中获得与所述第二相对位置关系相对应的第二子区域，确定所述图像 采集单元的第二子区域处于异常状态。其中，所述第一阔值可W为大于等于3,例如5。例如 当所述第一区域和所述第二区域的灰度平均值大于5时，则确定所述第一区域对应于所述 图像采集单元(镜头模组）的第一子区域或者第二区域对应于所述图像采集单元(镜头模 组)的第二子区域处于异常状态，所述异常状态例如脏污、花屏等。
[0113] 采用本发明实施例的技术方案，一方面无需通过人眼对采集照片进行观察是否存 在脏污等异常，大大减少了人力资源，缩短了检测时间，提高了检测效率，同时也避免了人 工检测时的误判情况，即避免了移动终端存在脏污等异常状况而人工检测时并未发现，也 大大提升了移动终端的产品质量，从而提升了用户的体验。另一方面，本发明实施例的技术 方案能够快速、准确的检测出移动终端的图像采集单元是否出现脏污、花屏等异常状况，缩 短了检测时间，大大提高了检测效率。
[0114] 实施例四
[0115] 本发明实施例还提供了一种信息处理方法。图8为本发明实施例的信息处理方法 的第二种流程示意图；如图8所示，所述方法包括：
[0116] 步骤601:采集第一图像;所述第一图像对应的图像采集区域亮度均匀且亮度参数 满足预设阔值。
[0117] 本实施例中，用户控制移动终端的图像采集单元的图像采集区域为亮度均匀且亮 度参数满足预设阔值的区域。作为一种实施方式，预置一均匀光板，所述均匀光板具有一固 定发光区域，所述固定发光区域例如矩形发光区域(如图4所示）；所述均匀光板能够在其固 定发光区域发出亮度属性均匀的光线，也即所述均匀光板的固定发光区域中每个位置的亮 度值均相等。在实际应用中，用户控制所述移动终端的图像采集单元朝向所述均匀光板的 固定发光区域且紧贴所述均匀光板，即所述图像采集单元的图像采集区域包含在所述固定 发光区域中，使得所述移动终端采集到的第一图像为所述均匀光斑的固定发光区域中的至 少部分区域的图像。
[0118] 具体的，在实际应用中，所述移动终端可预先配置图像采集单元处于自动曝光模 式，并且，感光度（ISO)值设定为最小值(如ISO设定为100或100W下），W防止噪点的干扰。 在均匀光板的表面亮度处于1800勒克斯(Lux)左右，即所述均匀光斑的表面亮度在1750LUX ~1850LUX之间时，使得所述图像采集单元采集到的图像的亮度为128至135。
[0119] 步骤602:将所述第一图像分为NXM个区域，获得每个区域的灰度平均值;N和Μ均 为正整数。
[0120] 本实施例中，所述移动终端将所述第一图像划分为ΝΧΜ个区域，可W理解为，将所 述第一图像的短边划分为Ν份，长边划分为Μ份，将所述第一图像划分为ΝΧΜ个区域；当然， 也可W为，将所述第一图像的长边划分为Ν份，短边划分为Μ份，将所述第一图像划分为ΝΧΜ 个区域。运里，所述Ν和Μ可依据所述移动终端的屏幕分辨率、屏幕像素密度、图像采集单元 像素参数(如800万像素）中的至少一种参数预先配置。其中，Μ和Ν可W不相等，如的受置为8， Μ设置为10，则Ν X Μ相当于8 X 10;当然，Μ和Ν也可W相等，如Ν和Μ均设置为16，则Ν X Μ相当于 16Χ 16。具体的，如图5所示，W将所述第一图像的水平边划分为Ν份，将竖直边划分为Μ份， 则第一行第一列的区域记为区域Am,第一行第二列的区域记为区域A日,1，相应的，第一行第 N列的区域记为区域Αο,ν;相应的，第二行第一列的区域记为区域Αι,ο;第Μ行第一列的区域记 为区域Am,日，则第Μ行第Ν列的区域记为区域Am, Ν。
[0121] 进一步地，获得所划分的每个区域的灰度平均值。具体的，所述第一图像由红色 (Red)、绿色(Green)和蓝色(Blue)S原色组成，则对于每个区域，首先识别出该区域的RGB 值，进一步按照预设算法对获得的RGB值进行计算处理获得所述区域对应的灰度平均值。其 中，所述预设算法可参照现有技术中任何转换算法，例如，浮点算法:灰度平均值= RX〇.3+ G X 0.59+B X 0.11;或者整数算法:灰度平均值=(R X 30+G X 59+B X 11 )/100;或者平均算 法:灰度平均值= (R+G+B)/3,等等。本实施例中所述的预设算法不限于上述算法。其中，R表 征识别出的对应区域的红色分量;G表征识别出的对应区域的绿色分量;B表征识别出的对 应区域的蓝色分量。
[0122] 步骤603:判断第一区域Am,n和第二区域Am-2,n的灰度平均值的差值是否大于第一阔 值，和/或，判断所述第一区域Am,n和所述第二区域Am,n-2的灰度平均值的差值是否大于第一 阔值，获得第一判断结果。其中，所述第一区域Am,n和所述第二区域Am-2,n之间在水平方向上 相隔第立区域Am-1,η;或者，所述第一区域Am,η和所述第二区域Am,n-2之间在竖直方向上相隔 第Ξ区域Am,n-1;其中，m和η均为大于等于2的正整数，且η小于等于N，m小于等于M;所述第一 区域Am,n表示所述NXM个区域中W预设起始位置开始水平方向第η个、竖直方向第m个区域。
[0123] 步骤604:当所述第一判断结果为所述第一区域Am,n和所述第二区域Am-2,n的灰度平 均值的差值大于第一阔值，或者所述第一区域Am,n和所述第二区域Am,n-2的灰度平均值的差 值大于第一阔值时，确定所述第一区域和所述第二区域的灰度平均值的差值大于第一阔 值。
[0124] 步骤605:确定所述第一区域对应于所述移动终端的图像采集单元的第一子区域 处于异常状态，或所述第二区域对应于所述移动终端的图像采集单元的第二子区域处于异 常状态。
[0125] 作为另一种实施方式，当步骤603的判断结果为:所述第一区域Am,n和所述第二区 域Am-2,n的灰度平均值的差值不大于所述第一阔值，W及，所述第一区域Am,n和所述第二区域 Am,n-2的灰度平均值的差值不大于所述第一阔值时，所述方法还包括:确定所述第一区域和 所述第二区域的灰度平均值的差值不大于第一阔值。
[0126] 具体的，W图5所示为例，将所述第一区域Am,η分别于与之相隔一个区域的第二区 域Am-2,n和第二区域Am,n-2的灰度平均值进行比较，确定所述第一区域Am,n和所述第二区域 Am-2,n的灰度平均值的差值不大于所述第一阔值，并且所述第一区域Am,n和所述第二区域 Am,n-2的灰度平均值的差值也不大于所述第一阔值时，则确定所述第一区域对应于所述移动 终端的图像采集单元的第一子区域处于正常状态。相应的，确定所述第一区域Am,n和所述第 二区域Am-2,n的灰度平均值的差值大于所述第一阔值，或者，所述第一区域Am,n和所述第二区 域Am, n-2的灰度平均值的差值大于所述第一阔值时，则可W确定所述第一区域Am,n对应于所 述移动终端的图像采集单元的第一子区域或所述第二区域Am,n-2或者所述第二区域Am-2,n对 应于所述移动终端的图像采集单元的第二子区域处于脏污或花屏状态。具体的，所述确定 所述第一区域对应于所述移动终端的图像采集单元的第一子区域处于异常状态，包括:确 定所述第一区域在所述第一图像中的第一位置，基于所述第一位置确定所述第一区域和所 述第一图像的第一相对位置关系;在所述图像采集单元中获得与所述第一相对位置关系相 对应的第一子区域，确定所述图像采集单元的第一子区域处于异常状态;相应的，所述确定 所述第二区域对应于所述移动终端的图像采集单元的第二子区域处于异常状态，包括:确 定所述第二区域在所述第一图像中的第二位置，基于所述第二位置确定所述第二区域和所 述第一图像的第二相对位置关系;在所述图像采集单元中获得与所述第二相对位置关系相 对应的第二子区域，确定所述图像采集单元的第二子区域处于异常状态。具体可参照图6a 和图化所示，图6a为确定所述移动终端的图像采集单元处于正常状态（即无脏污、无花屏 等）的示意图；图化为确定所述移动终端的图像采集单元处于异常状态（即有脏污、有花屏 等）的不意图。
[0127] 作为一种实施方式，步骤603的判断结果还可W为:所述第一区域Am,η和所述第二 区域Am-2,n的灰度平均值的差值大于第一阔值，并且所述第一区域Am,n和所述第二区域Am,n-2 的灰度平均值的差值也大于第一阔值，所述方法还包括:确定所述第一区域对应于所述移 动终端的图像采集单元的第一子区域处于异常状态。
[0128] 下面结合【具体实施方式】对本发明实施例进行详细说明。
[0129] 实施方式一
[0130] W图6a所示的第一图像为例，将所述第一图像划分为16X16的区域，识别出每个 区域的灰度平均值如表1所示。遍历每个区域，即将所述第一区域Am,η分别于与之相隔一个 区域的第二区域Am-2,n和第二区域Am,n-2的灰度平均值进行比较，确定所述第一区域Am,n和所 述第二区域Am-2,η的灰度平均值的差值不大于5,并且所述第一区域Am,n和所述第二区域 Am,n-2的灰度平均值的差值也不大于5,则可W确定所述移动终端的图像采集单元处于正常 状态，即所述图像采集单元无脏污、无花屏等。 「01311
[0133] 表1
[0134] 实施方式二
[0135] W图化所示的第一图像为例，将所述第一图像划分为16X16的区域，识别出每个 区域的灰度平均值如表2所示。遍历每个区域，即将所述第一区域Am,η分别于与之相隔一个 区域的第二区域Am-2,n或第二区域Am,n-2的灰度平均值进行比较，确定所述第一区域Am,n和所 述第二区域Am-2,n的灰度平均值的差值大于4,或者，确定所述第一区域Am,n和所述第二区域 Am,n-2的灰度平均值的差值也大于4,如表2中所示，第12行第3列所示的155与第12行第5列所 示的160,二者的差值为5,则可W确定所述第12行第3列或所述第12行第5列所在区域对应 的图像采集单元的子区域可能存在异常，再进一步进行检测，则可确定所述第12行第3列所 在区域对应的图像采集单元的子区域可能存在异常;再例如，第12行第11列所示的163与第 12行第13列所示的146,二者的差值为17, W及第12行第13列所示的146与第10行第13列所 示的164,二者的差值为18,则可W确定所述第12行第13列所在区域对应的所述图像采集单 元的子区域处于异常状态。
[0136]
[0137] 表2
[0138] 采用本发明实施例的技术方案，一方面无需通过人眼对采集照片进行观察是否存 在脏污等异常，大大减少了人力资源，缩短了检测时间，提高了检测效率，同时也避免了人 工检测时的误判情况，即避免了移动终端存在脏污等异常状况而人工检测时并未发现，也 大大提升了移动终端的产品质量，从而提升了用户的体验。另一方面，本发明实施例的技术 方案能够快速、准确的检测出移动终端的图像采集单元是否出现脏污、花屏等异常状况，缩 短了检测时间，大大提高了检测效率。
[0139] 需要说明的是，在本文中，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、物品或者装置不仅包括那些要素，而 且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为运种过程、方法、物品或者装置所固有 的要素。在没有更多限制的情况下，由语句"