[發明專利]照片清理方法、裝置和終端設備有效
| 申請號: | 201710707329.5 | 申請日: | 2017-08-17 |
| 公開(公告)號: | CN108460065B | 公開(公告)日: | 2020-10-16 |
| 發明(設計)人: | 劉燦堯 | 申請(專利權)人: | 騰訊科技(深圳)有限公司 |
| 主分類號: | G06F16/16 | 分類號: | G06F16/16;G06F16/58 |
| 代理公司: | 北京派特恩知識產權代理有限公司 11270 | 代理人: | 蔣雅潔;張穎玲 |
| 地址: | 518057 廣東省深圳*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
| 權利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 照片 清理 方法 裝置 終端設備 | ||
1.一種照片清理方法,其特征在于,包括:
獲取用戶設備中保存的照片;
根據以下公式計算所述照片的模糊度評分:
其中,Score為所述照片的模糊度評分,maxHoriGradient為所述照片的最大垂直梯度,maxVertGraident為所述照片的最大水平梯度,grayRange為所述照片的灰度范圍;
根據以下公式計算所述照片的峰值信噪比:
其中,psnr為所述照片的峰值信噪比,mse為所述照片和對比照片的均方誤差;
根據以下公式將所述照片的峰值信噪比映射為所述照片的噪聲評分:
其中,score′為所述照片的噪聲評分,psnr為所述照片的峰值信噪比;
根據以下公式計算所述照片的模糊核預估值:
其中,F(·)和F-1(·)為傅里葉變換和逆傅里葉變換,為復數共軛操作,為所述照片的梯度幅值圖像,為所述照片的濾波圖片的梯度幅值圖像,k為模糊核預估值;
根據所述照片的模糊核預估值,計算所述照片的抖動評分;
對所述照片的模糊度評分、噪聲評分和抖動評分進行加權平均,以獲得所述照片的評分;
將所述用戶設備保存的照片中評分大于或等于預設閾值的照片,展示給使用所述用戶設備的用戶,并刪除所述用戶在展示的照片中選擇的照片;
將所述用戶設備中首次進行照片清理時被刪除照片的數目和所述用戶設備中保存照片的數目發送至后臺服務器,以使所述后臺服務器執行以下操作:
計算所述用戶設備中首次清理的照片數目和所述用戶設備中保存的照片的數目的比值,并將所述比值確定為所述用戶設備對應的首次照片清理效果,其中,所述比值越大表征所述首次照片清理效果越優;
根據所述用戶設備對應的清理效果對所述預設閾值進行調整,根據除所述用戶設備之外的其他用戶設備使用調整后的預設閾值的首次照片清理效果,選擇最優的首次清理效果對應的閾值,以作為所述預設閾值的最終值。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述根據以下公式計算所述照片的模糊度評分之前,所述方法還包括:
對所述照片進行灰度處理,獲得所述照片的灰度圖;
根據所述照片的灰度圖,計算所述照片的最大垂直梯度和所述照片的最大水平梯度,以及計算所述照片的灰度范圍。
3.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述根據所述照片的灰度圖,計算所述照片的最大垂直梯度和所述照片的最大水平梯度包括:
根據所述照片的灰度圖,計算所述照片的灰度圖的垂直方向上任意相鄰兩個像素點的灰度值的差值,以計算獲得的差值中的最大值作為所述照片的最大垂直梯度;以及,
根據所述照片的灰度圖,計算所述照片的灰度圖的水平方向上任意相鄰兩個像素點的灰度值的差值,以計算獲得的差值中的最大值作為所述照片的最大水平梯度。
4.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述根據所述照片的灰度圖,計算所述照片的灰度范圍包括:
根據所述照片的灰度圖,統計每個灰度值在所述照片的灰度圖中對應的像素點的個數;
在對應的像素點的個數不為0的灰度值中,按照灰度值從大到小的順序選擇第一預定比例的灰度值,對所述第一預定比例的灰度值和所述第一預定比例的灰度值對應的像素點的個數進行加權平均,獲得所述照片的灰度值的最大值;
在對應的像素點的個數不為0的灰度值中,按照灰度值從小到大的順序選擇第二預定比例的灰度值,對所述第二預定比例的灰度值和所述第二預定比例的灰度值對應的像素點的個數進行加權平均,獲得所述照片的灰度值的最小值;
根據所述照片的灰度值的最大值和所述照片的灰度值的最小值,計算獲得所述照片的灰度范圍。
5.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述根據以下公式計算所述照片的峰值信噪比之前,所述方法還包括:
利用中值濾波器對所述照片進行處理生成所述對比照片。
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