CN105472239B - 照片处理方法及装置 - Google Patents

Abstract

本公开是关于照片处理方法及装置。该方法包括：对待处理照片按预设规则进行分组；对每组待处理照片进行质量检测，得到所述每组待处理照片的质量等级；根据所述质量等级对所述待处理照片进行存储。该技术方案，节约终端或服务器的存储空间，降低其存储压力。同时，为用户准确地筛选出拍摄质量较好的照片，使得拍摄较好的照片能够准确完整地保存。

Description

照片处理方法及装置

技术领域

本公开涉及图像处理技术领域，尤其涉及照片处理方法及装置。

背景技术

目前，随着手机的普及度越来越高，用户拍摄照片时候经常担心拍摄的照片效果不好，所以经常会对同一场景拍摄多张照片。这样，给云端或手机的照片备份存储带来了极大的压力，浪费了很多存储空间。

发明内容

本公开实施例提供照片处理方法及装置。所述技术方案如下：

根据本公开实施例的第一方面，提供一种照片处理方法，包括：

对待处理照片按预设规则进行分组；

对每组待处理照片进行质量检测，得到所述每组待处理照片的质量等级；

根据所述质量等级对所述待处理照片进行存储。

可选的，所述对待处理照片按预设规则进行分组，包括：

获取待处理照片的属性信息，所述属性信息包括照片的拍摄时间和拍摄地点中至少一项信息；

根据所述属性信息对所述待处理照片进行预分组；

对所述预分组中的待处理照片之间进行相似度计算；

根据计算得到的相似度将所述预分组中相似的待处理照片划分为同一组，得到对所述待处理照片的分组。

可选的，所述对每组待处理照片进行质量检测，得到所述每组待处理照片的质量等级，包括：

检测每组中各张待处理照片的质量参数，所述质量参数包括以下至少一项参数：清晰度、色彩饱和度及人脸；

根据所述质量参数确定每组中各张待处理照片的质量等级。

可选的，当所述质量参数包括人脸参数时，所述对每组待处理照片进行质量检测，得到所述每组待处理照片的质量等级，包括：

检测所述待处理照片中是否包括人脸；

当所述待处理照片中包括人脸时，确定所述待处理照片的质量等级高于不包含人脸的待处理照片的质量等级。

可选的，当所述照片中包括人脸时，所述对每组待处理照片进行质量检测，得到所述每组待处理照片的质量等级，还包括：

获取所述待处理照片中人脸图像的图像信息，所述图像信息包括以下至少一项信息：所述人脸图像在所述待处理照片中的位置、所述人脸图像在所述待处理照片中所占比例及所述人脸图像的清晰度；

根据所述人脸图像的图像信息确定所述待处理照片的质量等级；其中，所述人脸图像在所述待处理照片中的位置为预设位置的质量等级高于所述人脸图像在所述待处理照片中的位置不为预设位置的照片；所述人脸图像在所述待处理照片中所占比例越高，所述待处理照片的质量等级越高；所述人脸图像的清晰度越高，所述待处理照片的质量等级越高。

可选的，所述根据所述质量等级对所述待处理照片进行存储，包括以下至少一项操作：

按照所述质量等级对应的预设压缩比对所述待处理照片压缩后进行存储；

根据所述质量等级删除或存储所述待处理照片；

将所述待处理照片存储于所述质量等级对应的存储位置。

可选的，所述获取待处理照片的属性信息，包括：

获取所述待处理照片的可交换图像文件；

从所述可交换图像文件中提取所述待处理照片的拍摄时间和拍摄地点中至少一项信息。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种照片处理装置，包括：

分组模块，用于对待处理照片按预设规则进行分组；

检测模块，用于对每组待处理照片进行质量检测，得到所述每组待处理照片的质量等级；

存储模块，用于根据所述质量等级对所述待处理照片进行存储。

可选的，所述分组模块包括：

获取子模块，用于获取待处理照片的属性信息，所述属性信息包括照片的拍摄时间和拍摄地点中至少一项信息；

第一分组子模块，用于根据所述属性信息对所述待处理照片进行预分组；

计算子模块，用于对所述预分组中的待处理照片之间进行相似度计算；

第二分组子模块，用于根据计算得到的相似度将所述预分组中相似的待处理照片划分为同一组，得到对所述待处理照片的分组。

可选的，所述检测模块包括：

第一检测子模块，用于检测每组中各张待处理照片的质量参数，所述质量参数包括以下至少一项参数：清晰度、色彩饱和度及人脸；

确定子模块，用于根据所述质量参数确定每组中各张待处理照片的质量等级。

可选的，所述检测模块还包括：

第二检测子模块，用于当所述质量参数包括人脸参数时，检测所述待处理照片中是否包括人脸；

所述确定子模块，用于当所述待处理照片中包括人脸时，确定所述待处理照片的照片等级高于不包含人脸的待处理照片的照片等级。

可选的，所述检测模块还包括：

获取子模块，用于获取所述待处理照片中人脸图像的图像信息，所述图像信息包括以下至少一项信息：所述人脸图像在所述待处理照片中的位置、所述人脸图像在所述待处理照片中所占比例及所述人脸图像的清晰度；

所述确定子模块，用于根据所述人脸图像的图像信息确定所述待处理照片的质量等级；其中，所述人脸图像在所述待处理照片中的位置为预设位置的质量等级高于所述人脸图像在所述待处理照片中的位置不为预设位置的照片；所述人脸图像在所述待处理照片中所占比例越高，所述待处理照片的质量等级越高；所述人脸图像的清晰度越高，所述待处理照片的质量等级越高。

可选的，所述存储模块包括以下至少一个子模块：

第一存储子模块，用于按照所述质量等级对应的预设压缩比对所述待处理照片压缩后进行存储；

第二存储子模块，用于根据所述质量等级删除或存储所述待处理照片；

第三存储子模块，用于将所述待处理照片存储于所述质量等级对应的存储位置。

可选的，所述获取子模块，用于获取所述待处理照片的可交换图像文件；从所述获取子模块获取的可交换图像文件中提取所述待处理照片的拍摄时间和拍摄地点中至少一项信息。

根据本公开实施例的第三方面，提供一种照片处理装置，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：

对待处理照片按预设规则进行分组；

对每组待处理照片进行质量检测，得到所述每组待处理照片的质量等级；

根据所述质量等级对所述待处理照片进行存储。

本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

本实施例中，通过对待处理照片进行分组，即挑选出在同一场景下拍摄的照片，对同一场景下拍摄的照片，根据照片质量等级采用不同的存储方式，这样，节约终端或服务器的存储空间，降低其存储压力。同时，为用户准确地筛选出拍摄质量较好的照片，使得拍摄较好的照片能够准确完整地保存。

在另一个实施例，通过根据照片属性信息及照片相似度对待处理照片进行分组，可以准确地挑选出在同一场景下拍摄的照片，对同一场景下拍摄的照片，根据照片质量等级采用不同的存储方式，这样，节约终端或服务器的存储空间，降低其存储压力。同时，为用户准确地筛选出拍摄质量较好的照片，使得拍摄较好的照片能够准确完整地保存。

在另一个实施例，通过根据拍摄时间和拍摄地点中至少一个信息，能够准确地对照片进行分组，以便后续对相似照片组的划分更准确，并且有效减少需要计算相似度的照片的数量，节约终端或服务器的处理能力。

在另一个实施例，通过划分相似照片组，可以准确找出在同一场景下拍摄的照片，以便后续准确对这些照片进行筛选。

在另一个实施例，可根据多种质量参数确定照片质量等级，以便后续可以准确地根据照片质量等级对照片进行处理。

在另一个实施例，根据照片质量等级对照片采用不同的存储方式，可以有效地节约终端或服务器的存储空间，降低其存储压力。同时，为用户准确地筛选出拍摄质量较好的照片，使得拍摄较好的照片能够准确完整地保存。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。

图1是根据一示例性实施例示出的一种照片处理方法的流程图。

图2是根据另一示例性实施例示出的一种照片处理方法的流程图。

图3是根据另一示例性实施例示出的一种照片处理方法的流程图。

图4是根据另一示例性实施例示出的一种照片处理方法的流程图。

图5是根据另一示例性实施例示出的一种照片处理方法的流程图。

图6是根据一示例性实施例示出的一种照片处理装置的框图。

图7是根据一示例性实施例示出的分组模块的框图。

图8a是根据一示例性实施例示出的检测模块的框图。

图8b是根据另一示例性实施例示出的检测模块的框图。

图8c是根据另一示例性实施例示出的检测模块的框图。

图9是根据一示例性实施例示出的存储模块的框图。

图10是根据一示例性实施例示出的一种用于照片处理的装置的框图。

图11是根据一示例性实施例示出的一种用于照片处理的装置的框图。

具体实施方式

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。

本公开实施例提供的技术方案，涉及服务器或终端。该终端可以是移动电话，计算机，数码相机，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，个人数字助理等任一具有图像处理功能的设备。

图1是根据一示例性实施例示出的一种照片处理方法的流程图，如图1所示，照片处理方法用于终端或服务器中，包括以下步骤：

在步骤S11中，对待处理照片按预设规则进行分组；

在步骤S12中，对每组待处理照片进行质量检测，得到每组待处理照片的质量等级；

在步骤S13中，根据质量等级对待处理照片进行存储。

本实施例中，通过对待处理照片进行分组，即挑选出在同一场景下拍摄的照片，对同一场景下拍摄的照片，根据照片质量等级采用不同的存储方式，这样，节约终端或服务器的存储空间，降低其存储压力。同时，为用户准确地筛选出拍摄质量较好的照片，使得拍摄较好的照片能够准确完整地保存。

图2是根据另一示例性实施例示出的一种照片处理方法的流程图，如图2所示，在另一实施例中，对待处理照片按预设规则进行分组，包括：

在步骤S21中，获取待处理照片的属性信息，属性信息包括照片的拍摄时间和拍摄地点中至少一项信息；

在步骤S22中，根据属性信息对待处理照片进行预分组；

在步骤S23中，对预分组中的待处理照片之间进行相似度计算；

在步骤S24中，根据计算得到的相似度将预分组中相似的待处理照片划分为同一组，得到对待处理照片的分组。

本实施例中，通过根据照片属性信息及照片相似度对待处理照片进行分组，可以准确地挑选出在同一场景下拍摄的照片，对同一场景下拍摄的照片，根据照片质量等级采用不同的存储方式，这样，节约终端或服务器的存储空间，降低其存储压力。同时，为用户准确地筛选出拍摄质量较好的照片，使得拍摄较好的照片能够准确完整地保存。

在另一个实施例中，可通过照片的可交换图像文件(Exchangeable Image File，简称exif)提取用户分组的照片信息。步骤S11中获取照片信息，包括：

获取待处理照片的exif，exif中包含了专门为数码相机的照片而定制的元数据，至少包含了以下几类记录数码照片的信息：

拍摄时间、拍摄器材(机身、镜头、闪光灯等)、拍摄参数(快门速度、光圈F值、ISO速度、焦距、测光模式等)、图像处理参数(锐化、对比度、饱和度、白平衡等)、图像描述及版权信息、拍摄地点(GPS定位数据等)、缩略图等等。

从exif中提取待处理照片的拍摄时间和拍摄地点中至少一项信息。

在另一个实施例中，步骤S12中，可仅根据待处理照片的拍摄时间或拍摄地点对照片进行分组，也可以根据拍摄时间和拍摄地点对待处理照片进行分组。以下对根据拍摄时间和拍摄地点对待处理照片分组进行举例说明。

例如，用户可选择将拍摄时间为同一天的照片，按照拍摄地点进行分组。

获取拍摄时间为2015年10月1日的照片，这些照片分别具有三个拍摄地点：故宫、天安门广场和前门。

可按照拍摄时间和拍摄地点这些照片划分为三组：

第一组：2015年10月1日，故宫；

第二组：2015年10月1日，天安门广场；

第三组：2015年10月1日，前门。

本实施例中，通过根据拍摄时间和拍摄地点中至少一个信息，能够准确地对照片进行分组，以便后续对相似照片组的划分更准确，并且有效减少需要计算相似度的照片的数量，节约终端或服务器的处理能力。

在另一实施例中，步骤S13根据相似度将每组中的照片划分为相似照片组。可以利用相似图搜索比对的技术计算该组照片中相互之间的相似度，选择相似度大于或等于95％的照片作为相似照片组。

例如，在上述第二组照片中，通过相似度计算，照片E001-E010之间的相似度高于95％，则可确定这十张照片为同一场景下拍摄的照片，即都是对同一建筑物拍摄的照片或是对同一人在同一地点拍摄的照片等等。

本实施例中，通过划分相似照片组，可以准确找出在同一场景下拍摄的照片，以便后续准确对这些照片进行筛选。

在另一个实施例中，步骤S14中，对每个相似照片组中的照片进行质量判定，以对不同质量的照片采用不同的存储方式进行存储。

图3是根据另一示例性实施例示出的一种照片处理方法的流程图，如图3所示，对每组待处理照片进行质量检测，得到每组待处理照片的质量等级，包括：

在步骤S31中，检测每组中各张待处理照片的质量参数，质量参数包括以下至少一项参数：清晰度、色彩饱和度及人脸；

在步骤S32中，根据质量参数确定每组中各张待处理照片的质量等级。

图4是根据另一示例性实施例示出的一种照片处理方法的流程图，如图4所示，当指令参数包括人脸参数时，步骤S32包括：

在步骤S41中，检测待处理照片中是否包括人脸；

在步骤S42中，当照片中包括人脸时，确定待处理照片的质量等级高于不包含人脸的待处理照片的质量等级。

图5是根据另一示例性实施例示出的一种照片处理方法的流程图，如图5所示，当照片中包括人脸时，步骤S32包括：

在步骤S51中，获取待处理照片中人脸图像的图像信息，图像信息包括以下至少一项信息：人脸图像在照片中的位置、人脸图像在照片中所占比例及人脸图像的清晰度；

在步骤S52中，根据人脸图像的图像信息确定待处理照片的质量等级，其中，人脸图像在待处理照片中的位置为预设位置的质量等级高于人脸图像在待处理照片中的位置不为预设位置的照片；人脸图像在待处理照片中所占比例越高，待处理照片的质量等级越高；人脸图像的清晰度越高，待处理照片的质量等级越高。

以下对照片的质量参数的获取方式及对质量等级的影响进行具体说明。

一、清晰度

照片的清晰度可采灰度变换函数、梯度函数、图像灰度熵函数、频域类函数、统计学函数等图像清晰度评价函数进行计算。例如采用梯度函数计算各个照片的灰度梯度值，梯度值越大的照片，清晰度越高。

清晰度越高的照片，质量越高。

二、色彩饱和度

照片的色彩饱和度是指照片色彩的鲜艳程度。越色彩饱和度越高的照片，及颜色越鲜艳的照片质量等级越高。

色彩饱和度取决于该色中含色成分和消色成分(灰色)的比例。含色成分越大，饱和度越大；消色成分越大，饱和度越小。

可以根据照片的HSV或HSL色彩属性参数中的S(饱和度)参数的值来确定照片的色彩饱和度。其中，HSL即色相、饱和度、亮度(Hue,Saturation,Lightness)。HSV即色相、饱和度、明度(Hue,Saturation,Value)。

或者，也可以根据照片的RGB颜色空间的直方图来确定照片的色彩饱和度，及从照片的直方图中获取各个颜色所占的比例，所占比例大于预设比例值的颜色个数越多，说明该照片的色彩饱和度越大，照片色彩越鲜艳。

三、人脸

通过人脸识别技术识别照片中人脸图像。如果照片中包括人脸，可以认为该照片质量等级要高于不包含人脸的照片。

对于包含人脸的多张照片，还可以对识别到的人脸图像进行进一步的分析，获取人脸图像的图像信息，以判定这些照片的质量。

可以根据人脸在照片中的位置确定照片质量等级，如人脸位于照片中间位置的照片质量等级较高。

也可以根据人脸在照片中多占比例确定照片质量等级，例如，人脸图像在照片中所占比例越高，质量等级越高，或者人脸图像在照片中所占比例在预设范围内，如30％～90％，质量等级相对较高。

还可以检测人脸图像的清晰度，人脸图像的清晰度越高的质量等级越高。

质量参数并不限于上述三种参数，还可以根据其他因素确定照片质量等级。如，感光度、曝光度、对比度，色阶、色彩曲线等等。还可以进一步分析照片中人脸的人物身份，根据人物身份确定照片质量等级。如果照片中包括家人、朋友、同事等，照片质量等级要高于包括陌生人人脸的照片。

对照片质量等级的判定可以采用以上至少一种参数对照片。如果采用多个参数对照片质量等级进行评定，则可以根据实际需要对每个参数设定不同的权值，采用加权算法计算出质量等级，通过对质量等级进行量化，便于后续根据质量等级对照片进行相应的处理。

以下以上述相似照片组E001-E010的十张照片为例对质量等级的确定进行说明。

例如，上述相似照片组E001-E010的质量参数如下表1所示，

表1

各个质量参数与其对应的权值如下表2所示，

表2

根据表1、表2可以计算出E001-E010的照片的质量值如下表3所示，

表3

照片	质量值
		E001	40
E002	33.2
		E003	38.7
E004	68.7
		E005	81.2
E006	72.7
		E007	87.45
E008	66.55
		E009	68.45
E010	36

根据表3可以看出，照片E007、E005、E006、E004、E009、E008这几张照片的质量值均超过60％，相对较高。

例如，可以设定质量值超过60％的质量等级为A；质量值低于60％的质量等级为B。

综上，可根据多种质量参数确定质量等级，以便后续可以准确地根据质量等级对照片进行处理。

在另一个实施例中，根据质量等级的不同，可以对照片采用不同的存储方式，可以采用以下至少一种方式：

(一)按照质量等级对应的预设压缩比对照片压缩后进行存储

例如，对于质量等级为A的照片E007、E005、E006、E004、E009及E008采用80％的压缩比进行压缩，质量等级为B的照片E001-E003及E010采用25％的压缩比进行压缩。

或者，将照片按质量值划分为三个等级：质量值最高的照片E007为质量等级A，E005、E006、E004、E009及E008质量等级为B，E001-E003及E010质量等级为C。

对质量等级为A的照片采用100％的压缩比进行压缩，进行保证照片质量，对于质量等级B的照片E005、E006、E004、E009及E008采用50％的压缩比进行压缩，质量等级C的照片E001-E003及E010采用25％的压缩比进行压缩。

(二)根据质量等级删除或存储照片

例如，仅存储质量等级为A的照片E007、E005、E006、E004、E009及E008，删除质量等级为B的照片E001-E003及E010。

(三)将照片存储于质量等级对应的存储位置

将质量等级为A的照片E007、E005、E006、E004、E009及E008存储于终端，质量等级为B照片E001-E003及E010存储在服务器端。

或者，可以将三种方式结合：将照片按质量值划分为三个等级：质量值最高的照片E007为质量等级A，E005、E006、E004、E009及E008质量等级为B，E001-E003及E010质量等级为C。

在终端，存储质量等级为A、B的照片E007、E005、E006、E004、E009及E008，删除质量等级为C的照片E001-E003及E010。同时，对质量等级为A的照片E007采用100％的压缩比进行压缩，进行保证照片质量，对于质量等级为B的照片E005、E006、E004、E009及E008采用50％的压缩比进行压缩。

在服务器对质量等级为C的照片E001-E003及E010采用25％的压缩比进行压缩后存储。

本实施例中，根据质量等级对照片采用不同的存储方式，可以有效地节约终端或服务器的存储空间，降低其存储压力。同时，为用户准确地筛选出拍摄质量较好的照片，使得拍摄较好的照片能够准确完整地保存。

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。

图6是根据一示例性实施例示出的一种照片处理装置的框图，该装置可以通过软件、硬件或者两者的结合实现成为电子设备的部分或者全部。如图6所示，该照片处理装置包括：

分组模块61，用于对待处理照片按预设规则进行分组；

检测模块62，用于对每组待处理照片进行质量检测，得到所述每组待处理照片的质量等级；

存储模块63，用于根据所述质量等级对所述待处理照片进行存储。

本实施例中，分组模块61对照片进行分组，检测模块62对每组待处理照片进行质量检测，得到所述每组待处理照片的质量等级，存储模块65根据照片质量等级对照品采用不同的存储方式进行存储。这样，节约终端或服务器的存储空间，降低其存储压力。同时，为用户准确地筛选出拍摄质量较好的照片，使得拍摄较好的照片能够准确完整地保存。

图7是根据一示例性实施例示出的分组模块的框图，如图7所示，分组模块61包括：

获取子模块71，用于获取待处理照片的属性信息，所述属性信息包括照片的拍摄时间和拍摄地点中至少一项信息；

第一分组子模块72，用于根据所述属性信息对所述待处理照片进行预分组；

计算子模块73，用于对所述预分组中的待处理照片之间进行相似度计算；

第二分组子模块74，用于根据计算得到的相似度将所述预分组中相似的待处理照片划分为同一组，得到对所述待处理照片的分组。

本实施例中，通过根据照片属性信息及照片相似度对待处理照片进行分组，可以准确地挑选出在同一场景下拍摄的照片，对同一场景下拍摄的照片，根据照片质量等级采用不同的存储方式，这样，节约终端或服务器的存储空间，降低其存储压力。同时，为用户准确地筛选出拍摄质量较好的照片，使得拍摄较好的照片能够准确完整地保存。

在另一个实施例中，可通过照片的可交换图像文件(Exchangeable Image File，简称exif)提取用户分组的照片信息。获取子模块71被配置为获取待处理照片的可交换图像文件；从可交换图像文件中提取照片的拍摄时间和拍摄地点中至少一项信息。

获取子模块71获取的exif中包含了专门为数码相机的照片而定制的元数据，至少包含了以下几类记录数码照片的信息：

拍摄时间、拍摄器材(机身、镜头、闪光灯等)、拍摄参数(快门速度、光圈F值、ISO速度、焦距、测光模式等)、图像处理参数(锐化、对比度、饱和度、白平衡等)、图像描述及版权信息、拍摄地点(GPS定位数据等)、缩略图等等。

在另一个实施例中，分组模块61可仅根据照片的拍摄时间或拍摄地点对照片进行分组，也可以根据拍摄时间和拍摄地点对照片进行分组。以下对根据拍摄时间和拍摄地点对照片分组进行举例说明。

例如，用户可选择将拍摄时间为同一天的照片，按照拍摄地点进行分组。

获取拍摄时间为2015年10月1日的照片，这些照片分别具有三个拍摄地点：故宫、天安门广场和前门。

可按照拍摄时间和拍摄地点这些照片划分为三组：

第一组：2015年10月1日，故宫；

第二组：2015年10月1日，天安门广场；

第三组：2015年10月1日，前门。

本实施例中，通过根据拍摄时间和拍摄地点中至少一个信息，能够准确地对照片进行分组，以便后续对相似照片组的划分更准确，并且有效减少需要计算相似度的照片的数量，节约终端或服务器的处理能力。

在另一实施例中，第二分组子模块74根据相似度将每组中的照片划分为相似照片组。可以利用相似图搜索比对的技术计算该组照片中相互之间的相似度，选择相似度大于或等于95％的照片作为相似照片组。

例如，在上述第二组照片中，通过相似度计算，照片E001-E010之间的相似度高于95％，则可确定这十张照片为同一场景下拍摄的照片，即都是对同一建筑物拍摄的照片或是对同一人在同一地点拍摄的照片等等。

本实施例中，通过划分相似照片组，可以准确找出在同一场景下拍摄的照片，以便后续准确对这些照片进行筛选。

图8a是根据一示例性实施例示出的检测模块的框图，如图8a所示，可选的，检测模块62包括：

第一检测子模块81，被配置为检测每组中各张待处理照片的质量参数，质量参数包括以下至少一项参数：清晰度、色彩饱和度及人脸；

确定子模块82，被配置为根据所述质量参数确定每组中各张待处理照片的质量等级。

图8b是根据另一示例性实施例示出的检测模块的框图，如图8b所示，可选的，检测模块62包括：

第二检测子模块83，用于当所述质量参数包括人脸参数时，检测所述待处理照片中是否包括人脸；

所述确定子模块82，用于当所述待处理照片中包括人脸时，确定所述待处理照片的照片等级高于不包含人脸的待处理照片的照片等级。

图8c是根据另一示例性实施例示出的检测模块的框图，如图8c所示，可选的，检测模块62还包括：

获取子模块84，用于获取所述待处理照片中人脸图像的图像信息，所述图像信息包括以下至少一项信息：所述人脸图像在所述待处理照片中的位置、所述人脸图像在所述待处理照片中所占比例及所述人脸图像的清晰度；

所述确定子模块82，用于根据所述人脸图像的图像信息确定所述待处理照片的质量等级；其中，所述人脸图像在所述待处理照片中的位置为预设位置的质量等级高于所述人脸图像在所述待处理照片中的位置不为预设位置的照片；所述人脸图像在所述待处理照片中所占比例越高，所述待处理照片的质量等级越高；所述人脸图像的清晰度越高，所述待处理照片的质量等级越高。

以下对照片的质量参数的获取方式及对照片质量等级的影响进行具体说明。

一、清晰度

照片的清晰度可采灰度变换函数、梯度函数、图像灰度熵函数、频域类函数、统计学函数等图像清晰度评价函数进行计算。例如采用梯度函数计算各个照片的灰度梯度值，梯度值越大的照片，清晰度越高。

清晰度越高的照片，质量越高。

二、色彩饱和度

照片的色彩饱和度是指照片色彩的鲜艳程度。越色彩饱和度越高的照片，及颜色越鲜艳的照片质量等级越高。

色彩饱和度取决于该色中含色成分和消色成分(灰色)的比例。含色成分越大，饱和度越大；消色成分越大，饱和度越小。

可以根据照片的HSV或HSL色彩属性参数中的S(饱和度)参数的值来确定照片的色彩饱和度。其中，HSL即色相、饱和度、亮度(Hue,Saturation,Lightness)。HSV即色相、饱和度、明度(Hue,Saturation,Value)。

或者，也可以根据照片的RGB颜色空间的直方图来确定照片的色彩饱和度，及从照片的直方图中获取各个颜色所占的比例，所占比例大于预设比例值的颜色个数越多，说明该照片的色彩饱和度越大，照片色彩越鲜艳。

三、人脸

通过人脸识别技术识别照片中人脸图像。如果照片中包括人脸，可以认为该照片质量等级要高于不包含人脸的照片。

对于包含人脸的多张照片，还可以对识别到的人脸图像进行进一步的分析，获取人脸图像的图像信息，以判定这些照片的质量。

可以根据人脸在照片中的位置确定照片质量等级，如人脸位于照片中间位置的照片质量等级较高。

也可以根据人脸在照片中多占比例确定照片质量等级，例如，人脸图像在照片中所占比例越高，照片质量等级越高，或者人脸图像在照片中所占比例在预设范围内，如30％～90％，照片质量等级相对较高。

还可以检测人脸图像的清晰度，人脸图像的清晰度越高的照片质量等级越好。

质量参数并不限于上述三种参数，还可以根据其他因素确定照片质量等级。如，感光度、曝光度、对比度，色阶、色彩曲线等等。还可以进一步分析照片中人脸的人物身份，根据人物身份确定照片质量等级。如果照片中包括家人、朋友、同事等，照片质量等级要高于包括陌生人人脸的照片。

对照片质量等级的判定可以采用以上至少一种参数对照片。如果采用多个参数对照片质量等级进行评定，则可以根据实际需要对每个参数设定不同的权值，采用加权算法计算出质量等级，通过对质量等级进行量化，便于后续根据质量等级对照片进行相应的处理。

以下以上述相似照片组E001-E010的十张照片为例对质量等级的确定进行说明。上述相似照片组E001-E010的质量参数如上表1所示，各个质量参数与其对应的权值如上表2所示，根据表1、表2可以计算出E001-E010的照片质量值。如上表3所示，根据表3可以看出，照片E007、E005、E006、E004、E009、E008这几张照片的质量值均超过60％，相对较高。

例如，可以设定质量值超过60％的质量等级为A；质量值低于60％的质量等级为B。

综上，可根据多种质量参数确定质量等级，以便后续可以准确地根据质量等级对照片进行处理。

图9是根据一示例性实施例示出的存储模块的框图，如图9所示，可选的，存储模块63包括以下至少一个子模块：

第一存储子模块91，被配置为按照质量等级对应的预设压缩比对待处理照片压缩后进行存储。

例如，第一存储子模块91对于质量等级大于等于60％的照片E007、E005、E006、E004、E009及E008采用80％的压缩比进行压缩，照片质量等级小于60％的照片E001-E003及E010采用25％的压缩比进行压缩。

或者，第一存储子模块91质量等级为A的照片E007、E005、E006、E004、E009及E008采用80％的压缩比进行压缩，质量等级为B的照片E001-E003及E010采用25％的压缩比进行压缩。

或者，将照片按质量值划分为三个等级：质量值最高的照片E007为质量等级A，E005、E006、E004、E009及E008质量等级为B，E001-E003及E010质量等级为C。

对质量等级为A的照片采用100％的压缩比进行压缩，进行保证照片质量，对于质量等级B的照片E005、E006、E004、E009及E008采用50％的压缩比进行压缩，质量等级C的照片E001-E003及E010采用25％的压缩比进行压缩。

第二存储子模块92，被配置为根据质量等级删除或存储待处理照片。

例如，第二存储子模块92仅存储质量等级为A的照片E007、E005、E006、E004、E009及E008，删除质量等级为B的照片E001-E003及E010。

第三存储子模块93，被配置为将待处理照片存储于质量等级对应的存储位置。

第三存储子模块93将质量等级为A的照片E007、E005、E006、E004、E009及E008存储于终端，质量等级为B照片E001-E003及E010存储在服务器端。

另外，可以将三个模块结合：

在终端，

将照片按质量值划分为三个等级：质量值最高的照片E007为质量等级A，E005、E006、E004、E009及E008质量等级为B，E001-E003及E010质量等级为C。

在终端，存储质量等级为A、B的照片E007、E005、E006、E004、E009及E008，删除质量等级为C的照片E001-E003及E010。同时，对质量等级为A的照片E007采用100％的压缩比进行压缩，进行保证照片质量，对于质量等级为B的照片E005、E006、E004、E009及E008采用50％的压缩比进行压缩。

在服务器对质量等级为C的照片E001-E003及E010采用25％的压缩比进行压缩后存储。

本实施例中，根据质量等级对照片采用不同的存储方式，可以有效地节约终端或服务器的存储空间，降低其存储压力。同时，为用户准确地筛选出拍摄质量较好的照片，使得拍摄较好的照片能够准确完整地保存。

根据本公开实施例的第三方面，提供一种照片处理装置，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：

对待处理照片按预设规则进行分组；

对每组待处理照片进行质量检测，得到所述每组待处理照片的质量等级；

根据所述质量等级对所述待处理照片进行存储。

图10是根据一示例性实施例示出的一种用于照片处理的装置的框图，该装置适用于终端设备。例如，装置1700可以是摄像机，录音设备，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。

装置1700可以包括以下一个或多个组件：处理组件1702，存储器1704，电源组件1706，多媒体组件1708，音频组件1710，输入/输出(I/O)的接口1712，传感器组件1714，以及通信组件1716。

处理组件1702通常控制装置1700的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理元件1702可以包括一个或多个处理器1720来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件1702可以包括一个或多个模块，便于处理组件1702和其他组件之间的交互。例如，处理部件1702可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件1708和处理组件1702之间的交互。

存储器1704被配置为存储各种类型的数据以支持在设备1700的操作。这些数据的示例包括用于在装置1700上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器1704可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电源组件1706为装置1700的各种组件提供电力。电源组件1706可以包括电源管理***，一个或多个电源，及其他与为装置1700生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件1708包括在所述装置1700和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件1708包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当设备1700处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜***或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件1710被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件1710包括一个麦克风(MIC)，当装置1700处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器1704或经由通信组件1716发送。在一些实施例中，音频组件1710还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口1712为处理组件1702和***接口模块之间提供接口，上述***接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件1714包括一个或多个传感器，用于为装置1700提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件1714可以检测到设备1700的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为装置1700的显示器和小键盘，传感器组件1714还可以检测装置1700或装置1700一个组件的位置改变，用户与装置1700接触的存在或不存在，装置1700方位或加速/减速和装置1700的温度变化。传感器组件1714可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件1714还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件1714还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。

通信组件1716被配置为便于装置1700和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置1700可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件1716经由广播信道接收来自外部广播管理***的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件1716还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，装置1700可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。

在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器1704，上述指令可由装置1700的处理器1720执行以完成上述方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

图11是根据一示例性实施例示出的一种用于照片处理的装置的框图。例如，装置1900可以被提供为一服务器。装置1900包括处理组件1922，其进一步包括一个或多个处理器，以及由存储器1932所代表的存储器资源，用于存储可由处理部件1922的执行的指令，例如应用程序。存储器1932中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理组件1922被配置为执行指令，以执行上述方法。

装置1900还可以包括一个电源组件1926被配置为执行装置1900的电源管理，一个有线或无线网络接口1950被配置为将装置1900连接到网络，和一个输入输出(I/O)接口1958。装置1900可以操作基于存储在存储器1932的操作***，例如Windows ServerTM，MacOS XTM，UnixTM,LinuxTM，FreeBSDTM或类似。

一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由装置1700或装置1900的处理器执行时，使得装置1700或装置1900能够执行上述照片处理的方法，所述方法包括：

对待处理照片按预设规则进行分组；

对每组待处理照片进行质量检测，得到所述每组待处理照片的质量等级；

根据所述质量等级对所述待处理照片进行存储。

可选的，所述对待处理照片按预设规则进行分组，包括：

获取待处理照片的属性信息，所述属性信息包括照片的拍摄时间和拍摄地点中至少一项信息；

根据所述属性信息对所述待处理照片进行预分组；

对所述预分组中的待处理照片之间进行相似度计算；

根据计算得到的相似度将所述预分组中相似的待处理照片划分为同一组，得到对所述待处理照片的分组。

可选的，所述对每组待处理照片进行质量检测，得到所述每组待处理照片的质量等级，包括：

检测每组中各张待处理照片的质量参数，所述质量参数包括以下至少一项参数：清晰度、色彩饱和度及人脸；

根据所述质量参数确定每组中各张待处理照片的质量等级。

可选的，当所述质量参数包括人脸参数时，所述对每组待处理照片进行质量检测，得到所述每组待处理照片的质量等级，包括：

检测所述待处理照片中是否包括人脸；

当所述待处理照片中包括人脸时，确定所述待处理照片的质量等级高于不包含人脸的待处理照片的质量等级。

可选的，当所述照片中包括人脸时，所述对每组待处理照片进行质量检测，得到所述每组待处理照片的质量等级，还包括：

获取所述待处理照片中人脸图像的图像信息，所述图像信息包括以下至少一项信息：所述人脸图像在所述待处理照片中的位置、所述人脸图像在所述待处理照片中所占比例及所述人脸图像的清晰度；

根据所述人脸图像的图像信息确定所述待处理照片的质量等级；其中，所述人脸图像在所述待处理照片中的位置为预设位置的质量等级高于所述人脸图像在所述待处理照片中的位置不为预设位置的照片；所述人脸图像在所述待处理照片中所占比例越高，所述待处理照片的质量等级越高；所述人脸图像的清晰度越高，所述待处理照片的质量等级越高。

可选的，所述根据所述质量等级对所述待处理照片进行存储，包括以下至少一项操作：

按照所述质量等级对应的预设压缩比对所述待处理照片压缩后进行存储；

根据所述质量等级删除或存储所述待处理照片；

将所述待处理照片存储于所述质量等级对应的存储位置。

可选的，所述获取待处理照片的属性信息，包括：

获取所述待处理照片的可交换图像文件；

从所述可交换图像文件中提取所述待处理照片的拍摄时间和拍摄地点中至少一项信息。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的公开后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (12)

1.一种照片处理方法，其特征在于，包括：

对待处理照片按预设规则进行分组；

对每组待处理照片进行质量检测，得到所述每组待处理照片的质量等级；

根据所述质量等级对所述待处理照片进行存储；

所述根据所述质量等级对所述待处理照片进行存储，包括以下至少一项操作：

按照所述质量等级对应的预设压缩比对所述待处理照片压缩后进行存储；

根据所述质量等级删除或存储所述待处理照片；

将所述待处理照片存储于所述质量等级对应的存储位置；

所述质量参数包括以下至少一项参数：清晰度、色彩饱和度及人脸；

当所述照片中包括人脸时，所述对每组待处理照片进行质量检测，得到所述每组待处理照片的质量等级，还包括：

获取所述待处理照片中人脸图像的图像信息，所述图像信息包括以下至少一项信息：所述人脸图像在所述待处理照片中的位置、所述人脸图像在所述待处理照片中所占比例及所述人脸图像的清晰度；

根据所述人脸图像的图像信息确定所述待处理照片的质量等级；其中，所述人脸图像在所述待处理照片中的位置为预设位置的质量等级高于所述人脸图像在所述待处理照片中的位置不为预设位置的照片；所述人脸图像在所述待处理照片中所占比例越高，所述待处理照片的质量等级越高；所述人脸图像的清晰度越高，所述待处理照片的质量等级越高。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对待处理照片按预设规则进行分组，包括：

获取待处理照片的属性信息，所述属性信息包括照片的拍摄时间和拍摄地点中至少一项信息；

根据所述属性信息对所述待处理照片进行预分组；

对所述预分组中的待处理照片之间进行相似度计算；

根据计算得到的相似度将所述预分组中相似的待处理照片划分为同一组，得到对所述待处理照片的分组。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对每组待处理照片进行质量检测，得到所述每组待处理照片的质量等级，包括：

检测每组中各张待处理照片的质量参数；

根据所述质量参数确定每组中各张待处理照片的质量等级。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，当所述质量参数包括人脸参数时，所述对每组待处理照片进行质量检测，得到所述每组待处理照片的质量等级，包括：

检测所述待处理照片中是否包括人脸；

当所述待处理照片中包括人脸时，确定所述待处理照片的质量等级高于不包含人脸的待处理照片的质量等级。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取待处理照片的属性信息，包括：

获取所述待处理照片的可交换图像文件；

从所述可交换图像文件中提取所述待处理照片的拍摄时间和拍摄地点中至少一项信息。

6.一种照片处理装置，其特征在于，包括：

分组模块，用于对待处理照片按预设规则进行分组；

检测模块，用于对每组待处理照片进行质量检测，得到所述每组待处理照片的质量等级；

存储模块，用于根据所述质量等级对所述待处理照片进行存储；

所述存储模块包括以下至少一个子模块：

第一存储子模块，用于按照所述质量等级对应的预设压缩比对所述待处理照片压缩后进行存储；

第二存储子模块，用于根据所述质量等级删除或存储所述待处理照片；

第三存储子模块，用于将所述待处理照片存储于所述质量等级对应的存储位置；

所述质量参数包括以下至少一项参数：清晰度、色彩饱和度及人脸；

所述检测模块还包括：

获取子模块，用于获取所述待处理照片中人脸图像的图像信息，所述图像信息包括以下至少一项信息：所述人脸图像在所述待处理照片中的位置、所述人脸图像在所述待处理照片中所占比例及所述人脸图像的清晰度；

确定子模块，用于根据所述人脸图像的图像信息确定所述待处理照片的质量等级；其中，所述人脸图像在所述待处理照片中的位置为预设位置的质量等级高于所述人脸图像在所述待处理照片中的位置不为预设位置的照片；所述人脸图像在所述待处理照片中所占比例越高，所述待处理照片的质量等级越高；所述人脸图像的清晰度越高，所述待处理照片的质量等级越高。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述分组模块包括：

获取子模块，用于获取待处理照片的属性信息，所述属性信息包括照片的拍摄时间和拍摄地点中至少一项信息；

第一分组子模块，用于根据所述属性信息对所述待处理照片进行预分组；

计算子模块，用于对所述预分组中的待处理照片之间进行相似度计算；

第二分组子模块，用于根据计算得到的相似度将所述预分组中相似的待处理照片划分为同一组，得到对所述待处理照片的分组。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述检测模块包括：

第一检测子模块，用于检测每组中各张待处理照片的质量参数；

确定子模块，用于根据所述质量参数确定每组中各张待处理照片的质量等级。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述检测模块还包括：

第二检测子模块，用于当所述质量参数包括人脸参数时，检测所述待处理照片中是否包括人脸；

所述确定子模块，用于当所述待处理照片中包括人脸时，确定所述待处理照片的照片等级高于不包含人脸的待处理照片的照片等级。

10.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述获取子模块，用于获取所述待处理照片的可交换图像文件；从所述获取子模块获取的可交换图像文件中提取所述待处理照片的拍摄时间和拍摄地点中至少一项信息。

11.一种照片处理装置，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：

对待处理照片按预设规则进行分组；

对每组待处理照片进行质量检测，得到所述每组待处理照片的质量等级；

根据所述质量等级对所述待处理照片进行存储；

所述根据所述质量等级对所述待处理照片进行存储，包括以下至少一项操作：

按照所述质量等级对应的预设压缩比对所述待处理照片压缩后进行存储；

根据所述质量等级删除或存储所述待处理照片；

将所述待处理照片存储于所述质量等级对应的存储位置；

所述质量参数包括以下至少一项参数：清晰度、色彩饱和度及人脸；

当所述照片中包括人脸时，所述对每组待处理照片进行质量检测，得到所述每组待处理照片的质量等级，还包括：

获取所述待处理照片中人脸图像的图像信息，所述图像信息包括以下至少一项信息：所述人脸图像在所述待处理照片中的位置、所述人脸图像在所述待处理照片中所占比例及所述人脸图像的清晰度；

根据所述人脸图像的图像信息确定所述待处理照片的质量等级；其中，所述人脸图像在所述待处理照片中的位置为预设位置的质量等级高于所述人脸图像在所述待处理照片中的位置不为预设位置的照片；所述人脸图像在所述待处理照片中所占比例越高，所述待处理照片的质量等级越高；所述人脸图像的清晰度越高，所述待处理照片的质量等级越高。

12.一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现权利要求1至5中任一项所述方法的步骤。