一种图片处理方法、装置及电子设备与流程

本发明涉及计算机应用技术领域，特别是涉及一种图片处理方法、装置及电子设备。

背景技术：

随着科学技术的发展，人们拍照越来越多，导致相册中包括有大量的图片。而在相册中，可能存在较多的重复图片，所谓重复图片为：用户在视觉上不能轻易分辨出图片区别的图片。其中，产生重复图片的方式通常包括：为了达到最好的拍摄效果，不断调节角度和调节光线来对拍摄同一目标对象，或者，为了节省电子设备的存储空间，人们通过某种软件对图片压缩处理，或者，为了使图片显示比例和谐，用户可以通过某种软件对图片的分辨率进行修改。

而对于相册中的重复图片，往往人们并没有这么多的时间去整理，重复图片使相册显得杂乱，同时使人们无法迅速查找到需要的图片。可见，如何自动整理相册，是一个亟待解决的问题。

技术实现要素：

本发明实施例的目的在于提供一种图片处理方法、装置及电子设备，以解决如何整理相册的问题。具体技术方案如下：

一种图片处理方法，应用于电子设备，所述方法包括：

从预设图片库中，筛选得到多组重复图片，其中，每组重复图片中各个图片特征匹配；

分别将多组重复图片保存于多个文件夹中，其中，一个文件夹与一组重复图片一一对应；

分别计算各组重复图片中每一图片的图片对比度；

将各组重复图片中图片对比度最大的图片作为相应文件夹的封面图片。

可选的，从预设图片库中，筛选得到多组重复图片，包括：

从预设图片库中，选择符合第一预定条件的一张图片作为当前的参考图片，其中，所述第一预定条件包括：未被作为参考图片且未被确定为与其他图片特征匹配的图片；

将当前的参考图片与所述预设图片库中除当前的参考图片以外的符合第二预定条件的其他图片进行特征匹配处理；其中，所述第二预定条件至少包括未被作为参考图片且未被确定为与其他图片特征匹配的图片；

如果存在与当前的参考图片特征匹配的目标图片，将当前的参考图片与所述目标图片确定为重复图片，并返回执行从预设图片库中，选择符合第一预定条件的一张图片作为当前的参考图片的步骤。

可选的，所述第二预定条件还包括：与当前的参考图片的拍摄时间的时间间隔在第一预设阈值范围内。

可选的，所述特征匹配处理，包括：

将当前的参考图片作为第一图片，将所述预设图片库中除当前的参考图片以外的符合第二预定条件的其他图片作为第二图片；

根据灰度值分割出所述第一图片对应的第一物体对象和第一背景对象，以及所述第二图片对应的第二物体对象和第二背景对象；

根据所述第一物体对象所包含的像素点计算所述第一物体对象的像素属性值，以及，根据所述第一背景对象所包含的像素点计算所述第一背景对象的像素属性值，根据所述第二物体对象所包含的像素点计算所述第二物体对象的像素属性值，根据所述第二背景对象所包含的像素点计算所述第二背景对象的像素属性值；

根据所述第一物体对象的像素属性值、所述第一背景对象的像素属性值、所述第二物体对象的像素属性值和所述第二背景对象的像素属性值，确定所述第一图片和所述第二图片是否互为重复图片，如果是，则确定所述第一图片与所述第二图片特征匹配，如果否，则确定所述第一图片与所述第二图片特征不匹配。

可选的，所述分别计算各组重复图片中每一图片的图片对比度，包括：

针对各组重复图片中的每一图片，根据如下公式计算该图片的对比度：

&i＝2×ai-bi

其中，&i为图片i的对比度，ai为图片i的物体对象的色值平均值，bi为图片i的背景对象的色值平均值。

一种图片处理装置，应用于电子设备，所述装置包括：

筛选模块，用于从预设图片库中，筛选得到多组重复图片，其中，每组重复图片中各个图片特征匹配；

保存模块，用于分别将多组重复图片保存于多个文件夹中，其中，一个文件夹与一组重复图片一一对应；

计算模块，用于分别计算各组重复图片中每一图片的图片对比度；

处理模块，用于将各组重复图片中图片对比度最大的图片作为相应文件夹的封面图片。

可选的，所述筛选模块，包括：

选择单元，用于从预设图片库中，选择符合第一预定条件的一张图片作为当前的参考图片，其中，所述第一预定条件包括：未被作为参考图片且未被确定为与其他图片特征匹配的图片；

匹配单元，用于将当前的参考图片与所述预设图片库中除当前的参考图片以外的符合第二预定条件的其他图片进行特征匹配处理；其中，所述第二预定条件至少包括未被作为参考图片且未被确定为与其他图片特征匹配的图片；

确定单元，用于在匹配单元存在与当前的参考图片特征匹配的目标图片的情况下，将当前的参考图片与所述目标图片确定为重复图片，并返回触发所述选择单元执行从预设图片库中，选择符合第一预定条件的一张图片作为当前的参考图片的步骤。

可选的，所述第二预定条件还包括：

与当前的参考图片的拍摄时间的时间间隔在第一预设阈值范围内。

可选的，所述特征匹配处理，包括：

将当前的参考图片作为第一图片，将所述预设图片库中除当前的参考图片以外的符合第二预定条件的其他图片作为第二图片；

根据灰度值分割出所述第一图片对应的第一物体对象和第一背景对象，以及所述第二图片对应的第二物体对象和第二背景对象；

根据所述第一物体对象所包含的像素点计算所述第一物体对象的像素属性值，以及，根据所述第一背景对象所包含的像素点计算所述第一背景对象的像素属性值，根据所述第二物体对象所包含的像素点计算所述第二物体对象的像素属性值，根据所述第二背景对象所包含的像素点计算所述第二背景对象的像素属性值；

根据所述第一物体对象的像素属性值、所述第一背景对象的像素属性值、所述第二物体对象的像素属性值和所述第二背景对象的像素属性值，确定所述第一图片和所述第二图片是否互为重复图片，如果是，则确定所述第一图片与所述第二图片特征匹配，如果否，则确定所述第一图片与所述第二图片特征不匹配。

可选的，所述计算模块，具体用于：

针对各组重复图片中的每一图片，根据如下公式计算该图片的对比度：

&i＝2×ai-bi

其中，&i为图片i的对比度，ai为图片i的物体对象的色值平均值，bi为图片i的背景对象的色值平均值。

一种电子设备，所述电子设备包括：

壳体、处理器、存储器、电路板和电源电路，其中，电路板安置在壳体围成的空间内部，处理器和存储器设置在电路板上；电源电路，用于为电子设备的各个电路或器件供电；存储器用于存储可执行程序代码；处理器通过读取存储器中存储的可执行程序代码来运行与可执行程序代码对应的程序，以用于执行以下步骤：

从预设图片库中，筛选得到多组重复图片，其中，每组重复图片中各个图片特征匹配；

分别将多组重复图片保存于多个文件夹中，其中，一个文件夹与一组重复图片一一对应；

分别计算各组重复图片中每一图片的图片对比度；

将各组重复图片中图片对比度最大的图片作为相应文件夹的封面图片。

为达到上述目的，本申请实施例还提供了一种存储介质，其中，该存储介质用于存储应用程序，所述应用程序用于在运行时执行本申请所述的一种图片处理方法。其中，本申请所述的一种图片处理方法，应用于电子设备，该方法包括：

从预设图片库中，筛选得到多组重复图片，其中，每组重复图片中各个图片特征匹配；

分别将多组重复图片保存于多个文件夹中，其中，一个文件夹与一组重复图片一一对应；

分别计算各组重复图片中每一图片的图片对比度；

将各组重复图片中图片对比度最大的图片作为相应文件夹的封面图片。

为达到上述目的，本申请实施例还提供了一种应用程序，其中，该应用程序用于在运行时执行本申请所述的一种图片处理方法。其中，本申请所述的一种图片处理方法，应用于电子设备，该方法包括：

从预设图片库中，筛选得到多组重复图片，其中，每组重复图片中各个图片特征匹配；

分别将多组重复图片保存于多个文件夹中，其中，一个文件夹与一组重复图片一一对应；

分别计算各组重复图片中每一图片的图片对比度；

将各组重复图片中图片对比度最大的图片作为相应文件夹的封面图片。

本发明实施例中，通过特征匹配筛选得到多组重复图片并保存于多个文件夹中，解决了整理相册的问题，并将各组重复图片中图片对比度最大的图片作为相应文件夹的封面图片，方便用户快速定位所需的重复图片并查看重复图片，提高用户体验。当然，实施本发明的任一产品或方法必不一定需要同时达到以上所述的所有优点。

附图说明

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，下面描述中的附图仅仅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为本发明实施例提供的一种图片处理方法的流程示意图；

图2为本发明实施例提供的手机相册内图片的示意图；

图3为本发明实施例提供的重复图片文件夹封面图片显示角标的示意图；

图4(a)为本发明实施例提供的整理手机相册内重复图片后的示意图；

图4(b)为本发明实施例提供的查看重复图片的示意图；

图5为本发明实施例提供的一种图片处理方法的另一流程示意图；

图6为本发明实施例提供的一种图片处理装置的结构示意图；

图7为本发明实施例提供的一种图片处理装置的另一结构示意图；

图8为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

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，所描述的实施例仅仅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做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。

为了解决现有技术问题，本发明实施例提供了一种图片处理方法、装置及电子设备。

下面首先对本发明实施例所提供的一种图片处理方法进行介绍。

需要说明的是，本发明实施例所提供的一种图片处理方法应用于电子设备。在实际应用中，该电子设备可以为智能手机、平板电脑、笔记本电脑等，这都是合理的。

另外，实现本发明实施例所提供的一种图片处理方法的功能软件可以为现有的客户端软件的插件；或者，该功能软件也可以为独立的用于实现图片处理的客户端软件。

如图1所示，本发明实施例提供的一种图片处理方法，应用于电子设备，可以包括：

S101：从预设图片库中，筛选得到多组重复图片。

其中，每组重复图片中各个图片特征匹配。

为了达到最好的拍照效果，人们会不断调节角度或调节光线，然后重复拍摄图片，而目前的电子设备均提供较大的存储空间，所以用户在拍摄图片后会直接将图片存储到拍摄照片所用的电子设备的预设图片库中，也可以存储到其它电子设备的预设图片库中，这都是合理的，由此，电子设备的预设图片库中会存在多张图片，而在多张图片中存在重复的图片，此时，重复的图片会使电子设备的预设图片库显得杂乱，且使用户无法迅速找到需要的图片，因此，在预设图片库中筛选出特征匹配的多组重复图片。

可以理解的是，可以通过接收用户发出的筛选指令后，筛选出多组重复图片，但并不只限于此一种方式，在此不做限定。

S102：分别将多组重复图片保存于多个文件夹中。

其中，一个文件夹与一组重复图片一一对应。

由于筛选出的重复图片有多组，所以将筛选出的每一组重复图片保存到与其对应的文件夹中，达到整理预设图片库的目的，此时，每个文件夹中保存有一组与其唯一对应的重复图片。

S103：分别计算各组重复图片中每一图片的图片对比度。

由于每个文件夹均无封面图片，而整理后的文件夹有多个，用户无法分辨每个文件夹中所保存的重复图片，为了达到整理预设图片库且使用户可以快找到需要的图片的目的，将每组重复图片放置到其对应的文件夹后，分别计算每组重复图片中每一图片的图片对比度，并根据计算出的图片对比度，选择出一张图片，将该图片作为相应文件夹的封面图片。

S104：将各组重复图片中图片对比度最大的图片作为相应文件夹的封面图片。

由于图片对比度越大，图片的效果越好，所以在各组重复图片中，选择出的一张图片为对比度最大的图片，将该图片作为相应文件夹的封面图片，由于此图片的效果最好，可以方便用户获知该文件夹中所保存的重复图片。

进一步的，在每组重复图片保存于对应的文件夹中后，可以在封面图片的右下角显示一个重复图片的标识，以提示用户该文件夹为可以打开的包含重复图片的文件夹，在用户点击某组重复图片对应的文件夹时，可以查看该文件夹内的重复图片。

本发明实施例中，通过特征匹配筛选得到多组重复图片并保存于多个文件夹中，解决了整理相册的问题，并将各组重复图片中图片对比度最大的图片作为相应文件夹的封面图片，方便用户快速定位所需的重复图片并查看重复图片，提高用户体验。

下面通过一具体实施例对图1所示方法进行详细说明。

例如：电子设备为手机，手机的相册中存在多组重复照片如图2所示，在手机的相册中筛选出多组重复图片，分别将多组重复图片保存于其对应的文件夹中，分别计算各组重复图片中每一图片的图片对比度，将各组重复图片中图片对比度最大的图片作为相应文件夹的封面图片如图4(a)所示，每组重复图片保存于对应的文件夹中后，在封面图片的右下角显示一个重复图片的角标如图3右下角图标所示，在用户点击某组重复图片对应的文件夹时，可以查看该文件夹内的重复图片如图4(b)所示，其中，4(b)给出了三张重复图片。

可以理解的是，从预设图片库中筛选得到多组重复图片的实现方式存在多种，下面进行举例介绍。

如图5所示，在一种实现方式中，从预设图片库中筛选得到多组重复图片(S101)，可以包括如下步骤：

S1011：从预设图片库中，选择符合第一预定条件的一张图片作为当前的参考图片。

其中，该第一预定条件可以包括：未被作为参考图片且未被确定为与其他图片特征匹配的图片。

在电子设备中的预设图片库中，任意一张图片均可作为参考图片，在预设图片库中，选择未被作为参考图片且未被确定为与其他图片特征匹配的图片作为当前的参考图片。

S1012：将当前的参考图片与该预设图片库中除当前的参考图片以外的符合第二预定条件的其他图片进行特征匹配处理。

其中，该第二预定条件至少可以包括未被作为参考图片且未被确定为与其他图片特征匹配的图片。

将当前的参考图片与该预设图片库中未分组的图片进行特征匹配，以确定与当前参考图片互为重复图片的图片。

S1013：如果存在与当前的参考图片特征匹配的目标图片，将当前的参考图片与该目标图片确定为重复图片，并判断预设图片库是否被处理完毕，如果是，执行S102，否则返回S1011。

当筛选出与当前的参考图片特征匹配的一组重复图片后，如果该预设图片库中仍存在未分组的图片，则重复执行从预设图片库中，选择符合第一预定条件的一张图片作为当前的参考图片的步骤，直至将预设图片库中的重复图片均筛选出来为止，如果该预设图片库中的所有图片均以分组，则执行步骤S102。

更进一步的，所述第二预定条件还可以包括：与当前的参考图片的拍摄时间的时间间隔在第一预设阈值范围内。

由于为了达到最好的拍照效果，人们会不断调节角度或调节光线，然后在相邻时间内重复拍摄图片，因此，重复图片的拍摄时间一般较近，因此，可以将当前的参考图片与该预设图片库中除当前的参考图片以外的未被作为参考图片且未被确定为与其他图片特征匹配且与当前的参考图片的拍摄时间的时间间隔在第一预设阈值范围内的图片进行特征匹配处理。

更进一步的，特征匹配处理的具体实现方式可以存在多种，下面举例介绍。

在一种实现方式中，该特征匹配处理，可以包括：

将当前的参考图片作为第一图片，将该预设图片库中除当前的参考图片以外的符合第二预定条件的其他图片作为第二图片；

根据灰度值分割出所述第一图片对应的第一物体对象和第一背景对象，以及所述第二图片对应的第二物体对象和第二背景对象；

根据所述第一物体对象所包含的像素点计算所述第一物体对象的像素属性值，以及，根据所述第一背景对象所包含的像素点计算所述第一背景对象的像素属性值，根据所述第二物体对象所包含的像素点计算所述第二物体对象的像素属性值，根据所述第二背景对象所包含的像素点计算所述第二背景对象的像素属性值；

根据所述第一物体对象的像素属性值、所述第一背景对象的像素属性值、所述第二物体对象的像素属性值和所述第二背景对象的像素属性值，确定所述第一图片和所述第二图片是否互为重复图片，如果是，则确定该第一图片与该第二图片特征匹配，如果否，则确定该第一图片与该第二图片特征不匹配。

由于图片由物体对象及背景对象组成，其中，背景对象即为拍摄图片时的图片的整体背景，物体对象即为除背景对象外的图片的主体内容，因此，结合重复图片的共同点，可以通过判断图片的物体对象和背景对象是否均相似，也就是像素密集区域形状是否相似来识别重复图片。基于该处理思想，可以针对待判断的第一图片和第二图片中的每张图片，根据灰度值分割出该图片中的物体对象和背景对象。

其中，根据灰度值分割出第一图片对应的第一物体对象和第一背景对象，以及第二图片对应的第二物体对象和第二背景对象，可以包括：

计算第一图片中的每相邻两个像素点的灰度值的差，如果相邻两个像素点的灰度值的差大于第一预设阈值，则确定该两个像素点为第一图片的物体对象和背景对象的分割点；

将多个第一图片的物体对象和背景对象的分割点组成为第一分割线；

根据第一分割线分割出第一图片中的第一物体对象和第一背景对象；

计算第二图片中的每相邻两个像素点的灰度值的差，如果相邻两个像素点的灰度值的差大于第二预设阈值，则确定该两个像素点为第二图片的物体对象和背景对象的分割点；

将多个第二图片的物体对象和背景对象的分割点组成为第二分割线；

根据第二分割线分割出第二图片中的第二物体对象和第二背景对象。

根据第一物体对象所包含的像素点计算第一物体对象的像素属性值，以及，根据第一背景对象所包含的像素点计算第一背景对象的像素属性值，根据第二物体对象所包含的像素点计算第二物体对象的像素属性值，根据第二背景对象所包含的像素点计算第二背景对象的像素属性值，可以包括：

计算第一物体对象的所有像素点的色值之和的平均值，将该平均值确定为第一物体对象的色值平均值，并将该色值平均值作为所述第一物体对象的像素属性值；

计算第一背景对象的所有像素点的色值之和的平均值，将该平均值确定为第一背景对象的色值平均值，并将该色值平均值作为第一背景对象的像素属性值；

计算第二物体对象的所有像素点的色值之和的平均值，将该平均值确定为第二物体对象的色值平均值，并将该色值平均值作为第二物体对象的像素属性值；

计算第二背景对象的所有像素点的色值之和的平均值，将该平均值确定为第二背景对象的色值平均值，并将该色值平均值作为第二背景对象的像素属性值。

由于图片为像素点的集合，色值是像素点的特征信息，因此，可以基于像素点的色值来判断图片内容是否相似。基于该处理思想，为了实现重复性的识别，可以在分割出物体对象和背景对象后，计算该物体对象的色值平均值和该背景对象的色值平均值。需要强调的是，像素点的色值即为像素点的颜色值，并且，不同的颜色模型下的具体的颜色值不同，举例而言：红绿蓝RGB颜色模型下，一个像素点的颜色值为：红、绿和蓝三方面的集合，HSV颜色模型下，一个像素点的颜色值为：色相、饱和度和色明度三方面的集合。

根据第一物体对象的像素属性值、第一背景对象的像素属性值、第二物体对象的像素属性值和第二背景对象的像素属性值，确定第一图片和第二图片是否互为重复图片，可以包括：

计算第一物体对象的像素属性值与第二物体对象的像素属性值之间的第一类数学运算值；

计算第一背景对象的像素属性值与第二背景对象的像素属性值之间的第二类数学运算值；

判断第一类数学运算值和第二类数学关系值是否符合预设条件，如果是，确定第一图片和第二图片互为重复图片，否则，确定第一图片和所述第二图片不互为重复图片。

其中，计算第一物体对象的像素属性值与所述第二物体对象的像素属性值之间的第一类数学运算值，可以包括：

计算第一物体对象的像素属性值与第二物体对象的像素属性值的第一差值；

计算第一背景对象的像素属性值与第二背景对象的像素属性值之间的第二类数学运算值，可以包括：

计算第一背景对象的像素属性值与第二背景对象的像素属性值的第二差值；

判断第一类数学运算值和第二类数学关系值是否符合预设条件，可以包括：

判断第一差值是否小于第一预设阈值且第二差值小于第二预设阈值，如果是，表明符合预设条件，否则，表明不符合预设条件。

通过计算两张图片的物体对象的像素属性值及背景对象的像素属性值之间的差值与对应的阈值进行比较，来确定第一图片与第二图片是否为重复图片。

在另一种实现方式中，计算第一物体对象的像素属性值与第二物体对象的像素属性值之间的第一类数学运算值，可以包括：

计算第一物体对象的像素属性值与第二物体对象的像素属性值的第三差值，计算第一物体对象的像素属性值与第二物体对象的像素属性值的第四算数平均值；

计算第一背景对象的像素属性值与第二背景对象的像素属性值之间的第二类数学运算值，可以包括：

计算第一背景对象的像素属性值与第二背景对象的像素属性值的第五差值，计算第一物体对象的像素属性值与第二物体对象的像素属性值的第六算数平均值；

判断第一类数学运算值和第二类数学关系值是否符合预设条件，可以包括：

判断第三差值是否小于第三预设阈值、第四算数平均值小于第四预设阈值、第五差值小于第五预设阈值且第六算数平均值小于第六预设阈值，如果是，表明符合预设条件，否则，表明不符合预设条件。

通过计算两张图片的物体对象的像素属性值及背景对象的像素属性值之间的差值及算数平均值并与对应的阈值进行比较，来确定第一图片与第二图片是否为重复图片。

具体的，所述分别计算各组重复图片中每一图片的图片对比度，可以包括：

针对各组重复图片中的每一图片，根据如下公式计算该图片的对比度：

&i＝2×ai-bi

其中，&i为图片i的对比度，ai为图片i的物体对象的色值平均值，bi为图片i的背景对象的色值平均值。

其中，像素点的色值即为像素点的颜色值，并且，不同的颜色模型下的具体的颜色值不同，举例而言：红绿蓝RGB颜色模型下，红色为255,0,0；绿色为0,255,0,；蓝色为0,0,255，一个像素点的颜色值为：红、绿和蓝三方面的集合。求出物体对象的所有像素点的红色色值之和的平均值、绿色色值之和的平均值和蓝色色值之和的平均值作为物体对象色值平均值，求出背景对象的所有像素点的红色色值之和的平均值、绿色色值之和的平均值和蓝色色值之和的平均值作为背景对象的色值平均值。

例如：物体对象包括3个像素点A、B和C，像素点A为黑色,像素点B为灰色,像素点C为红色，其中，黑色的色值为0,0，0；灰色为128,128,128；红色为255,0,0，则物体对象的所有像素点的色值之和的平均值为即128,43,43。

另外，由于一般组成物体对象或者背景对象的像素点的数量庞大，超过一半的像素点的色值之和的平均值即可代表物体对象或背景对象的色值平均值，此时，可以计算物体对象的预设数量的像素点的色值之和的平均值，将该平均值作为物体对象的色值平均值，计算背景对象的预设数量的像素点的色值之和的平均值，将该平均值作为背景对象的色值平均值，这都是合理的。

针对各组重复图片中的每一图片，根据灰度值分割出该图片中的物体对象和背景对象，根据该图片的物体对象的色值平均值和背景对象的色值平均值计算出该图片的对比度。

相对于上述方法实施例，本发明实施例还提供了一种图片处理装置，应用于电子设备，如图6所示，该装置可以包括：

筛选模块601，用于从预设图片库中，筛选得到多组重复图片，其中，每组重复图片中各个图片特征匹配；

保存模块602，用于分别将多组重复图片保存于多个文件夹中，其中，一个文件夹与一组重复图片一一对应；

计算模块603，用于分别计算各组重复图片中每一图片的图片对比度；

处理模块604，用于将各组重复图片中图片对比度最大的图片作为相应文件夹的封面图片。

本发明实施例中，通过特征匹配筛选得到多组重复图片并保存于多个文件夹中，解决了整理相册的问题，并将各组重复图片中图片对比度最大的图片作为相应文件夹的封面图片，方便用户快速定位所需的重复图片并查看重复图片，提高用户体验。

具体的，所述计算模块603，可以具体用于：

针对各组重复图片中的每一图片，根据如下公式计算该图片的对比度：

δi＝2×ai-bi

其中，δi为图片i的对比度，ai为图片i的物体对象的色值平均值，bi为图片i的背景对象的色值平均值。

更进一步的，如图7所示，本发明提供的一种图片处理装置，应用于电子设备，该装置可以包括：

选择单元701，用于从预设图片库中，选择符合第一预定条件的一张图片作为当前的参考图片，其中，所述第一预定条件包括：未被作为参考图片且未被确定为与其他图片特征匹配的图片；

匹配单元702，用于将当前的参考图片与所述预设图片库中除当前的参考图片以外的符合第二预定条件的其他图片进行特征匹配处理；其中，所述第二预定条件至少包括未被作为参考图片且未被确定为与其他图片特征匹配的图片；

确定单元703，用于在匹配单元存在与当前的参考图片特征匹配的目标图片的情况下，将当前的参考图片与所述目标图片确定为重复图片，并返回触发所述选择单元701执行从预设图片库中，选择符合第一预定条件的一张图片作为当前的参考图片的步骤。

保存模块704，用于分别将多组重复图片保存于文件夹中，其中，文件夹与重复图片具有一一对应性；

计算模块705，用于分别计算各组重复图片中每一图片的图片对比度；

处理模块706，用于将各组重复图片中图片对比度最大的图片作为相应文件夹的封面图片。

具体的，所述第二预定条件还可以包括：与当前的参考图片的拍摄时间的时间间隔在第一预设阈值范围内。

具体的，所述特征匹配处理，可以包括：

将当前的参考图片作为第一图片，将所述预设图片库中除当前的参考图片以外的符合第二预定条件的其他图片作为第二图片；

根据灰度值分割出所述第一图片对应的第一物体对象和第一背景对象，以及所述第二图片对应的第二物体对象和第二背景对象；

根据所述第一物体对象所包含的像素点计算所述第一物体对象的像素属性值，以及，根据所述第一背景对象所包含的像素点计算所述第一背景对象的像素属性值，根据所述第二物体对象所包含的像素点计算所述第二物体对象的像素属性值，根据所述第二背景对象所包含的像素点计算所述第二背景对象的像素属性值；

根据所述第一物体对象的像素属性值、所述第一背景对象的像素属性值、所述第二物体对象的像素属性值和所述第二背景对象的像素属性值，确定所述第一图片和所述第二图片是否互为重复图片，如果是，则确定所述第一图片与所述第二图片特征匹配，如果否，则确定所述第一图片与所述第二图片特征不匹配。

相应地，如图8所述，本申请实施例还提供了一种电子设备，所述电子设备可以包括：

壳体801、处理器802、存储器803、电路板804和电源电路805，其中，电路板804安置在壳体围成的空间内部，处理器802和存储器803设置在电路板804上；电源电路805，用于为电子设备的各个电路或器件供电；存储器803用于存储可执行程序代码；处理器802通过读取存储器803中存储的可执行程序代码来运行与可执行程序代码对应的程序，以用于执行以下步骤：

从预设图片库中，筛选得到多组重复图片，其中，每组重复图片中各个图片特征匹配；

分别将多组重复图片保存于多个文件夹中，其中，一个文件夹与一组重复图片一一对应；

分别计算各组重复图片中每一图片的图片对比度；

将各组重复图片中图片对比度最大的图片作为相应文件夹的封面图片。

相应地，本申请实施例还提供了一种存储介质，其中，该存储介质用于存储应用程序，所述应用程序用于在运行时执行本申请所述的一种图片处理方法。其中，本申请所述的一种图片处理方法，应用于电子设备，该方法可以包括：

从预设图片库中，筛选得到多组重复图片，其中，每组重复图片中各个图片特征匹配；

分别将多组重复图片保存于多个文件夹中，其中，一个文件夹与一组重复图片一一对应；

分别计算各组重复图片中每一图片的图片对比度；

将各组重复图片中图片对比度最大的图片作为相应文件夹的封面图片。

相应地，本申请实施例还提供了一种应用程序，其中，该应用程序用于在运行时执行本申请所述的一种图片处理方法。其中，本申请所述的一种图片处理方法，应用于电子设备，该方法可以包括：

从预设图片库中，筛选得到多组重复图片，其中，每组重复图片中各个图片特征匹配；

分别将多组重复图片保存于多个文件夹中，其中，一个文件夹与一组重复图片一一对应；

分别计算各组重复图片中每一图片的图片对比度；

将各组重复图片中图片对比度最大的图片作为相应文件夹的封面图片。

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。

本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。