32，针对每帧图像数据，计算所述一个或多个图像区域中的像素之间的相关性；
[0114]子步骤S33，针对每帧图像数据，由与所述第二焦点区域中至少部分重叠的图像区域像素之间的相关性计算所述第二焦点区域中像素之间的相关性；
[0115]在具体实现中，可以在每帧图像数据中遍历每帧第二焦点区域能够覆盖的图像区域数量。
[0116]若第二焦点区域与一个图像区域重叠，则该图像区域的相关性为第二焦点区域的相关性；
[0117]若第二焦点区域与多个图像区域重叠，则可以对多个图像区域的相关性求和或加权求和的方式计算第二焦点区域的相关性。
[0118]其中，加权计算时，每个图像区域均具有对应的权重，该权重的设置方式为可以以第二焦点区域的中心为基准，计算每一个图像区域中心与第二焦点区域的中心的距离，该距离越近，其权重值越高。
[0119]步骤105，当所述相关性超过预设的相关性阈值时，选取所述相关性所属的图像数据为目标图像数据。
[0120]应用本发明实施例，可以预先设置的相关性阈值，若第二焦点区域的像素点之间的相关性超过该相关性阈值，则可以表示该第二焦点区域所属的图像数据的特征距离合适，图像数据的质量较好，可以作为目标图像数据。
[0121]与相关性阈值相对应地，可以设置一个图像灰度阈值、图像梯度阈值、图像熵阈值。
[0122]当相关性超过预设的相关性阈值时，图像灰度变化可以小于该图像灰度阈值、图像梯度值可以小于该图像梯度阈值、图像熵可以小于该图像熵阈值。
[0123]需要说明的是，一帧图像数据中，可能没有相关性超过预设的相关性阈值的第二焦点区域，可能有一个相关性超过预设的相关性阈值的第二焦点区域，也可能有多个相关性超过预设的相关性阈值的第二焦点区域。
[0124]在本发明的一种优选实施例中，该方法还可以包括如下步骤:
[0125]步骤106，对所述目标图像数据中，对所述第二焦点区域之外的区域进行模糊处理。
[0126]特征距离比较合适的图像数据，像素点之间的过渡会较为干脆利落，简而言之，就是像素点之间的差距比较大。
[0127]而模糊处理，可以使用某种算法(如高斯算法)把图像数据中像素点和像素点之间的差距缩小，让中间点和周围点变得差不多。
[0128]在本发明的一种优选实施例中，步骤106可以包括如下子步骤:
[0129]子步骤S41，计算所述目标图像数据中像素点对应的业务对象，与图像硬件之间的距离；
[0130]本发明实施例中可以生成一个或多个特征距离对应的图像数据，从中可以选取能够比较清晰地区分前后景的两帧图像数据来计算前景图片中像素点对应的业务对象与图像硬件之间的距离，比如AO到A7共7帧图像数据，其特征距离依次增大，即AO是特征距离最小的一帧图像数据，A7是特征距离最大的一帧图像数据，可选择AO和A7计算AO中像素点对应的业务对象，与图像硬件之间的距离，也可以选择Al和A7计算Al中像素点对应的业务对象与图像硬件之间的距离，依次类推。
[0131]子步骤S43，按照所述距离对第二焦点区域之外的像素点进行模糊处理。
[0132]模糊处理通常可以用于减少图像数据的噪音，以及，降低细节层次。模糊技术生成的图像的视觉效果是好像经过一个半透明的屏幕观察图像。
[0133]本发明实施例可以基于像素点对应的业务对象与图像硬件之间的距离逐像素进行序号处理，即每个像素点的虚化程度可以根据该像素点对应的业务对象与图像硬件之间的距离进行控制，像素点对应的业务对象与图像硬件之间的距离越大，虚化程度越高，像素点对应的业务对象与图像硬件之间的距离越小，虚化程度越低。
[0134]在具体实现中，可以采用高斯模糊进行模糊处理。
[0135]从数学的角度看，图像的高斯模糊过程可以是图像与正态分布做卷积。
[0136]在本发明的一种优选实施例中，还可以包括如下步骤:
[0137]步骤106，显示所述目标图像数据。
[0138]在本发明实施例中，目标图像数据可以为模糊处理之前的目标图像数据，也可以是模糊处理之后的目标图像数据，输出给用户查看，用户可以从中选取所需的图像数据。
[0139]本发明实施例在接收到图像数据的生成请求时，驱动图像硬件以多个特征距离对业务对象生多帧图像数据，在进行展示的图像数据中确认第一焦点区域时，根据第一焦点在每帧图像数据中查找关联的第二焦点区域选取相关性超过预设的相关性阈值的图像数据，获得目标图像数据，电子设备一次性生成一帧或多帧图像数据，而后基于候选区域获得目标图像数据，在此过程中用户只需要完成一次生成操作则可对图像数据中不同的特征距离进行选择，无需再次进行启动图像应用、驱动图像硬件的操作，大大提高了操作的简便性，减少耗时。
[0140]需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。
[0141]参照图2，示出了本发明的一种目标图像数据的选取装置实施例的结构框图，具体可以包括如下模块:
[0142]图像数据生成模块201，用于在接收到图像数据的生成请求时，驱动图像硬件以多个特征距离对业务对象生成多帧图像数据；
[0143]图像数据显示模块202，用于对所述多帧图像数据中的一帧图像数据进行显示；
[0144]焦点区域关联模块203，用于在进行显示的图像数据中确认第一焦点区域时，在每帧图像数据中查找与所述第一焦点区域关联的第二焦点区域；
[0145]相关性计算模块204，用于在每帧图像数据中计算位于所述第二焦点区域中的像素点之间的相关性；
[0146]目标图像数据选取模块205，用于在所述相关性超过预设的相关性阈值时，选取所述相关性所属的图像数据为目标图像数据。
[0147]在具体实现中，所述图像硬件可以具有光学器件，所述特征距离可以为所述光学器件与业务对象之间的距离。
[0148]在本发明的一种优选实施例中，所述图像数据生成模块201可以包括如下子模块:
[0149]第一驱动子模块，用于驱动图像硬件至具有多个特征距离的多个特征状态；
[0150]第二驱动子模块，用于驱动图像硬件在所述多个特征状态对业务对象生成多帧图像数据。
[0151]在本发明的一种优选实施例中，所述焦点区域关联模块203可以包括如下子模块:
[0152]相对位置计算子模块，用于计算所述第一焦点区域在进行展示的图像数据中的相对位置；
[0153]第二焦点区域获取子模块，用于在每帧图像数据中，获取位于所述相对位置第二焦点区域。
[0154]在本发明的一种优选实施例中，所述相关性计算模块204可以包括如下子模块:
[0155]切分子模块，用于将每帧图像数据切分成多个图像区域；
[0156]第一计算子模块，用于针对每帧图像数据，计算所述多个图像区域中像素之间的相关性；
[0157]第二计算子模块，用于针对每帧图像数据，由与所述第二焦点区域中至少部分重叠的图像区域像素之间的相关性计算所述第二焦点区域中像素之间的相关性。
[0158]在本发明的一种优选实施例中，所述切分子模块可以包括如下子模块:
[0159]图像区域切分子模块，用于将每帧图像数据切分成多个第一图像区域、多个第二图像区域；
[0160]其中，所述第一图像区域可以位于每帧图像数据中心位置的周边位置，所述第二图像区域可以位于每帧图像数据的中心位置；或者，所述第二图像区域可以位于每帧图像数据的黄金比例位置，所述第一图像区域可以位于所述第二图像区域以外的位置。
[0161]在本发明的一种优选实施例中，该装置还可以包括模块:
[0162]模糊处理子模块，用于在所述目标图像数据中，对所述第二焦点区域之外的区域进行模糊处理。
[0163]在本发明的一种优选实施例中，所述模糊处理子模块可以包括如下子模块: