CN104077586B - 光学指纹传感器的实时梯形失真校正方法及其系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及光学指纹传感器。本发明针对现有技术中，数字图像校正方法的运算量大、速度慢及空间资源消耗大不能在运算能力有限的低端嵌入式系统中完成实施校正梯形失真的问题，提供光学指纹传感器的实时梯形失真校正系统，包括图像传感器、硬件采集模块、存储模块四、存储模块一、存储模块二、存储模块三及处理模块，所述图像传感器通过硬件采集模块与存储模块四连接，存储模块四分别与存储模块一、存储模块三、及存储模块二连接，存储模块一、存储模块三、及存储模块二分别与处理模块连接。适用于光学指纹传感器的实时梯形失真校正方法及其系统。

Description

光学指纹传感器的实时梯形失真校正方法及其系统

技术领域

本发明涉及光学指纹传感器，特别涉及光学指纹传感器的实时梯形失真校正方法。

背景技术

光学指纹传感器主要是利用光的折射和反射原理，光从底部射向三棱镜，并经棱镜射出，射出的光线在手指表面指纹凹凸不平的线纹上折射的角度及反射回去的光线明暗就会不一样。图像传感器(CMOS Sensor，以下简称CMOS)或者CCD的光学器件就会收集到不同明暗程度的图片信息，就会完成指纹的采集。因此，指纹图像的失真度和面积是指纹采集系统的重要指标。

而在光学指纹采集系统中，手指按压棱镜表面进行指纹采集，因为手指接触面与透镜主光轴不是垂直关系，造成了成像的CMOS上获得的是一幅上窄下宽的梯形畸变图像。这样的梯形形变会使指纹纹路严重失真，最终影响指纹的后续处理。图像的面积跟微处理器的SRAM空间有直接的关系，而在嵌入式系统中资源空间是十分有限的，较小的图像面积会一定程度地影响指纹的识别效果。

为解决这种梯形形变通常有两种办法：光学校正和数字图像校正。光学校正的常规做法是增加一个远心透镜，使聚焦光束始终垂直于焦平面。数字图像校正则是在采集到的有形变的图像上通过数学运算，把图像上的像素点位置重新映射，进而消除梯形形变。

而其中基于数字图像校正方法的现有技术方案是，微处理器将传感器的图像数据采集并存储在静态随机存储器(Static Random Access Memory，SRAM)中，待采集完毕后对有形变的图像做梯形形变校正。光学校正系统中增加了远心透镜的，因为镜头口径较大，会增加系统成本，同时也增加了指纹采集仪的装配难度。

其中，数字图像校正的具体做法是：对于梯形形变图像上的任意点坐标，计算出该点在无形变图像上对应的坐标。这种映射要求事先计算映射方程的系数，该映射方程有多个未知系数，求取该系数的运算量很大，在低端嵌入式系统中无法快速运算完成。为解决运算量的问题，通常都会在个人电脑上先计算出映射方程的系数，然后统一配置到嵌入式系统中。但是指纹传感器由于在组装的过程中并不能做到每个传感器完全一致，对应的形变程度也会不同。一组事先计算的系数不能满足个体传感器的校正需求。同时，数字图像校正的速度慢，在采集当前一帧图像数据完后，要等待微处理器校正有形变的图像完成后，才能采集下一帧图像数据，无法做到实时地梯形校正。并且，空间资源消耗大，在梯形校正前的有效指纹图像(宽：404高：304)大小是119KB(404*304/1024KB)，而校正后的指纹图像(宽：224高：288)大小是63KB，这个过程消耗的最大空间是119KB。若单片机的资源不足以提供119KB的空间，那么就要将有效指纹图像的面积缩小，来满足系统运行。但是这会一定程度影响指纹的识别效果。

发明内容

本发明所要解决的技术问题，就是针对现有技术中，数字图像校正方法的运算量大、速度慢及空间资源消耗大不能在运算能力有限的低端嵌入式系统中完成实施校正梯形失真的问题，提供光学指纹传感器的实时梯形失真校正方法，以达到实时判断传感器形变程度，并采用一个低复杂度运算的方式完成像素点映射的计算效果，同时达到运算速度快及空间资源消耗小的效果。

本发明解决所述技术问题，采用的技术方案是，光学指纹传感器的实时梯形失真校正方法，包括：采集指纹传感器表面形变的矩形图，确定顶点坐标，将顶点坐标信息数据进行存储后，对顶点坐标信息其进行实时梯形失真校正，并将实时梯形失真校正结果进行存储；

所述将顶点坐标信息数据进行存储，包括以下几个步骤：

步骤11、首先将顶点坐标信息数据存储至存储模块一，将当存储模块一存储满时，将存储地址指向存储模块二，同时系统对存储模块一中的数据进行实时梯形失真校正，并将实时梯形失真校正结果存储至存储模块三；

步骤12、当存储模块二存储满时，系统重新将存储地址指向存储模块一，同时系统对存储模块二中的数据进行实时梯形失真校正，并将实时梯形失真校正结果存储至存储模块三；

所述对顶点坐标信息其进行实时梯形失真校正，包括以下几个步骤：

步骤21、系统根据梯形顶点坐标计算出中心点校正前坐标，根据目标校正图像计算出中心点校正后坐标，根据中心点校正前坐标及校正后坐标，计算出纵轴方向压缩及拉伸比例；

步骤22、系统在斜边上计算出任意点对应的平行点，所述平行点与任意点连接成直线后与梯形上下边平行；

步骤23、系统计算出平行点的校正前坐标及校正后坐标，并计算出横向压缩比例；

步骤24、系统根据任意点校正前坐标、纵轴方向压缩及拉伸比例及横向压缩比例，计算出任意点校正后坐标。

具体的，所述存储模块一、存储模块二及存储模块三为静态随机存储器。

具体的，所述步骤11，系统对存储模块一中的数据进行实时梯形失真校正的时间小于存储模块二存储满的时间。

具体的，所述步骤12，系统对存储模块二中的数据进行实时梯形失真校正的时间小于存储模块一存储满的时间。

具体的，所述步骤21中，系统根据顶点坐标利用相似三角形方法，计算出中心点校正前坐标。

光学指纹传感器的实时梯形失真校正系统，包括图像传感器、硬件采集模块、存储模块四、存储模块一、存储模块二、存储模块三及处理模块，所述图像传感器通过硬件采集模块与存储模块四连接，存储模块四分别与存储模块一、存储模块三、及存储模块二连接，存储模块一、存储模块三、及存储模块二分别与处理模块连接；

所述图像传感器，用于采集指纹传感器表面矩形图，采集到的图像形变为梯形图，并将梯形图传输给硬件采集模块；

所述硬件采集模块，用于将采集到的梯形图转换为电信号，传输给存储模块四；

存储模块四，用于将电信号存储至存储模块一或存储模块二中；

存储模块一，用于接收存储模块四传输过来的电信号，同时将电信号传输给处理模块进行处理，当存储模块一存储满时，将存储地址指向存储模块二；

所述存储模块二，用于接收存储模块四传输过来的电信号，同时将电信号传输给处理模块进行处理，当存储模块二存储满时，将存储地址指向存储模块一；

所述处理模块，用于在存储模块一存储满，存储地址指向存储模块二时，对存储模块一中的电信号进行处理，或者，在存储模块二存储满，存储地址指向存储模块一时，对存储模块二中的电信号进行处理，并将处理结果存储至存储模块三中；

所述存储模块三，用于接收处理模块处理的结果，并存储。

具体的，所述存储模块四为直接存储器(direct memory access，以下简称DMA)。

具体的，所述存储模块一、存储模块二及存储模块三为静态随机存储器(StaticRandom Access Memory，以下简称SRAM)。

本发明的有益效果是，通过优化了梯形矫正算法，使其算法只涉及到简单的比例运算，该运算方法简单，快速，能够在低端嵌入式平台上实时完成。同时，在采集图像时，硬件采集模块通过DMA模块将采集的数据存储在内部SRAM中时，首先将数据缓存在SRAM1里，当SRAM1存储满时，DMA将存储地址指向SRAM2。当SRAM1存储满，DMA将存储地址指向SRAM2时，微处理器对SRAM1的图像数据进行处理，当SRAM2存储满，DMA将存储地址指向SRAM1时，微处理器对SRAM2的图像数据进行处理，并将结果存储在SRAM3中。因为梯形校正算法已针对嵌入式系统优化过，其校正SRAM1或SRAM2中图像数据的时间小于采集的时间，这就实现了同步实时地实现梯形校正。内存消耗空间等于SRAM1的大小+SRAM2的大小+SRAM3的大小；之前需要消耗119KB空间的图像就顺利转换成63KB的图像数据，消耗的最大资源是63.4KB(224*(288+2)/1024)。可见，本发明对内存资源的消耗比现有技术少一半，且有效的指纹图像没有损失。同时，在处理的时间上面达到实时的要求。

附图说明

图1为本发明光学指纹传感器的实时梯形失真校正系统实施例的系统结构框图；

图2为本发明光学指纹传感器的实时梯形失真校正方法实施例的指纹传感器表面矩形图；

图3为本发明光学指纹传感器的实时梯形失真校正方法实施例的矩形图校正前图像；

图4为本发明光学指纹传感器的实时梯形失真校正方法实施例的矩形图校正后图像；

图5为本发明光学指纹传感器的实时梯形失真校正方法实施例的实施例存储流程图。

具体实施方式

下面结合附图及实施例详细描述本发明的技术方案：

本发明针对现有技术中，数字图像校正方法的运算量大、速度慢及空间资源消耗大不能在运算能力有限的低端嵌入式系统中完成实施校正梯形失真的问题，提供光学指纹传感器的实时梯形失真校正方法，光学指纹传感器的实时梯形失真校正方法，包括：采集指纹传感器表面形变的矩形图，确定顶点坐标，将顶点坐标信息数据进行存储后，对顶点坐标信息其进行实时梯形失真校正，并将实时梯形失真校正结果进行存储；所述将顶点坐标信息数据进行存储包括：首先，将顶点坐标信息数据存储至存储模块一，将当存储模块一存储满时，将存储地址指向存储模块二，同时系统对存储模块一中的数据进行实时梯形失真校正，并将实时梯形失真校正结果存储至存储模块三；其次，当存储模块二存储满时，系统重新将存储地址指向存储模块一，同时系统对存储模块二中的数据进行实时梯形失真校正，并将实时梯形失真校正结果存储至存储模块三；所述对顶点坐标信息其进行实时梯形失真校正，包括：首先，系统根据梯形顶点坐标计算出中心点校正前坐标，根据目标校正图像计算出中心点校正后坐标，根据中心点校正前坐标及校正后坐标，计算出纵轴方向压缩及拉伸比例；其次，系统在斜边上计算出任意点对应的平行点，所述平行点与任意点连接成直线后与梯形上下边平行；然后，系统计算出平行点的校正前坐标及校正后坐标，并计算出横向压缩比例；最后，系统根据任意点校正前坐标、纵轴方向压缩及拉伸比例及横向压缩比例，计算出任意点校正后坐标。光学指纹传感器的实时梯形失真校正系统，包括图像传感器、硬件采集模块、存储模块四、存储模块一、存储模块二、存储模块三及处理模块，所述图像传感器通过硬件采集模块与存储模块四连接，存储模块四分别与存储模块一、存储模块三、及存储模块二连接，存储模块一、存储模块三、及存储模块二分别与处理模块连接；所述图像传感器，用于采集指纹传感器表面矩形图，采集到的图像形变为梯形图，并将梯形图传输给硬件采集模块；所述硬件采集模块，用于将采集到的梯形图转换为电信号，传输给存储模块四；存储模块四，用于将电信号存储至存储模块一或存储模块二中；存储模块一，用于接收存储模块四传输过来的电信号，同时将电信号传输给处理模块进行处理，当存储模块一存储满时，将存储地址指向存储模块二；所述存储模块二，用于接收存储模块四传输过来的电信号，同时将电信号传输给处理模块进行处理，当存储模块二存储满时，将存储地址指向存储模块一；所述处理模块，用于对存储模块一或存储模块二中的电信号进行处理，并将处理结果存储至存储模块三中；所述存储模块三，用于接收处理模块处理的结果，并存储。通过优化了梯形矫正算法，使其算法只涉及到简单的比例运算，该运算方法简单，快速，能够在低端嵌入式平台上实时完成。同时，在采集图像时，硬件采集模块通过硬件采集模块通过DMA模块将采集的数据存储在内部SRAM中时，首先将数据缓存在SRAM1里，当SRAM1存储满时，DMA将存储地址指向SRAM2。当SRAM1存储满，DMA将存储地址指向SRAM2时，微处理器对SRAM1的图像数据进行处理，当SRAM2存储满，DMA将存储地址指向SRAM1时，微处理器对SRAM2的图像数据进行处理，并将结果存储在SRAM3中。因为梯形校正算法已针对嵌入式系统优化过，其校正SRAM1或SRAM2中图像数据的时间小于采集的时间，这就实现了同步实时地实现梯形校正。内存消耗空间等于SRAM1的大小+SRAM2的大小+SRAM3的大小；之前需要消耗119KB空间的图像就顺利转换成63KB的图像数据，消耗的最大资源是63.4KB(224*(288+2)/1024)。可见，本发明对内存资源的消耗比现有技术少一半，且有效的指纹图像没有损失。同时，在处理的时间上面达到实时的要求。

实施例

本例的光学指纹传感器的实时梯形失真校正系统，包括图像传感器、硬件采集模块、存储模块四、存储模块一、存储模块二、存储模块三及处理模块，所述图像传感器通过硬件采集模块与存储模块四连接，存储模块四分别与存储模块一、存储模块三、及存储模块二连接，存储模块一、存储模块三、及存储模块二分别与处理模块连接；所述图像传感器，用于采集指纹传感器表面矩形图，采集到的图像形变为梯形图，并将梯形图传输给硬件采集模块；所述硬件采集模块，用于将采集到的梯形图转换为电信号，传输给存储模块四；存储模块四，用于将电信号存储至存储模块一或存储模块二中；存储模块一，用于接收存储模块四传输过来的电信号，同时将电信号传输给处理模块进行处理，当存储模块一存储满时，将存储地址指向存储模块二；所述存储模块二，用于接收存储模块四传输过来的电信号，同时将电信号传输给处理模块进行处理，当存储模块二存储满时，将存储地址指向存储模块一；所述处理模块，用于对存储模块一或存储模块二中的电信号进行处理，并将处理结果存储至存储模块三中；所述存储模块三，用于接收处理模块处理的结果，并存储。

具体的，所述存储模块四为直接存储器DMA。所述存储模块一、存储模块二及存储模块三为静态随机存储器SRAM。储模块一、存储模块二及存储模块三分别计为，SRAM1、SRAM2、SRAM3。如图1所示，本例的光学指纹传感器的实时梯形失真校正系统，包括图像传感器、硬件采集模块、DMA、SRAM1、SRAM2、SRAM3及处理模块，所述图像传感器通过硬件采集模块与DMA连接，DMA分别与SRAM1、SRAM2及SRAM3连接，SRAM1、SRAM2及SRAM3分别与处理模块连接。

本例的光学指纹传感器的实时梯形失真校正方法如下所示：

采集指纹传感器表面形变的矩形图，确定顶点坐标，将顶点坐标信息数据进行存储后，对顶点坐标信息进行实时梯形失真校正，并将实时梯形失真校正结果进行存储。

现有技术中，通常会对于梯形形变图像上的任意点坐标，计算出该点在无形变图像上对应的坐标。这种映射要求事先计算映射方程的系数，该映射方程有多个未知系数，求取该系数的运算量很大，在低端嵌入式系统中无法快速运算完成。为解决运算量的问题，通常都会在个人电脑上先计算出映射方程的系数，然后统一配置到嵌入式系统中。但是指纹传感器由于在组装的过程中并不能做到每个传感器完全一致，对应的形变程度也会不同。一组事先计算的系数不能满足个体传感器的校正需求。

而本例中对顶点坐标信息进行实时梯形失真校正方法包括：

首先，在指纹传感器表面贴矩形图，采集图像，搜索矩形图的四个顶点坐标信息并存储，确定该个体传感器的形变大小。如图2所示，在采集到图像中，黑色部分为背景，白色为表面贴图造成反光部分。原本是矩形的图片，在采集图中后变成白色的梯形。

在实际应用中，可以利用白色部分和黑色部分的明显灰度变化，可求出梯形a，b，c，d四个点坐标。以a为例，求取图像中纵向由白到黑变化最明显的区域，可求得a的纵坐标；在a的纵坐标上，求取横向由白到黑变化最明显的区域，可求得a的横坐标。其他b，c，d点得坐标算法与a点相同。所述，a,b,c,d四个点的坐标分别记为：(x_a，y_a)，(x_b，y_b)，(x_c，y_c)，(x_d，y_d)。

然后，求O点校正前坐标。如图3所示，可知，Δoab与Δocd是相似三角形，在已知a，b，c，d四点坐标的情况下，根据相似三角形的比例性质可易求得O点校正前坐标O(x_o，y_o)。根据如图4所示的校正后图像，可看出，O点以上，纵轴方向图像被压缩，O点以下，纵轴方向图像被拉伸。横轴方向，校正前图像始终被压缩。

根据目标校正后图像，可知校正后矩形的四个顶点，a’、b’、c’、d’的坐标，可根据a’、b’、c’、d’的坐标计算出中心点坐标，即O点校正后坐标，O点校正后坐标计为O’(x_o’，y_o’)，经比例计算，可以求得纵轴方向上下部分的压缩比例。

求任意点q的校正后坐标，q点校正点为q’坐标计为q’(x_q’，y_q’)，包括以下几个步骤：

首先，求出q点校正后纵坐标；

具体的，在求得O’(x_o’，y_o’)坐标后，根据O(x_o，y_o)及O’(x_o’，y_o’)也就确定了纵轴方向上下部分的压缩比例。q’的纵坐标y_q’即可根据q的纵坐标y_q、O点的纵坐标y_o以及O’纵坐标y_o’，经比例计算求得。

其次，求q点校正后横坐标；

具体的，如图3所示，在梯形斜边上找出任意点q点对应的平行点p点,p点坐标计为(x_p，y_p)，所述平行点与任意点连接成直线后与梯形上下边平行，即将p点及q点连接后直线pq与ab及cd边平行,即p点纵坐标与q点纵坐标相同。

同时，p点纵坐标与q点纵坐标相同，表明p点校正点p’和q点校正点q’在纵坐标方向的压缩比例是相同的，即p’点纵坐标与q’点纵坐标也相同,所述p’点纵坐标计为y_p’y_p’＝y_q’。具体的，如图4所示，p点的校正点p’,及q点校正点q’连接后直线p’q’与a’b’及c’d’边平行。

根据p’点纵坐标及目标校正图像的a’c’边，可求得p’点横坐标x_p’。综上所述，p’点坐标由计算得出，为p’(x_p’，y_p’)。

校正前图形中，如图3所示，Δcpn与Δcam为相似三角形，已知c点，a点坐标，可求得p点坐标(x_a、y_p)。

根据q点坐标，p点坐标，p’点坐标以及计算出的q’点纵坐标，根据p点横轴方向的拉伸比例关系可求得q’点横坐标，即q点校正后的横坐标。

可以看出，对任意q点映射坐标的计算只涉及简单的比例运算。该运算可在低端嵌入式平台上实时完成。同时，能够根据传感器的差异，判断传感器形变程度。

现有技术中，通常微处理器将传感器的图像数据采集并存储在内部SRAM中，待采集完毕后对有形变的图像做梯形形变校正。这样必须在采集当前一帧图像数据完后，要等待微处理器校正有形变的图像完成后，才能采集下一帧图像数据，无法做到实时地梯形校正。同时，在梯形校正前的有效指纹图像(宽：404高：304)大小是119KB(404*304/1024KB)，而校正后的指纹图像(宽：224高：288)大小是63KB，这个过程消耗的最大空间是119KB。若单片机的资源不足以提供119KB的空间，那么就要将有效指纹图像的面积缩小，来满足系统运行。但是会一定程度影响指纹的识别效果。

而本例的对顶点坐标信息数据进行存储的方法，包括：

首先，将顶点坐标信息数据存储至SRAM1，将当SRAM1存储满时，将存储地址指向SRAM2，同时系统对SRAM1中的数据进行实时梯形失真校正，并将实时梯形失真校正结果存储至SRAM3；

其次，当SRAM2存储满时，系统重新将存储地址指向SRAM1，同时系统对SRAM2中的数据进行实时梯形失真校正，并将实时梯形失真校正结果存储至SRAM3；

步骤3、当SRAM2存储满时，系统重新将存储地址指向SRAM1，同时系统对SRAM2中的数据进行实时梯形失真校正，并将实时梯形失真校正结果存储至SRAM3。具体的，如图5所示，硬件采集模块通过DMA模块将采集的数据存储在内部SRAM中。先将数据缓存在SRAM1里，当SRAM1存储满时，DMA将存储地址指向SRAM2，如图5中的B1；当SRAM2存储满时，DMA将存储地址指向SRAM1，如图5中的A1。当SRAM1存储满，DMA将存储地址指向SRAM2时，微处理器对SRAM1的图像数据进行处理，如图5中的B2，将结果存储在SRAM3中；当SRAM2存储满，DMA将存储地址指向SRAM1时，微处理器对SRAM2的图像数据进行处理，如图5中的A2，将结果存储在SRAM3中；因为梯形校正算法已针对嵌入式系统优化过，其校正SRAM1/2中图像数据的时间小于采集的时间，这就实现了同步实时地实现梯形校正。内存消耗空间等于SRAM1的大小+SRAM2的大小+SRAM3的大小；之前需要消耗119KB空间的图像就顺利转换成63KB的图像数据，消耗的最大资源是63.4KB(224*(288+2)/1024)。可见，本发明对内存资源的消耗比现有技术少一半，且有效的指纹图像没有损失。同时，在处理的时间上面达到实时及快速的要求。

综上所述，通过优化了梯形矫正算法，使其算法只涉及到简单的比例运算，该运算方法简单，快速，能够在低端嵌入式平台上实时完成，且能够根据个体传感器的差异，判断传感器形变程度。同时，在采集图像时，硬件采集模块通过硬件采集模块通过DMA模块将采集的数据存储在内部SRAM中时，首先将数据缓存在SRAM1里，当SRAM1存储满时，DMA将存储地址指向SRAM2。当SRAM1存储满，DMA将存储地址指向SRAM2时，微处理器对SRAM1的图像数据进行处理，当SRAM2存储满，DMA将存储地址指向SRAM1时，微处理器对SRAM2的图像数据进行处理，并将结果存储在SRAM3中。因为梯形校正算法已针对嵌入式系统优化过，其校正SRAM1或SRAM2中图像数据的时间小于采集的时间，这就实现了同步实时地实现梯形校正。内存消耗空间等于SRAM1的大小+SRAM2的大小+SRAM3的大小；之前需要消耗119KB空间的图像就顺利转换成63KB的图像数据，消耗的最大资源是63.4KB(224*(288+2)/1024)。可见，本发明对内存资源的消耗比现有技术少一半，且有效的指纹图像没有损失。同时，在处理的时间上面达到实时及快速的要求。

Claims (8)

1.光学指纹传感器的实时梯形失真校正方法，其特征在于，包括：采集指纹传感器表面的矩形图，采集到的图像形变为梯形，确定梯形顶点坐标，将梯形顶点坐标信息数据进行存储后，对梯形顶点坐标信息进行实时梯形失真校正，并将实时梯形失真校正结果进行存储；

所述将梯形顶点坐标信息数据进行存储，包括以下几个步骤：

步骤11、首先将顶点坐标信息数据存储至存储模块一，当存储模块一存储满时，将存储地址指向存储模块二，同时系统对存储模块一中的数据进行实时梯形失真校正，并将实时梯形失真校正结果存储至存储模块三；

步骤12、当存储模块二存储满时，系统重新将存储地址指向存储模块一，同时系统对存储模块二中的数据进行实时梯形失真校正，并将实时梯形失真校正结果存储至存储模块三；

所述对梯形顶点坐标信息进行实时梯形失真校正，包括以下几个步骤：

步骤21、系统根据梯形顶点坐标计算出中心点校正前坐标，根据目标校正图像计算出中心点校正后坐标，根据中心点校正前坐标及校正后坐标，计算出纵轴方向压缩及拉伸比例；

步骤22、系统在斜边上计算出任意点对应的平行点，所述平行点与任意点连接成直线后与梯形上下边平行；

步骤23、系统计算出平行点的校正前坐标及校正后坐标，并根据平行点的校正前坐标及校正后坐标，计算出横向压缩比例；

步骤24、系统根据任意点校正前坐标、纵轴方向压缩及拉伸比例及横向压缩比例，计算出任意点校正后坐标。

2.根据权利要求1所述的光学指纹传感器的实时梯形失真校正方法，其特征在于，所述存储模块一、存储模块二及存储模块三为静态随机存储器。

3.根据权利要求1所述的光学指纹传感器的实时梯形失真校正方法，其特征在于，所述步骤11，系统对存储模块一中的数据进行实时梯形失真校正的时间小于存储模块二存储满的时间。

4.根据权利要求1所述的光学指纹传感器的实时梯形失真校正方法，其特征在于，所述步骤12，系统对存储模块二中的数据进行实时梯形失真校正的时间小于存储模块一存储满的时间。

5.根据权利要求1所述的光学指纹传感器的实时梯形失真校正方法，其特征在于，所述步骤21中，系统根据顶点坐标利用相似三角形方法，计算出中心点校正前坐标。

6.光学指纹传感器的实时梯形失真校正系统，其特征在于，包括图像传感器、硬件采集模块、存储模块四、存储模块一、存储模块二、存储模块三及处理模块，所述图像传感器通过硬件采集模块与存储模块四连接，存储模块四分别与存储模块一、存储模块三、及存储模块二连接，存储模块一、存储模块三、及存储模块二分别与处理模块连接；

所述图像传感器，用于采集指纹传感器表面矩形图，采集到的图像形变为梯形图，并将梯形图传输给硬件采集模块；

所述硬件采集模块，用于将采集到的梯形图转换为电信号，传输给存储模块四；

存储模块四，用于将电信号存储至存储模块一或存储模块二中；

存储模块一，用于接收存储模块四传输过来的电信号，同时将电信号传输给处理模块进行处理，当存储模块一存储满时，将存储地址指向存储模块二；

所述存储模块二，用于接收存储模块四传输过来的电信号，同时将电信号传输给处理模块进行处理，当存储模块二存储满时，将存储地址指向存储模块一；

所述处理模块，用于在存储模块一存储满，存储地址指向存储模块二时，对存储模块一中的电信号进行处理，或者，在存储模块二存储满，存储地址指向存储模块一时，对存储模块二中的电信号进行处理，并将处理结果存储至存储模块三中；

所述存储模块三，用于接收处理模块处理的结果，并存储。

7.根据权利要求6所述的光学指纹传感器的实时梯形失真校正系统，其特征在于，所述存储模块四为直接存储器。

8.根据权利要求6所述的光学指纹传感器的实时梯形失真校正系统，其特征在于，所述存储模块一、存储模块二及存储模块三为静态随机存储器。