一种照片选择的方法及装置的制造方法

文档序号:10535028阅读:451来源:国知局
一种照片选择的方法及装置的制造方法
【专利摘要】本发明公开了一种照片选择的方法及装置,用于解决当智能设备连拍照片后,用户需要逐张翻看多张连拍照片来挑选需要的照片的问题。所述方法包括:智能设备通过所述智能设备上的双摄像头连续拍摄得到的N张照片;对于所述N张照片中的每张照片,智能设备根据所述照片的景深对应的跨度值和所述照片中包含的像素点的亮度值,确定所述照片的特征值;所述智能设备根据确定出的特征值,从所述N张照片中,选择至少一张照片,并在所述智能设备的屏幕上显示所述至少一张照片。当智能设备连拍多张照片后,智能设备可以根据所拍摄的多张照片的特征值,从所拍摄的多张照片中,为用户推荐照片,从而节约了用户选择照片的时间,提高了用户体验。
【专利说明】
一种照片选择的方法及装置
技术领域
[0001]本发明涉及智能设备领域,尤其涉及一种照片选择的方法及装置。
【背景技术】
[0002]随着智能设备中拍照功能的发展,智能设备上安装了双摄像头,并且智能设备可以实现连续拍摄多张照片。
[0003]在现有技术中,当智能设备连拍照片后,用户需要逐张翻看多张连拍照片来挑选用户需要的照片,浪费了用户的时间,降低了用户体验。

【发明内容】

[0004]本发明的目的是提供一种照片选择的方法及装置,以解决当智能设备连拍照片后,用户需要逐张翻看多张连拍照片来挑选需要的照片的问题。
[0005]本发明的目的是通过以下技术方案实现的:
[0006]—种照片选择的方法,所述方法包括:
[0007]智能设备通过所述智能设备上的双摄像头连续拍摄得到的N张照片;
[0008]对于所述N张照片中的每张照片,智能设备根据所述照片的景深对应的跨度值和所述照片中包含的像素点的亮度值,确定所述照片的特征值;
[0009]所述智能设备根据确定出的特征值,从所述N张照片中,选择至少一张照片,并在所述智能设备的屏幕上显示所述至少一张照片。
[0010]可选的,对于所述N张照片中的每张照片,智能设备根据所述照片的景深对应的跨度值和所述照片中包含的像素点的亮度值,确定所述照片的特征值,包括:
[0011]所述智能设备根据所述N张照片中每张照片包含的像素点的亮度值,将所述N张照片进行排序,确定出每张照片在所述N张照片中排序位置对应的排序值;
[0012]对于所述N张照片中的每张照片,所述智能设备根据所述照片的景深对应的跨度值和所述照片对应的排序值,确定出所述特征值。
[0013]可选的,对于所述N张照片中的每张照片,所述智能设备根据所述照片的景深对应的跨度值和所述照片对应的排序值,确定出所述特征值,包括:
[0014]对于所述N张照片中的每张照片,所述智能设备将所述照片的景深对应的跨度值和所述照片对应的排序值之和,确定为所述特征值;或
[0015]对于所述N张照片中的每张照片,所述智能设备将所述照片的景深对应的跨度值和所述照片对应的排序值之积,确定为所述特征值。
[0016]可选的,所述智能设备根据所述N张照片中每张照片包含的像素点的亮度值,将所述N张照片进行排序,确定出每张照片在所述N张照片中排序位置对应的排序值,包括:
[0017]所述智能设备根据所述照片中包含的像素点的亮度值,确定出用于表征像素点的亮度的直方图;
[0018]所述智能设备根据所述直方图,确定出所述照片的像素点的亮度的正态分布的方差;
[0019]所述智能设备确定出所述方差与标准正态分布的方差的差值;
[0020]所述智能设备将所述N张照片按照所述差值从大到小的顺序进行排序,确定出每张照片在所述N张照片中排序位置对应的排序值。
[0021]可选的,所述智能设备根据确定出的特征值,从所述N张照片中,选择至少一张照片,所述方法包括:
[0022]所述智能设备根据确定出的特征值,从所述N张照片中,选择出特征值最大的照片;或
[0023]所述智能设备根据确定出的特征值,从所述N张照片中,选择出特征值最小的照片。
[0024]基于与方法同样的发明构思,本发明实施例提供了一种照片选择的装置,包括:
[0025]获取模块,用于通过智能设备上的双摄像头连续拍摄得到的N张照片;
[0026]确定模块,用于对于所述N张照片中的每张照片,根据所述照片的景深对应的跨度值和所述照片中包含的像素点的亮度值,确定所述照片的特征值;
[0027]选择模块,用于根据确定出的特征值,从所述N张照片中,选择至少一张照片,并在智能设备的屏幕上显示所述至少一张照片。
[0028]可选的,所述确定模块具体用于:
[0029]根据所述N张照片中每张照片包含的像素点的亮度值,将所述N张照片进行排序,确定出每张照片在所述N张照片中排序位置对应的排序值;
[0030]对于所述N张照片中的每张照片,根据所述照片的景深对应的跨度值和所述照片对应的排序值,确定出所述特征值。
[0031 ]可选的,所述确定模块具体用于:
[0032]对于所述N张照片中的每张照片,将所述照片的景深对应的跨度值和所述照片对应的排序值之和,确定为所述特征值;或
[0033]对于所述N张照片中的每张照片,将所述照片的景深对应的跨度值和所述照片对应的排序值之积,确定为所述特征值。
[0034]可选的,所述确定模块具体还用于:
[0035]根据所述照片中包含的像素点的亮度值,确定出用于表征像素点的亮度的直方图;
[0036]根据所述直方图,确定出所述照片的像素点的亮度的正态分布的方差;
[0037]确定出所述方差与标准正态分布的方差的差值;
[0038]将所述N张照片按照所述差值从大到小的顺序进行排序,确定出每张照片在所述N张照片中排序位置对应的排序值。
[0039]可选的,所述选择模块具体用于:
[0040]根据确定出的特征值,从所述N张照片中,选择出特征值最大的照片;或[0041 ]根据确定出的特征值,从所述N张照片中,选择出特征值最小的照片。
[0042]本发明实施例提供的方法和装置中,智能设备通过所述智能设备上的双摄像头连续拍摄得到的N张照片;对于所述N张照片中的每张照片,智能设备根据所述照片的景深对应的跨度值和所述照片中包含的像素点的亮度值,确定所述照片的特征值;所述智能设备根据确定出的特征值,从所述N张照片中,选择至少一张照片,并在所述智能设备的屏幕上显示所述至少一张照片。当智能设备连拍多张照片后,智能设备可以根据所拍摄的多张照片的特征值,从所拍摄的多张照片中,为用户推荐照片,从而节约了用户选择照片的时间,提高了用户体验。
【附图说明】
[0043]图1为本发明实施例提供的一种照片选择的方法流程图;
[0044]图2为本发明实施例提供的一种照片的直方图;
[0045]图3为本发明实施例提供的一种标准正态分布图;
[0046]图4为本发明实施例提供的另一种照片选择的方法流程图;
[0047]图5为本发明实施例提供的一种照片选择的装置示意图。
【具体实施方式】
[0048]为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,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。
[0049]下面将结合附图,对本发明实施例提供的技术方案进行详细说明。
[0050]本发明实施例提供了一种照片选择的方法,如图1所示,包括如下操作:
[0051]步骤100、智能设备通过所述智能设备上的双摄像头连续拍摄得到的N张照片。
[0052]其中,所述N为大于I的正整数。
[0053]步骤110、对于所述N张照片中的每张照片,智能设备根据所述照片的景深对应的跨度值和所述照片中包含的像素点的亮度值,确定所述照片的特征值。
[0054]其中,所述照片的景深是指拍摄所述照片时双摄像头中主摄像头的焦点前后能清晰成像的范围,所述照片的景深对应的跨度值为景深中最大值与最小值的差值,即所述范围中的最大值与最小值的差值。例如,照片的景深为[7,300],则跨度值为300-7 = 293。
[0055]步骤120、所述智能设备根据确定出的特征值,从所述N张照片中,选择至少一张照片,并在所述智能设备的屏幕上显示所述至少一张照片。
[0056]其中,在所述智能设备的屏幕上显示所述至少一张照片时,可以仅显示选择出的照片的缩略图;也可以显示所述N张照片的缩略图,并将选择出的照片排列在前面,本发明实施例中对如何显示选择出的照片不做限定。
[0057]本发明实施例中,智能设备通过所述智能设备上的双摄像头连续拍摄得到的N张照片;对于所述N张照片中的每张照片,智能设备根据所述照片的景深对应的跨度值和所述照片中包含的像素点的亮度值,确定所述照片的特征值;所述智能设备根据确定出的特征值,从所述N张照片中,选择至少一张照片,并在所述智能设备的屏幕上显示所述至少一张照片。当智能设备连拍多张照片后,智能设备可以根据所拍摄的多张照片的特征值,从所拍摄的多张照片中,为用户推荐照片,从而节约了用户选择照片的时间,提高了用户体验。
[0058]当然本发明实施例中也可以通过所述照片中包含的像素点的饱和度、色调等和所述照片的景深对应的跨度值,确定出所述特征值;本发明实施例对其不做限定。
[0059]一种可能的实现方式中,所述智能设备根据所述照片的景深对应的跨度值和所述照片中包含的像素点的亮度值,确定出所述特征值,包括:
[0060]所述智能设备根据所述N张照片中每张照片包含的像素点的亮度值,将所述N张照片进行排序,确定出每张照片在所述N张照片中排序位置对应的排序值;
[0061]对于所述N张照片中的每张照片,所述智能设备根据所述照片的景深对应的跨度值和所述照片对应的排序值,确定出所述特征值。
[0062]本发明实施例中,所述智能设备根据所述照片的景深对应的跨度值和所述排序值,确定出所述特征值,可以通过以下两种可能的方式实现:
[0063]方式一、对于所述N张照片中的每张照片,所述智能设备将所述照片的景深对应的跨度值和所述照片对应的排序值之和,确定为所述照片的特征值;关系表达式如下:
[0064]Ti = Di+Pi;
[0065]其中,Ti表示第i张照片的特征值,Di表示第i张照片的景深对应的跨度值,Pi表示第i张照片的排序值,i = I,…,N。
[0066]方式二、对于所述N张照片中的每张照片,所述智能设备将所述照片的景深对应的跨度值和所述照片对应的排序值之积,确定为所述特征值;关系表达式如下:
[0067]Ti = Di^Pi ;
[0068]其中,T1表示第i张照片的特征值,D1表示第i张照片的景深对应的跨度值,P1表示第i张照片的排序值,i = I,…,N。
[0069]—种可选的实施方式中,所述智能设备根据所述N张照片中每张照片包含的像素点的亮度值,将所述N张照片进行排序,确定出每张照片在所述N张照片中排序位置对应的排序值,包括:
[0070]所述智能设备根据所述照片中包含的像素点的亮度值,确定出用于表征像素点的亮度的直方图;
[0071]所述智能设备根据所述直方图,确定出所述照片的像素点的亮度的正态分布的方差;
[0072]所述智能设备确定出所述方差与标准正态分布的方差的差值;
[0073]所述智能设备将所述N张照片按照所述差值从大到小的顺序进行排序,确定出每张照片在所述N张照片中排序位置对应的排序值。
[0074]举例说明:所述照片表征像素点的亮度的直方图如图2所示,图2中,横轴代表照片中的亮度值,亮度值的范围为[O,255],从左向右,表示从全黑逐渐过渡到全白;纵轴代表照片中处于这个亮度范围的像素的相对数量。
[0075]根据图2所示的直方图确定出所述照片对应的正态分布,以5张照片为例,得到正态分布参数,假设得到5张照片的方差分别为90、100、130、110和140。
[0076]标准正态分布如图3所示:N( 128,128),其中均值μ = 128,方差σ~2 = 128。
[0077]所述5张照片与标准正态分布方差的差值分别为38、28、18、2和12,根据方差从大到小的顺序进行排序,得到每张照片的排序值,其中,照片I的排序值PiSl、照片2的排序值P2为2、照片3的排序值P3为3、照片4的排序值P4为5,照片5的排序值?5为4。
[0078]本发明实施例中,所述智能设备根据确定出的特征值,从所述N张照片中,选择至少一张照片,包括如下两种可选的实现方式:
[0079]方式1、所述智能设备根据确定出的特征值,从所述N张照片中,选择出特征值最大的照片。
[0080]具体的,特征值最大的照片的亮度和清晰度好。
[0081]该方式下,具体包括:
[0082]所述智能设备直接从所述N张照片中,选择特征值最大的照片;或者
[0083]所述智能设备在接收到第一选择指令时,根据确定出的特征值,从所述N张照片中,选择特征值最大的照片,其中,所述第一选择指令用于指示选择特征值最大的照片。
[0084]智能设备根据用户发出的指令,向用户推荐照片,更好满足了用户的需求,提高了用户体验。
[0085]方式2、所述智能设备根据确定出的特征值,从所述N张照片中,选择出特征值最小的照片。
[0086]具体的,特征值最小的照片中背景虚化,当用户需要背景虚化的照片时,选择特征值最小的照片。
[0087]该方式下,具体包括:
[0088]所述智能设备直接从所述N张照片中,选择特征值最小的照片;或者
[0089]所述智能设备在接收到第二选择指令时,根据确定出的特征值,从所述N张照片中,选择特征值最小的照片,其中,所述第二选择指令用于指示选择特征值最小的照片。
[0090]智能设备根据用户发出的指令,向用户推荐照片,更好满足了用户的需求,提高了用户体验。
[0091]本发明实施例中,不限于以上两种情况,智能设备还可以通过其他方式选择照片,例如,智能设备根据确定出的特征值,从所述N张照片中,选择特征值最大和特征值最小的照片;或者智能设备在接收到第三选择指令时,根据确定出的特征值,从所述N张照片中,选择特征值最大和特征值最小的照片。
[0092]又如,智能设备根据确定出的特征值,将所述N张照片按照特征值从大到小的顺序进行排序,选择前M张照片;或者智能设备在接收到第三选择指令时,根据确定出的特征值,将所述N张照片按照特征值从大到小的顺序进行排序,选择前M张照片,其中,M为大于I的正整数。
[0093]再如,智能设备根据确定出的特征值,将所述N张照片按照特征值按照从大到小的顺序进行排序,选择后Q张照片;或者智能设备在接收到第三选择指令时,根据确定出的特征值,将所述N张照片按照特征值按照从大到小的顺序进行排序,选择后Q张照片,其中,Q为大于I的正整数。
[0094]下面通过一个具体实施例,对本发明实施例提供的一种照片选择的方法进行详细说明,如图4所示,包括:
[0095]步骤410、智能设备连续拍摄5张照片。
[0096]步骤420、智能设备根据所述5张照片中像素点的亮度,确定出每张照片的亮度直方图。
[0097]步骤430、智能设备根据每张照片的亮度直方图确定出每张照片的正态分布,确定出每张照片正态分布的方差,假设所述5张照片的方差分别为90、100、130、110和140。
[0098]步骤440、智能设备根据所述5张照片的方差确定出每张照片的方差与标准正态分布的方差的差值,假设标准正态分布的方差为128,所述5张照片与标准正态分布方差的差值分别为照片I的方差为38、照片2的方差为28、照片3的方差为2、照片4的方差为18、和照片5的方差为12。
[0099]步骤450、智能设备根据方差从大到小的顺序进行排序,得到每张照片的排序值,其中,照片I的排序值PiSl、照片2的排序值Ρ2*2、照片3的排序值P3为5、照片4的排序值P4为3、照片5的排序值?5为4。
[0100]步骤460、智能设备确定出5张照片中的每张照片的景深对应的跨度值,照片I的景深对应的跨度值DiSSOO、照片2的景深对应的跨度值D2为135、照片3的景深对应的跨度值D3为157、照片4的景深对应的跨度值D4为123、照片5的景深对应的跨度值05为164。
[0101 ] 步骤470、智能设备确定出5张照片的特征值,照片I的特征值!^ = PdD1 = 201,照片2的特征值T2 = P2+D2=137、照片3的特征值T3 = P3+D3 = 162、照片4的特征值T4 = P4+D4=126、照片5的特征值T5 = P5+D5 = 168。
[0102]步骤480、智能设备确定出特征值最大的照片I在屏幕上显示。
[0103]基于与方法同样的发明构思,本发明实施例提供了一种照片选择的装置,如图5所示,包括:
[0104]获取模块501,用于通过智能设备上的双摄像头连续拍摄得到的N张照片;
[0105]确定模块502,用于对于所述N张照片中的每张照片,根据所述照片的景深对应的跨度值和所述照片中包含的像素点的亮度值,确定所述照片的特征值;
[0106]选择模块503,用于根据确定出的特征值,从所述N张照片中,选择至少一张照片,并在智能设备的屏幕上显示所述至少一张照片。
[0107]本发明实施例提供的一种照片选择的装置,包括:智能设备通过所述智能设备上的双摄像头连续拍摄得到的N张照片;对于所述N张照片中的每张照片,智能设备根据所述照片的景深对应的跨度值和所述照片中包含的像素点的亮度值,确定所述照片的特征值;所述智能设备根据确定出的特征值,从所述N张照片中,选择至少一张照片,并在所述智能设备的屏幕上显示所述至少一张照片。当智能设备连拍多张照片后,智能设备可以根据所拍摄的多张照片的特征值,从所拍摄的多张照片中,为用户推荐照片,从而节约了用户选择照片的时间,提高了用户体验。
[0108]可选的,所述确定模块具体用于:
[0109]根据所述N张照片中每张照片包含的像素点的亮度值,将所述N张照片进行排序,确定出每张照片在所述N张照片中排序位置对应的排序值;
[0110]对于所述N张照片中的每张照片,根据所述照片的景深对应的跨度值和所述照片对应的排序值,确定出所述特征值。
[0111]可选的,所述确定模块具体用于:
[0112]对于所述N张照片中的每张照片,将所述照片的景深对应的跨度值和所述照片对应的排序值之和,确定为所述特征值;或
[0113]对于所述N张照片中的每张照片,将所述照片的景深对应的跨度值和所述照片对应的排序值之积,确定为所述特征值。
[0114]可选的,所述确定模块具体还用于:
[0115]根据所述照片中包含的像素点的亮度值,确定出用于表征像素点的亮度的直方图;
[0116]根据所述直方图,确定出所述照片的像素点的亮度的正态分布的方差;
[0117]确定出所述方差与标准正态分布的方差的差值;
[0118]将所述N张照片按照所述差值从大到小的顺序进行排序,确定出每张照片在所述N张照片中排序位置对应的排序值。
[0119]可选的,所述选择模块具体用于:
[0120]根据确定出的特征值,从所述N张照片中,选择出特征值最大的照片;或[0121 ]根据确定出的特征值,从所述N张照片中,选择出特征值最小的照片。
[0122]本领域内的技术人员应明白,本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0123]本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0124]这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0125]这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0126]尽管已描述了本发明的优选实施例,但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念,则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以,所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
[0127]显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
【主权项】
1.一种照片选择的方法,其特征在于,所述方法包括: 智能设备通过所述智能设备上的双摄像头连续拍摄得到的N张照片; 对于所述N张照片中的每张照片,所述智能设备根据所述照片的景深对应的跨度值和所述照片中包含的像素点的亮度值,确定所述照片的特征值; 所述智能设备根据确定出的特征值,从所述N张照片中,选择至少一张照片,并在所述智能设备的屏幕上显示所述至少一张照片。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,对于所述N张照片中的每张照片,所述智能设备根据所述照片的景深对应的跨度值和所述照片中包含的像素点的亮度值,确定所述照片的特征值,包括: 所述智能设备根据所述N张照片中每张照片包含的像素点的亮度值,将所述N张照片进行排序,确定出每张照片在所述N张照片中排序位置对应的排序值; 对于所述N张照片中的每张照片,所述智能设备根据所述照片的景深对应的跨度值和所述照片对应的排序值,确定出所述特征值。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,对于所述N张照片中的每张照片,所述智能设备根据所述照片的景深对应的跨度值和所述照片对应的排序值,确定出所述特征值,包括: 对于所述N张照片中的每张照片,所述智能设备将所述照片的景深对应的跨度值和所述照片对应的排序值之和,确定为所述特征值;或 对于所述N张照片中的每张照片,所述智能设备将所述照片的景深对应的跨度值和所述照片对应的排序值之积,确定为所述特征值。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述智能设备根据所述N张照片中每张照片包含的像素点的亮度值,将所述N张照片进行排序,确定出每张照片在所述N张照片中排序位置对应的排序值,包括: 所述智能设备根据所述照片中包含的像素点的亮度值,确定出用于表征像素点的亮度的直方图; 所述智能设备根据所述直方图,确定出所述照片的像素点的亮度的正态分布的方差; 所述智能设备确定出所述方差与标准正态分布的方差的差值; 所述智能设备将所述N张照片按照所述差值从大到小的顺序进行排序,确定出每张照片在所述N张照片中排序位置对应的排序值。5.根据权利要求1?4中任一项所述的方法,其特征在于,所述智能设备根据确定出的特征值,从所述N张照片中,选择至少一张照片,包括: 所述智能设备根据确定出的特征值,从所述N张照片中,选择出特征值最大的照片;或 所述智能设备根据确定出的特征值,从所述N张照片中,选择出特征值最小的照片。6.一种照片选择的装置,其特征在于,所述装置包括: 获取模块,用于通过智能设备上的双摄像头连续拍摄得到的N张照片; 确定模块,用于对于所述N张照片中的每张照片,根据所述照片的景深对应的跨度值和所述照片中包含的像素点的亮度值,确定所述照片的特征值; 选择模块,用于根据确定出的特征值,从所述N张照片中,选择至少一张照片,并在智能设备的屏幕上显示所述至少一张照片。7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述确定模块具体用于: 根据所述N张照片中每张照片包含的像素点的亮度值,将所述N张照片进行排序,确定出每张照片在所述N张照片中排序位置对应的排序值; 对于所述N张照片中的每张照片,根据所述照片的景深对应的跨度值和所述照片对应的排序值,确定出所述特征值。8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述确定模块具体用于: 对于所述N张照片中的每张照片,将所述照片的景深对应的跨度值和所述照片对应的排序值之和,确定为所述特征值;或 对于所述N张照片中的每张照片,将所述照片的景深对应的跨度值和所述照片对应的排序值之积,确定为所述特征值。9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述确定模块具体还用于: 根据所述照片中包含的像素点的亮度值,确定出用于表征像素点的亮度的直方图; 根据所述直方图,确定出所述照片的像素点的亮度的正态分布的方差; 确定出所述方差与标准正态分布的方差的差值; 将所述N张照片按照所述差值从大到小的顺序进行排序,确定出每张照片在所述N张照片中排序位置对应的排序值。10.根据权利要求6?9中任一项所述的装置,其特征在于,所述选择模块具体用于: 根据确定出的特征值,从所述N张照片中,选择出特征值最大的照片;或 根据确定出的特征值,从所述N张照片中,选择出特征值最小的照片。
【文档编号】G06F17/30GK105893578SQ201610203626
【公开日】2016年8月24日
【申请日】2016年3月31日
【发明人】穆青
【申请人】青岛海信移动通信技术股份有限公司
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