割处理，以便于获得同一区域的掌纹子图像，为此要提取掌纹的轮廓，边缘检测是常用的方法。在现有技术中，大多数的掌纹边缘检测算法是在二值图像中，利用微分算子中的卷积掩模对图像中每个像素进行卷积完成的，但是利用微分算子进行卷积的方法算法复杂，计算量大、耗时多。
发明内容
本发明实施例提供一种检测图像边缘的方法和移动终端，可以简单、有效的提取密码图像的边缘信息，以完成对密码图像的验证。
·
本发明实施例提供了一种检测图像边缘的方法，包括:获取用户录入的密码图像，并将所述密码图像转换为二值图像；搜索所述二值图像中的目标区域边缘的起始点坐标；根据所述起始点坐标，并采用边缘跟踪算法进行计算，得到目标区域的边缘信息，所述边缘跟踪算法包括基于八邻域的边缘跟踪算法；根据所述边缘信息完成对所述密码图像的验证。相应地，本发明实施例还提供了一种移动终端，包括:获取处理模块，用于获取用户录入的密码图像，并将所述密码图像转换为二值图像；搜索模块，用于搜索所述二值图像中的目标区域边缘的起始点坐标；计算模块，用于根据所述起始点坐标，并采用边缘跟踪算法进行计算，最终得到目标区域的边缘信息，所述边缘跟踪算法包括基于八邻域的边缘跟踪算法；验证模块，用于根据所述边缘信息完成对所述密码图像的验证。本发明实施例通过移动终端获取密码图像，并利用基于八邻域的边缘跟踪算法提取密码图像的边缘信息，以完成对所述密码图像的验证，采用该算法提取密码图像的边缘信息可以使对密码图像进行验证的过程变得更加简单、快捷。
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本发明实施例提供的一种检测图像边缘的方法的流程示意图；图2是本发明实施例提供的另一种检测图像边缘的方法的流程示意图；图3是本发明实施例提供的对噪声处理的其中一种具体方法的流程示意图；图4是本发明实施例提供的一种移动终端的结构示意图；图5是图4中搜索模块的结构示意图；图6是图4中计算模块的结构示意图；图7是图4中获取处理模块的结构示意图。
具体实施例方式下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。请参见图1，是本发明实施例提供的一种检测图像边缘的方法的流程示意图，包括以下步骤:S101，获取用户录入的密码图像，并将所述密码图像转换为二值图像；密码图像可以为用户的指纹或掌纹，在移动终端解锁之前，可以通过移动终端的摄像头拍摄用户的指纹或掌纹以获得密码图像，或者可以通过移动终端的触摸屏采集用户的指纹或掌纹以获得密码图像，再对获取到的密码图像进行二值图像处理，所述二值图像是指每个像素不是黑就是白，其灰度值没有中间过渡的图像。S102,搜索所述二值图像中的目标区域边缘的起始点坐标；由于目标区域通常是个封闭的区域，其边缘构成一条闭合的曲线，没有特定的端点，任何一个边缘上的点均可用作起始点。因此，搜索起始点坐标的具体过程可以为:从所述二值图像的对角线出发，并找到目标区域内的参考点，再从所述参考点出发，进行纵向或横向搜索，直至找到目标区域边缘上的一点，并将该点作为起始点。S103，根据所述起始点坐标，并采用边缘跟踪算法进行计算，得到目标区域的边缘信息，所述边缘跟踪算法包括基于八邻域的边缘跟踪算法；从所述起始点坐标对应的起始点出发，并采用基于八邻域的边缘跟踪算法以得到目标区域的边缘信息，具体过程为:将所述起始点坐标对应的起始点作为初始点，在该初始点的八个邻域点中搜索边缘点，并在搜索到边缘点时，将所述初始点的像素值设置为有效值，再将所述搜索到的边缘点作为初始点，重复执行本步骤，直至搜索到的边缘点的坐标为所述起始点坐标。边缘信息包括目标区域中的所有边缘点。S104，根据所述边缘信息完成对所述密码图像的验证；
得到边缘信息之后，便可以对密码图像进行定位和分割处理，再对密码图像提取特征和识别，以完成对所述密码图像的验证。本发明实施例通过移动终端获取密码图像，并利用基于八邻域的边缘跟踪算法提取密码图像的边缘信息，以完成对所述密码图像的验证，采用该算法提取密码图像的边缘信息可以使对密码图像进行验证的过程变得更加简单、快捷。请参见图2，是本发明实施例提供的另一种检测图像边缘的方法的流程示意图，包括以下步骤:S201，通过摄像头或触摸屏获取用户录入的密码图像，所述密码图像包括指纹或
掌纹；在移动终端解锁之前，可以通过移动终端的摄像头拍摄用户的指纹或掌纹以获得密码图像，或者可以通过移动终端的触摸屏采集用户的指纹或掌纹以获得密码图像。S202，将获取到的密码图像转换为二值图像；所述二值图像是指每个像素不是黑就是白，其灰度值没有中间过渡的图像。S203，从所述二值图像的对角线出发，并找到目标区域内的参考点；由于目标区域通常是个封闭的区域，其边缘构成一条闭合的曲线，没有特定的端点，任何一个边缘上的点均可用作起始点。在搜索起始点之前，先寻找一个参考点，例如，从二值图像的左上角出发，以一定长度的线段沿着二值图像的对角线进行搜索，直到该线段的其中一个端点进入了二值图像的目标区域，则停止搜索，并将该端点作为参考点，以便于继续搜索起始点。S204，从所述参考点出发，进行纵向或横向搜索，直至找到目标区域边缘上的一点，并将该点作为起始点；·在搜索到参考点之后，从所述参考点出发，进行纵向或横向搜索，直至找到目标区域边缘上的一点，即进行纵向或横向搜索时，找到了纵轴或横轴与目标区域边缘上的交点，并将该交点作为起始点。S205,将所述起始点坐标对应的起始点作为初始点,在该初始点的八个邻域点中搜索边缘点，并在搜索到边缘点时，将所述初始点的像素值设置为有效值，再将所述搜索到的边缘点作为初始点，重复执行本步骤，直至搜索到的边缘点的坐标为所述起始点坐标；具体的，从搜索到的起始点出发，并采用基于八邻域的边缘跟踪算法以得到目标区域的边缘信息，对边缘点的搜索和计算过程具体为:将所述起始点坐标对应的起始点作为初始点，在该初始点的八个邻域点中搜索边缘点，并在搜索到边缘点时，将所述初始点的像素值设置为有效值，再将所述搜索到的边缘点作为初始点，重复执行本步骤，直至搜索到的边缘点的坐标为所述起始点坐标。例如，在二值图像中将目标区域内所有点的像素值设置为1，目标区域外所有点的像素值设置为0，将起始点坐标对应的起始点作为初始点，并从该初始点出发，按顺时针方向在它的八个领域点中搜索第一个目标邻点，目标邻点是像素值为I的点，当确定该目标邻点为边缘点时，将该目标邻点的像素值由I设置为4,即将像素值设置为有效值,并将该目标邻点作为新的初始点，重复执行本步骤，直至搜索到的边缘点的坐标为所述起始点坐标，此时，二值图像中目标区域的所有边缘点的像素值均被置换为4，其他点的像素值不变。S206，对像素值被设置为有效值的点进行处理，得到目标区域的边缘信息；所述目标区域的边缘信息是通过二维矩阵表征，二维矩阵中所有有效值表示目标区域的边缘点，在得到目标区域的边缘信息时，便完成了对图像边缘的提取，采取基于八邻域的边缘跟踪算法得到边缘信息，可以大大减小数据量，为后续处理带来了很大的方便。S207，根据所述边缘信息完成对所述密码图像的验证；
得到边缘信息之后，便可以对密码图像进行定位和分割处理，再对密码图像提取特征和识别，以完成对所述密码图像的验证。请参见图3，是本发明实施例提供的对噪声处理的其中一种具体方法的流程示意图，包括如下步骤:S301，判断在该初始点的八个邻域点中是否存在噪声；所述噪声具体为毛刺噪声，在步骤S205中所述在该初始点的八个邻域点中搜索边缘点之前，判断在该初始点的八个邻域点中是否存在噪声。例如，在二值图像中将目标区域内所有点的像素值设置为1，目标区域外所有点的像素值设置为0，从某个初始点出发，并沿着某一条噪声搜索，直至搜索到该噪声的末端时，可以通过噪声末端的点无法搜索到一个目标邻点以确定该初始点的八个邻域点中存在噪声，其中，所述目标邻点是像素值为I的点。S302，对所述噪声进行去除处理，再执行所述在该初始点的八个邻域点中搜索边缘点的步骤；当S301的步骤判断存在噪声时，则对噪声进行去除处理，再执行S205步骤中的所述在该初始点的八个邻域点中搜索边缘点的步骤。例如，在二值图像中将目标区域内所有点的像素值设置为1，目标区域外所有点的像素值设置为0，从某个初始点出发，并沿着某一条噪声搜索，直至搜索到该噪声的末端时，可以通过噪声末端的点无法搜索到一个目标邻点以确定该初始点的八个邻域点中存在噪声，其中，所述目标邻点是像素值为I的点，然后将噪声末端的点删除，即将该点的像素值置换为零，并使搜索沿着噪声的末端回到它的根部，逐一将噪声的每个点清零，当搜索回到噪声的根部时，可以搜索到该点的八个领域点中将存在像素值为I的点，此时即可执行S205步骤中的所述在该初始点的八个邻域点中搜索边缘点的步骤。S303,直接执行所述在该初始点的八个邻域点中搜索边缘点的步骤；当S301步骤判断不存在噪声时，直接执行S205步骤中的所述在该初始点的八个邻域点中搜索边缘点的步骤。本发明实施例通过移动终端获取密码图像，并利用基于八邻域的边缘跟踪算法提取密码图像的边缘信息，以完成对所述密码图像的验证，采用该算法提取密码图像的边缘信息可以使对密码图像进行验证的过程变得更加简单、快捷。请参见图4，是本发明实施例提供的一种移动终端I的结构示意图，所述移动终端I包括:获取处理模块10、搜索模块20、计算模块30、验证模块40。其中，所述获取处理模块10，用于获取用户录入的密码图像，并将所述密码图像转换为二值图像；密码图像可以为用户的指纹或掌纹，在移动终端I解锁之前，可以通过所述获取处理模块10控制摄像头拍摄用户的指纹或掌纹以获得密码图像，或者可以通过所述获取处理模块10控制触摸屏采集用户的指纹或掌纹以获得密码图像，再对获取到的密码图像进行二值图像处理，所述二值图像是指每个像素不是黑就是白，其灰度值没有中间过渡的图像。所述搜索 模块20，用于搜索所述二值图像中的目标区域边缘的起始点坐标；由于目标区域通常是个封闭的区域，其边缘构成一条闭合的曲线，没有特定的端点，任何一个边缘上的点均可用作起始点。因此，所述搜索模块20可以从所述二值图像的对角线出发，并找到目标区域内的参考点，再从所述参考点出发，进行纵向或横向搜索，直至找到目标区域边缘上的一点，并将该点作为起始点。所述计算模块30，用于根据所述起始点坐标，并采用边缘跟踪算法进行计算，得到目标区域的边缘信息，所述边缘跟踪算法包括基于八邻域的边缘跟踪算法；所述计算模块30从所述起始点坐标对应的起始点出发，并采用基于八邻域的边缘跟踪算法以得到目标区域的边缘信息,具体过程为:将所述起始点坐标对应的起始点作为初始点，在该初始点的八个邻域点中搜索边缘点，并在搜索到边缘点时，将所述初始点的像素值设置为有效值，再将所述搜索到的边缘点作为初始点，重复执行本步骤，直至搜索到的边缘点的坐标为所述起始点坐标。边缘信息包括目标区域中的所有边缘点。所述验证模块40，用于根据所述边缘信息完成对所述密码图像的验证；所述验证模块40在得到边缘信息之后，便可以对密码图像进行定位和分割处理，再对密码图像提取特征和识别，以完成对所述密码图像的验证。请参见图5,是图4中搜索模块20的结构示意图，所述搜索模块20包括:参考点搜索单元201、起始点搜索单元202。其中，所述参考点搜索单元201，用于从所述二值图像的对角线出发，并找到目标区域内的参考点；由于目标区域通常是个封闭的区域，其边缘构成一条闭合的曲线，没有特定的端点，任何一个边缘上的点均可用作起始点。在搜索起始点之前，先由所述参考点搜索单元201寻找一个参考点，例如，所述参考点搜索单元201将从二值图像的左上角出发，以一定长度的线段沿着二值图像的·对角线进行搜索，直到该线段的其中一个端点进入了二值图像的目标区域，则停止搜索，并将该端点作为参考点，以便于继续搜索起始点。所述起始点搜索单元202，用于从所述参考点出发，进行纵向或横向搜索，直至找到目标区域边缘上的一点，并将该点作为起始点；所述参考点搜索单元201在搜索到参考点之后，由所述起始点搜索单元202从所述参考点出发，进行纵向或横向搜索，直至找到目标区域边缘上的一点，即进行纵向或横向搜索时，找到了纵轴或横轴与目标区域边缘上的交点，并将该交点作为起始点。请参见图6，是图4中计算模块30的结构示意图，所述计算模块30包括:边缘点计算单元301、边缘信息获取单元302、判断单元303、噪声去除单元304、通知单元305。其中，所述边缘点计算单元301,用于将所述起始点坐标对应的起始点作为初始点，在该初始点的八个邻域点中搜索边缘点，并在搜索到边缘点时，将所述初始点的像素值设置为有效值，再将所述搜索到的边缘点作为初始点，重复执行本步骤，直至搜索到的边缘点的坐标为所述起始点坐标；具体的，所述边缘点计算单元301从搜索到的起始点出发，并采用基于八邻域的边缘跟踪算法以得到目标区域的边缘信息，对边缘点的搜索和计算过程具体为:所述边缘点计算单元301将所述起始点坐标对应的起始点作为初始点,在该初始点的八个邻域点中搜索边缘点，并在搜索到边缘点时，将所述初始点的像素值设置为有效值，再将所述搜索到的边缘点作为初始点，重复执行本步骤，直至搜索到的边缘点的坐标为所述起始点坐标。例如，在二值图像中将目标区域内所有点的像素值设置为1，目标区域外所有点的像素值设置为O,所述边缘点计算单元301将起始点坐标对应的起始点作为初始点，并从该初始点出发，按顺时针方向在它的八个领域点中搜索第一个目标邻点，目标邻点是像素值为I的点，当确定该目标邻点为边缘点时，将该目标邻点的像素值由I设置为4,即将像素值设置为有效值，并将该目标邻点作为新的初始点，重复执行本步骤，直至搜索到的边缘点的坐标为所述起始点坐标，此时，二值图像中目标区域的所有边缘点的像素值均被置换为4,其他点的像素值不变。所述边缘信息获取单元302，用于对像素值被设置为有效值的点进行处理，得到目标区域的边缘信息；所述边缘信息获取单元302中的目标区域的边缘信息是通过二维矩阵表征，二维矩阵中所有有效值表示目标区域的边缘点，在所述边缘信息获取单元302得到目标区域的边缘信息时，便完成了对图像边缘的提取，采取基于八邻域的边缘跟踪算法得到边缘信息，可以大大减小数据量，为后续处理带来了很大的方便。所述判断单元303,用于所述边缘点计算单元301在该初始点的八个邻域点中搜索边缘点之前，判断在该初始点的八个邻域点中是否存在噪声；所述噪声具体为毛刺噪声,在所述边缘点计算单元301在该初始点的八个邻域点中搜索边缘点之前，由所述判断单元303判断在该初始点的八个邻域点中是否存在噪声。例如，在二值图像中将目标区域内所有点的像素值设置为1，目标区域外所有点的像素值设置为0，从某个初始点出发，并沿着某一条噪声搜索，直至搜索到该噪声的末端时，所述判断单元303可以通过噪声末端的点无法搜索到一个目标邻点以确定该初始点的八个邻域点中存在噪声，其中，所述目标邻点是像素值为I的点。所述噪声去除单元304，用于若所述判断单元303判断存在噪声时，则对所述噪声进行去除处理,再通知所述边缘点计算单元301执行所述在该初始点的八个邻域点中搜索边缘点；若所述判断单元303判断存在噪声时，则所述噪声去除单元304对噪声进行去除处理,再通知所述边缘点计算单元301执行所述在该初始点的八个邻域点中搜索边缘点。例如，在二值图像中将目标区域内所有点的像素值设置为1，目标区域外所有点的像素值设置为0，从某个初始点出发，并沿着某一条噪声搜索，直至搜索到该噪声的末端时，可以由所述判断单元303通过噪声末端的点无法搜索到一个目标邻点以确定该初始点的八个邻域点中存在噪声，其中，所述目标邻点是像素值为I的点，然后由所述噪声去除单元304将噪声末端的点删除，即将该点的像素值置换为零，并使搜索沿着噪声的末端回到它的根部，逐一将噪声的每个点清零，当搜索回到噪声的根部时，可以搜索到该点的八个领域点中将存在像素值为I的点，此时即可通知所述边缘点计算单元301执行所述在该初始点的八个邻域点中搜索边缘点。所述通知单元305，用于若所述判断单元303判断不存在噪声时，则通知所述边缘点计算单元301执行所述在该初始点的八个邻域点中搜索边缘点。请参见图7,是图4中获取处理模块10的结构示意图,所述获取处理模块10包括:密码图像获取单元101、二值图像处理单元102。
其中，所述密码图像获取单元101，用于通过摄像头或触摸屏获取用户录入的密码图像，所述密码图像包括指纹或掌纹；
在移动终端I解锁之前，可以通过所述密码图像获取单元101控制摄像头拍摄用户的指纹或掌纹以获得密码图像，或者可以通过所述密码图像获取单元101控制触摸屏采集用户的指纹或掌纹以获得密码图像。所述二值图像处理单元102，用于将获取到的密码图像转换为二值图像；由所述二值图像处理单元102处理得到的所述二值图像是指每个像素不是黑就是白，其灰度值没有中间过渡的图像。本发明实施例通过移动终端I获取密码图像，并利用基于八邻域的边缘跟踪算法提取密码图像的边缘信息，以完成对所述密码图像的验证，采用该算法提取密码图像的边缘信息可以使对密码图像进行验证的过程变得更加简单、快捷。本发明实施例中所述模块或单元，可以通过通用集成电路，例如CPU (CentralProcessing Unit,中央处理器)，或通过 ASIC (Application Specific IntegratedCircuit,专用集成电路)来实现。本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory, ROM)或随机存储记忆体(Random AccessMemory, RAM)等。以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明 权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。
权利要求
1.一种检测图像边缘的方法，其特征在于，包括: 获取用户录入的密码图像，并将所述密码图像转换为二值图像； 搜索所述二值图像中的目标区域边缘的起始点坐标； 根据所述起始点坐标，并采用边缘跟踪算法进行计算，得到目标区域的边缘信息，所述边缘跟踪算法包括基于八邻域的边缘跟踪算法； 根据所述边缘信息完成对所述密码图像的验证。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述搜索所述二值图像中的目标区域边缘的起始点坐标，包括: 从所述二值图像的对角线出发，并找到目标区域内的参考点； 从所述参考点出发，进行纵向或横向搜索，直至找到目标区域边缘上的一点，并将该点作为起始点。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述起始点坐标，并采用边缘跟踪算法进行计算，得到目标区域的边缘信息，所述边缘跟踪算法包括基于八邻域的边缘跟踪算法，包括: 将所述起始点坐标对应的起始点作为初始点，在该初始点的八个邻域点中搜索边缘点，并在搜索到边缘点时，将所述初始点的像素值设置为有效值，再将所述搜索到的边缘点作为初始点，重复执行本步骤，直至搜索到的边缘点的坐标为所述起始点坐标； 对像素值被设置为有效值的点进行处理，得到目标区域的边缘信息。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述目标区域的边缘信息是通过二维矩阵表征，二维矩阵中所有有效值表示目标区域的边缘点。
5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,所述在该初始点的八个邻域点中搜索边缘点之前，还包括: 判断在该初始点的八个邻域点中是否存在噪声； 若存在噪声，则对所述噪声进行去除处理，再执行所述在该初始点的八个邻域点中搜索边缘点的步骤； 若不存在噪声，直接执行所述在该初始点的八个邻域点中搜索边缘点的步骤。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取用户录入的密码图像，并将所述密码图像转换为二值图像，包括: 通过摄像头或触摸屏获取用户录入的密码图像，所述密码图像包括指纹或掌纹； 将获取到的密码图像转换为二值图像。
7.一种移动终端，其特征在于，包括: 获取处理模块，用于获取用户录入的密码图像，并将所述密码图像转换为二值图像； 搜索模块，用于搜索所述二值图像中的目标区域边缘的起始点坐标； 计算模块，用于根据所述起始点坐标，并采用边缘跟踪算法进行计算，得到目标区域的边缘信息，所述边缘跟踪算法包括基于八邻域的边缘跟踪算法； 验证模块，用于根据所述边缘信息完成对所述密码图像的验证。
8.如权利要求7所述的移动终端，其特征在于，所述搜索模块包括: 参考点搜索单元，用于从所述二值图像的对角线出发，并找到目标区域内的参考点； 起始点搜索单元，用于从所述参考点出发，进行纵向或横向搜索，直至找到目标区域边缘上的一点，并将该点作为起始点。
9.如权利要求8所述的移动终端，其特征在于，所述计算模块包括: 边缘点计算单元，用于将所述起始点坐标对应的起始点作为初始点，在该初始点的八个邻域点中搜索边缘点，并在搜索到边缘点时，将所述初始点的像素值设置为有效值，再将所述搜索到的边缘点作为初始点，重复执行本步骤，直至搜索到的边缘点的坐标为所述起始点坐标； 边缘信息获取单元，用于对像素值被设置为有效值的点进行处理，得到目标区域的边缘信息。
10.如权利要求9所述的移动终端，其特征在于，所述计算模块中的目标区域的边缘信息是通过二维矩阵表征，二维矩阵中所有有效值表示目标区域的边缘点。
11.如权利要求10所述的移动终端，其特征在于，所述计算模块还包括: 判断单元，用于所述边缘点计算单元在该初始点的八个邻域点中搜索边缘点之前，判断在该初始点的八个邻域点中是否存在噪声； 噪声去除单元，用于若所述判断单元判断存在噪声时，则对所述噪声进行去除处理，再通知所述边缘点计算单元执行所述在该初始点的八个邻域点中搜索边缘点； 通知单元，用于若所述判断单元判断不存在噪声时，则通知所述边缘点计算单元执行所述在该初始点的八个邻域点中搜索边缘点。
12.如权利要求11所述的移动终端，其特征在于，所述获取处理模块包括: 密码图像获取单元，用于通过摄像头或触摸屏获取用户录入的密码图像，所述密码图像包括指纹或掌纹； 二值图像处理单元，用于将获取到的密码图像转换为二值图像。
全文摘要
本发明实施例公开了一种检测图像边缘的方法和移动终端，其中方法包括获取用户录入的密码图像，并将所述密码图像转换为二值图像；搜索所述二值图像中的目标区域边缘的起始点坐标；根据所述起始点坐标，并采用边缘跟踪算法进行计算，得到目标区域的边缘信息，所述边缘跟踪算法包括基于八邻域的边缘跟踪算法；根据所述边缘信息完成对所述密码图像的验证。采用本发明，可以简单、有效的提取密码图像的边缘信息，以完成对密码图像的验证。
文档编号H04M1/725GK103227864SQ20131012252
公开日2013年7月31日 申请日期2013年4月10日 优先权日2013年4月10日
发明者刘立荣 申请人:深圳市金立通信设备有限公司