用于解释本公开的原理。
[0067] 图1是根据一示例性实施例示出的一种确定图像单一性的方法的流程图；
[0068] 图2是根据另一示例性实施例示出的一种确定图像单一性的方法的流程图；
[0069] 图3是根据一示例性实施例示出的一种确定图像单一性的装置的框图；
[0070] 图4是根据另一示例性实施例示出的一种确定图像单一性的装置的框图；
[0071]图5是根据一示例性实施例示出的一种确定图像单一性的装置500的框图。
[0072] 通过上述附图，已示出本公开明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图 和文字描述并不是为了通过任何方式限制本公开构思的范围，而是通过参考特定实施例为 本领域技术人员说明本公开的概念。
【具体实施方式】
[0073] 这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及 附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例 中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附 权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
[0074] 图1是根据一示例性实施例示出的一种确定图像单一性的方法的流程图，其中，该 方法的执行主体可以为:移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平 板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等，该确定图像单一性的方法可以包括如下几 个步骤：
[0075] S101:将彩色图像转换为灰度图像；
[0076] S102:计算灰度图像的对比度和集中度;其中，该集中度表示灰度图像的灰度值的 聚集程度；
[0077] S103:计算对比度与集中度的比值，该单一性与对比度呈反比。
[0078] 具体地，将彩色图像转换为灰度图像，即为将彩色图像转换为灰度值为0-255的灰 度图像，该过程也被称为图像的去色过程，S101具体可以采用确定彩色图像的任一点关于 三个颜色通道的颜色值;该三个颜色通道包括:红色通道、绿色通道和蓝色通道;确定每个 颜色通道对应的权重;根据权重和任一点关于三个颜色通道的颜色值通过加权平均法计算 任一点的灰度值;将彩色图像的所有点赋予对应的灰度值，获得灰度图像。S101还可以采用 现有技术中的任何一种去色方法，本发明对此不再赘述。
[0079] 可选地，每个颜色通道对应的权重可以是已经设定的，比如:三个通道对应的权重 可以是（1/3,1/3,1/3)或者(0.3,059,0.11)等，特殊的权重可以是任选一通道，该通道的权 重为1，其余通道的权重为0。
[0080] 可选地，还可以通过下面确定每个颜色通道对应的权重，包括：
[0082]
确定
该每个颜色通道对应的权重；
[0083]其中a、b分别为所述彩色图像的任意两个点，
[0084] ^几分别表示&点关于三个颜色通道的颜色值，他而1分别表示13点关于三个 颜色通道的颜色值，Wl、W2、W3为每个颜色通道对应的权重，W1、W2、W3都大于0，W1+W2+W3 = 1，3ab 表示在点a和点b处的颜色对比度。
[0085] 图像对比度指的是一幅图像中明暗区域最亮的白和最暗的黑之间不同亮度层级 的测量，即指一幅图像灰度反差的大小。因此，一幅图像的对比度越小，则该图像的单一性 越强，相反，一幅图像的集中度越大，则该图像的单一性越强，因此，综上可以计算对比度与 集中度的比值，该单一性与对比度呈反比。
[0086] 本发明实施例提供一种确定图像单一性的方法，包括:将彩色图像转换为灰度图 像;计算灰度图像的对比度和集中度;其中，该集中度表示灰度图像的灰度值的聚集程度； 计算对比度与集中度的比值，该单一性与对比度呈反比。在智能终端上可以设置一个预设 值，当对比度与集中度的比值小于该预设值，那么确定该图像具有单一性，此时，可以将该 图像删除，从而可以释放更多的内存空间。
[0087] 图2是根据另一示例性实施例示出的一种确定图像单一性的方法的流程图，其中， 该方法的执行主体可以为:移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台， 平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等，该确定图像单一性的方法可以包括如下 几个步骤：
[0088] S201:将彩色图像转换为灰度图像；
[0089] 具体地，S201和S101相同，在此不再赘述。
[0090] S202:计算灰度图像的对比度；
[0091]具体地，S202包括:将所述灰度图像划分为多个区域;其中每个区域包括NXN个像 素点，N可以为任意合适的数值，例如，N可以为2、4、8等，本发明实施例对N的取值不做限定， 接着，计算每个区域的灰度差分值;并确定所有灰度差分值中的最大值，该对比度与最大值 呈正比。其中，计算每个区域的灰度差分值，包括:计算每个区域中任意两个点的灰度值的 差值，并针对该区域，对所有的差值求和，得到该区域的灰度差分值。
[0092] S203:将灰度图像量化为直方图，该直方图的横坐标方向上包括多个第一灰度值 区间，该直方图的纵坐标表示每个第一灰度值区间所对应的像素点占所述灰度图像中所有 像素点的比例；
[0093] S204:循环遍历每个第一灰度值区间，在每次遍历过程中通过滑窗法确定达到预 设值的所述比例的累计值；
[0094] S205:根据该比例的累计值确定对应的至少一个第一灰度值区间，作为第二灰度 值区间；
[0095] S206:在所有的第二灰度值区间中确定区间最小值;则集中度为第一灰度值区间 的个数与区间最小值的比值。
[0096]结合S203-S206进行说明：将灰度图像量化为直方图，该直方图的横坐标方向上包 括多个第一灰度值区间，每个第一灰度值区间被称为一个bins，比如:该直方图的横坐标方 向上包括64个bins，该直方图的纵坐标表示每个第一灰度值区间所对应的像素点占所述灰 度图像中所有像素点的比例。
[0097] 接着，循环遍历每个第一灰度值区间，比如:从左至右，以最左边的第一灰度值区 间作为起始位置，然后，不断的将滑窗向右拉动，每拉动到新的第一灰度值区间，则累加该 滑窗所覆盖的所有第一灰度值区间对应的比例，当累计值达到预设值，比如:〇. 9。假设本次 遍历过程中，从左至右的连续两个第一灰度值区间的比例累计值达到了0.9,那么将这两个 第一灰度值区间构成的区间称为第二灰度值区间；进一步地，从左至右，以第二个第一灰度 值区间作为起始位置，重复上面的过程，确定第二灰度值区间，直到遍历完所有的第一灰度 值区间。
[0098] 最后，在所有的第二灰度值区间中确定区间最小值;则集中度为第一灰度值区间 的个数与区间最小值的比值。比如:第一灰度值区间的个数为64,区间最小值为4,那么得到 比值为16。
[0099] 可选地，灰度图像的对比度还可以通过分析图像灰度量化曲线的熵信息来确定； 或者，通过分析图像灰度量化曲线最高峰邻域的半宽度来确定。本发明在此不再赘述。 [0100] 需要说明的是，步骤S202与S203-S206之间不存在先后顺序，即可以先计算对比 度，再计算集中度;也可以先计算集中度，再计算对比度，当然，也可以计算二者。
[0101] S207:计算对比度与集中度的比值，该单一性与对比度呈反比。
[0102] 其中，S207与S103相同，在此不再赘述。
[0103] 本发明实施例提供了确定图像单一性的方法，其中，重点介绍了计算灰度图像的 集中度的方法，包括:将灰度图像量化为直方图，该直方图的横坐标方向上包括多个第一灰 度值区间，该直方图的纵坐标表示每个第一灰度值区间所对应的像素点占所述灰度图像中 所有像素点的比例;循环遍历每个第一灰度值区间，在每次遍历过程中通过滑窗法确定达 到预设值的所述比例的累计值;根据该比例的累计值确定对应的至少一个第一灰度值区 间，作为第二灰度值区间；在所有的第二灰度值区间中确定区间最小值;则集中度为第一灰 度值区间的个数与区间最小值的比值。通过该方法可以准确的获得集中度，从而确定图像 的单一性。
[0104] 下述为本公开装置实施例，可以用于执行本公开方法实施例。对于本公开装置实 施例中未披露的细节，请参照本公开方法实施例。
[0105] 图3是根据一示例性实施例示出的一种确定图像单一性的装置的框图，该确定图 像单一性的装置可以通过软件、硬件或者两者的结合实现成为包含触控显示屏的智能终端 的部分或者全