CN106815803B - 图片的处理方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种图片的处理方法及装置，所述方法包括：获取至少一张参考图片的评价信息；根据所述评价信息从所述至少一张参考图片中筛选出评价最优的所述参考图片作为目标图片；获取所述目标图片对应的图片参数作为目标图片调整参数；根据所述目标图片调整参数对待处理图片进行图像处理。采用本发明，可提高图片效果和用户体验。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，主要涉及了一种图片的处理方法及装置。
背景技术
随着数码技术的飞速发展，人们通过拍照的方式来记录生活的点点滴滴。现如今，可用于拍照和处理图片的终端设备越来越多，如手机、数码相机、平板等等。用户在使用这些终端设备进行图片处理时，通常需要使用具有修饰功能的修图软件。随着修图软件的普及率越来越高，对图片处理功能的修饰要求也越来越高，如何实现最真实、最自然的图片效果一直都是各大厂商正在寻求解决的问题。
如今所有的终端设备进行图片处理时都是采用静态的参数，也就是说在终端设备上市或者安装好修图软件以后，其自身携带的图片处理算法就已经定好或者随着***版本或软件版本的更新而更新，后续用户只能选择事先设计好的参考方案进行修图(例如美颜程度、颜色、滤镜和挂件等几个有限的选项)。由于每个人对于美图的定义都不是千篇一律，这种使用静态参数的图片处理方法效果单一，不具备实时修图、实时调整参数的功能，造成无法满足所有人图片处理需求的技术问题。
发明内容
基于此，为解决采用静态参数进行图片处理造成的图片效果单一的技术问题，特提出了一种图片的处理方法。
一种图片的处理方法，包括：
获取至少一张参考图片的评价信息；
根据所述评价信息从所述至少一张参考图片中筛选出评价最优的所述参考图片作为目标图片；
获取所述目标图片对应的图片参数作为目标图片调整参数；
根据所述目标图片调整参数对待处理图片进行图像处理。
在其中一个实施例中，所述目标图片调整参数包括图片色调调整参数、图片黑白调整参数以及图片光效调整参数中的一种或多种参数。
在其中一个实施例中，所述评价信息为评价值；所述获取至少一张参考图片的评价信息还包括：当所述参考图片的评价信息为不止一个评价值时，获取所述不止一个评价值的平均值作为该参考图片的评价信息。
在其中一个实施例中，所述获取至少一张参考图片的评价信息之前还包括：获取所述待处理图片的图片类型；获取与所述待处理图片的图片类型匹配的图片作为所述参考图片，并执行所述获取参考图片的评价信息的步骤。
在其中一个实施例中，所述获取至少一张参考图片的评价信息之前还包括：获取所述待处理图片对应的身份特征信息；获取与所述身份特征信息匹配的图片作为所述参考图片，并执行所述获取参考图片的评价信息的步骤。
在其中一个实施例中，所述获取至少一张参考图片的评价信息还包括：检测针对所述参考图片输入的参考评价信息，获取所述输入的参考评价信息作为与该参考图片对应的评价信息，和/或，获取社交关系链上的好友针对所述参考图片输入的好友评价信息作为与该参考图片对应的评价信息。
此外，为解决采用静态参数进行图片处理造成的图片单一的技术问题，特提出了一种图片的处理装置。
一种图片的处理装置，包括：
评价信息获取模块，用于获取至少一张参考图片的评价信息；
目标图片确定模块，用于根据所述评价信息从所述至少一张参考图片中筛选出评价最优的所述参考图片作为目标图片；
调整参数获取模块，用于获取所述目标图片对应的图片参数作为目标图片调整参数；
图片处理模块，用于根据所述目标图片调整参数对待处理图片进行图像处理。
在其中一个实施例中，所述目标图片调整参数包括图片色调调整参数、图片黑白调整参数以及图片光效调整参数中的一种或多种参数。
在其中一个实施例中，所述评价信息为评价值；所述评价信息获取模块还用于当所述参考图片的评价信息包括不止一个评价值时，获取所述不止一个评价值的平均值作为该参考图片的评价值信息。
在其中一个实施例中，所述装置还包括第一参考图片获取模块，用于获取所述待处理图片的图片类型；获取与所述待处理图片的图片类型匹配的图片作为所述参考图片，调用所述评价信息获取模块。
在其中一个实施例中，所述装置还包括第二参考图片获取模块，用于获取所述待处理图片对应的身份特征信息；获取与所述目标身份的身份特征信息匹配的图片作为所述参考图片，调用所述评价信息获取模块。
在其中一个实施例中，所述评价信息获取模块还用于检测针对所述参考图片输入的参考评价信息，获取所述输入的参考评价信息作为与该参考图片对应的评价信息，和/或，获取社交关系链上的好友针对所述参考图片输入的好友评价信息作为与该参考图片对应的评价信息。
实施本发明实施例，将具有如下有益效果：
采用了上述图片的处理方法及装置之后，在获取的参考图片的评价信息中筛选出评价最优的参考图片作为目标图片，获取目标图片的目标图片调整参数，根据目标图片调整参数对待处理图片进行图像处理。由于评价信息是根据人为主观因素确定的，则目标图片调整参数修改了原有的静态参数，实现动态参数的设置，从而提高图片效果和用户体验。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
其中：
图1为本发明实施例提供的一种图片的处理方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的一种获取参考图片的评价信息的示意图；
图3为本发明实施例提供的另一种获取参考图片的评价信息的示意图；
图4为本发明实施例提供的一种选择目标图片的场景示意图；
图5为本发明实施例提供的一种图片的处理装置的结构图；
图6为一个实施例中运行图片的处理方法的计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
为解决采用静态参数进行图片处理造成的图片效果单一的技术问题，在一个实施例中，特提出了一种图片的处理方法。该方法的实现可依赖于计算机程序，该计算机程序可运行于基于冯诺依曼体系的计算机***之上，该计算机程序可以是终端设备上的摄影与录像软件基于图片处理的应用，也可以是针对摄影与录像软件开发的图片处理应用的功能选项或应用插件。该终端设备包括但不限于个人计算机、服务器计算机、手持式或膝上型、消费型电子设备、移动设备(比如智能手机、平板电脑、媒体播放器等等)和多处理器***等等。优选地终端设备为智能移动设备，可安装在运行IOS、Android、Windows Phone等操作***的终端设备中。
具体的，如图1所示，上述图片的处理方法包括如下步骤S102-S108：
步骤S102：获取至少一张参考图片的评价信息。
参考图片可为用户拍照后保存的图片，也可以是用户从网页上下载后保存的图片，还可以是某一页面的截图，或者是经过美图算法修图之后的图片。参考图片应该具有代表用户偏好的图片，进一步的，将用户标记为喜爱的图片作为参考图片，从而主动筛选出用户认为图片效果较好的图片，为后续筛选目标图片减少了工作量，提高查找效率。
参考图片的评价信息可为对于参考图片的整体评价、色彩评价、焦点评价和/或美颜效果评价中的一种或多种评价参数，也可以是评论区内的评语。当评价信息为评价值时，获取参考图片的评价值的计算公式可以为：
EV＝b1×ev1+b2×ev2+b3×ev3+…+bn×evn： (1)
式(1)中，EV为参考图片的评价值，ev1、ev2、ev3和evn为不同的评价值，b1、b2、b3和bn分别为ev1、ev2、ev3和evn对应的权重。其中，b1+b2+b3+…+bn＝1，bi(i＝1，2，3，…，n)的具体取值可根据评价值的影响参数设置或采用推荐设置。
举例来说，结合一个获取评价信息的应用场景。如图2所示的参考图片的评价页面包括发表评论的评论组件、整体评价、色彩评价、焦点评价和美颜效果评价对应的打分组件和评价显示组件。其中，发表评论的评论组件中的评语为“整体满意，色彩较满意，焦点一般，美颜效果较满意”、整体评价为五颗星、色彩评价为四颗星、焦点评价为三颗星，而美颜效果评价为四颗星。
举例来说，如图2所示，假设b1＝0.4，b2＝0.2，b3＝0.2，b4＝0.2，其中b1为整体评价的权重、b2为色彩评价的权重、b3为焦点评价的权重和b4为美颜效果评价的权重，而ev1＝100，ev2＝80，ev3＝60，evn＝80，则通过式(1)计算得到参考图片的评价值为84。
评价信息可根据预设图片评价算法输出，得到一个科学的评价信息。由于每个人的审美观念不同，所以评价信息还可以为用户对图片的评价，也可以是用户上传社交网络后，终端读取评论组件上的评价信息。通过人为评价得到的评价信息可视为基于反馈***实现图片处理的方法，由于得到用户和/或社交关系链上的好友给出的评价信息，可得到不同的人对于同一张参考图片的评价信息。具体的：所述获取至少一张参考图片的评价信息还包括：检测针对所述参考图片输入的参考评价信息，获取所述输入的参考评价信息作为与该参考图片对应的评价信息，和/或，获取社交关系链上的好友针对所述参考图片输入的好友评价信息作为与该参考图片对应的评价信息。
例如，用户拍摄完成后，对其拍摄的照片进行评价，删除认为拍摄失败的图片，保存的图片作为参考图片，获取参考图片对应的评价信息。或者用户将参考图片上传社交网络，社交关系链上的好友在看到上传的参考图片之后可能输入对应的评价信息。
由于上传社交网络后，由于不同的好友对于图片效果的感官不同，因而得到不同的评价信息；或者用户对于图片的评价拿捏不定时给出多个参考评价等等。当所述参考图片的评价信息的数量不止一个时，计算获取代表该参考图片的评价信息。
可选的，所述评价信息为评价值；所述获取至少一张参考图片的评价信息还包括：当所述参考图片的评价信息为不止一个评价值时，获取所述不止一个评价值的平均值作为该参考图片的评价信息。也就是说，当一幅参考图片出现多个评价值的情况时，可计算评价值的平均值，或者根据评价参数的重要性对评价值进行加权平均值计算，从而得到最接近图片效果的评价值。计算公式为：
EVavg＝(x1+x2+x3+…+xn)÷n (2)
式(2)中，EVavg为评价值的平均值，x1、x2、x3和xn分别为获取的不同的评价值。例如，图3所示的另一种获取评价信息的应用场景中共有三个网友对上传的图片进行评价，评价值分别为92、88和93，根据式(2)计算得到评价值的平均值为91，则参考图片的评价信息为91。
再例如，当评价信息为评价值时，根据评价区的点赞数量确定评价信息的评价，计算公式为：
EV＝c÷n×100％ (3)
式(3)中，EV为评价值，c为获得点赞的数量，n为社交关系链的好友的总数。例如图3所示的评论界面共有23个好友对上传的图片进行点赞，假设有30个好友，则根据式(3)计算得到参考图片的评价信息为76.7。
需要说明的是，为了确保评价信息的正确性，可扩大参考图片的总数量和评论信息的多样性以得到较完整的数据分析，或者对评论人作出点赞分析，例如将很少上线或者几乎不点赞的好友排除、点赞率高的人采用较低的权重等等。
步骤S104：根据所述评价信息从所述至少一张参考图片中筛选出评价最优的所述参考图片作为目标图片。
获取具有评价最优的一幅参考图片的方法可在参考图片的评价信息中选择评价最高的一幅参考图片，也可综合评价较高的几幅参考图片，获取整体评价最高的参考图片为目标图片，将其它参考图片中较高的图片参数设置为目标图片的目标图片调整参数，保存该目标图片，为待处理图提供多种选择方案。
例如，第一参考图片的整体评价为89，第二参考图片的整体评价为92，第三参考图片的整体评价为88，对比得知第二参考图片的整体评价高，则目标图片为第二参考图片。
再例如，第一参考图片的整体评价为89、色彩评价为96、焦点评价为88和美颜效果评价为86，第二参考图片的整体评价为92、色彩评价为94、焦点评价为88和美颜效果评价为90，第三参考图片的整体评价为88、色彩评价为80、焦点评价为96和美颜效果评价为90，对比得知第二参考图片的整体评价高，第一参考图片的色彩评价高，第三参考图片的焦点评价高，则可获取第一参考图片的色彩参数和第三参考图片的焦点参数，将获取到的色彩参数和焦点参数设置到第二参考图片中。
再举一个例子，第一参考图片的评语为“整体满意，色彩较满意，焦点一般，美颜效果较满意”，第二参考图片的评语为“整体较满意，色彩较满意，焦点较满意，美颜效果较满意”，第三参考图片的评语为“整体一般，色彩满意，焦点一般，美颜效果较满意”，综合考虑选择第二参考图片为目标图片。
步骤S106：获取所述目标图片对应的图片参数作为目标图片调整参数。
目标图片调整参数包括图片色调调整参数、图片黑白调整参数以及图片光效调整参数等等参数，详细地为曝光、高光、阴影、亮度、对比度、黑点、饱和度、色偏、强度、颗粒大小、瘦脸参数、眼睛大小调整参数、磨皮去痘参数、皮肤美白参数、牙齿美白参数和腮红参数等等。
步骤S108：根据所述目标图片调整参数对待处理图片进行图像处理。
待处理图片可为用户拍照后保存的图片，也可以是用户从网页上下载后保存的图片，还可以是某一页面的截图，或者是经过美图算法修图之后的图片，甚至可以是用户打开摄像头即将拍摄的图片。
需要注意的是，已完成的待处理图片应该具有为用户选出来需要进行图片处理的图片。也就是说，当用户选择一张或多张待处理图片时，后台才会执行步骤S102。避免了一直获取参考图片的评价信息，带来的***运存不足等问题。而未完成拍摄的待处理图片是在用户开启摄像头后，执行步骤S102，显示预览效果，完成拍摄，且拍摄出来的图片不需要后续图片处理，提高了图片效果和用户体验。
图像处理可通过与目标图片调整参数对应的预设参数设置端口设置偏好参数，修改了原有的静态参数，通过现有美图效果不断地更新调整参数，实现动态参数的设置，从而提高用户体验。其中，预设参数设置端口包括色调参数设置端口、黑白参数设置端口和/或光效参数设置端口中的一种或多种端口。
可选的，由于每个人对于美图的感受不同，可针对拍照对象识别出具有身份特征的目标图片调整参数。具体的：所述获取至少一张参考图片的评价信息之前还包括：获取所述待处理图片对应的身份特征信息；获取与所述身份特征信息匹配的图片作为所述参考图片，并执行所述获取参考图片的评价信息的步骤。
根据图像识别技术获取已完成拍摄的待处理图片的身份特征信息，或者根据拍摄对象的身份特征信息来获取参考图片。当一幅待处理图片上识别出多个身份特征信息时，可供用户选择具体的身份特征信息，也可预设一个身份特征信息，从而提高了参考图片的代表性。
针对未完成拍摄的待处理图片的身份特征信息可通过指纹识别、人脸识别和/或虹膜识别的方式，优选的为人脸识别。也就是说，打开摄像头之后，采集人脸特征，根据所述采集的人脸特征确定参考图片的范围，再获取参考图片中评价最优的一幅图片作为目标图片，根据目标图片的图片调整参数处理待处理图片。由于缩小了参考图片的范围，降低查找难度，且查找的目标图片更贴合具有身份特征信息的对象的审美概念，进一步提高了用户体验。
可选的，由于图片的图片类型不同，则可针对性地根据每种图片类型选择一幅目标图片，从而得到针对图片类型的目标图片调整参数。具体的：所述获取至少一张参考图片的评价信息之前还包括：获取所述待处理图片的图片类型；获取与所述待处理图片的图片类型匹配的图片作为所述参考图片，并执行所述获取参考图片的评价信息的步骤。
也就是说，获取待处理图片的图片类型，根据选中的图片类型确定参考图片的范围，再获取参考图片中评价最优的一幅图片作为目标图片，根据目标图片的图片调整参数处理待处理图片。同身份特征信息查找一样缩小了参考图片的范围，降低查找难度。由于针对性图片类型查找到的目标图片具有一一对应性，进一步提高了用户体验和图片效果。
在其中一个实施例中，接收图片指定指令，获取所述图片指定指令对应的目标图片作为所述目标图片。也就是说，存在多幅目标图片时，用户在拍摄时通过预览查看图片效果来确定一幅目标图片，确定的目标图片的目标调整参数为拍摄图片所设置的图片参数。
举例来说，结合一个选择目标图片的应用场景。如图4所示，存储了3幅目标图片，用户可分别选择第一目标图片、第二目标图片和第三目标图片查看预览效果，根据预览效果发现第一目标图片更适合当前应用场景，则选择第一目标图片为目标图片。
为解决采用静态参数进行图片处理造成的图片效果单一的技术问题，在一个实施例中，特提出了一种图片参数的设置装置。如图5所示，上述图片参数的设置装置包括评价信息获取模块102、目标图片确定模块104、调整参数获取模块106以及图片处理模块108，其中：
评价信息获取模块102，用于获取至少一张参考图片的评价信息；
目标图片确定模块104，用于根据所述评价信息从所述至少一张参考图片中筛选出评价最优的所述参考图片作为目标图片；
调整参数获取模块106，用于获取所述目标图片对应的图片参数作为目标图片调整参数；
图片处理模块108，用于根据所述目标图片调整参数对待处理图片进行图像处理。
在其中一个实施例中，所述目标图片调整参数包括图片色调调整参数、图片黑白调整参数以及图片光效调整参数中的一种或多种参数。
在其中一个实施例中，所述评价信息为评价值；所述评价信息获取模块102还用于当所述参考图片的评价信息包括不止一个评价值时，获取所述不止一个评价值的平均值作为该参考图片的评价值信息。
在其中一个实施例中，所述装置还包括第一参考图片获取模块1022，用于获取所述待处理图片的图片类型；获取与所述待处理图片的图片类型匹配的图片作为所述参考图片，调用所述评价信息获取模块102。
在其中一个实施例中，所述装置还包括第二参考图片获取模块1024，用于获取所述待处理图片对应的身份特征信息；获取与所述目标身份的身份特征信息匹配的图片作为所述参考图片，调用所述评价信息获取模块102。
在其中一个实施例中，所述评价信息获取模块102还用于检测针对所述参考图片输入的参考评价信息，获取所述输入的参考评价信息作为与该参考图片对应的评价信息，和/或，获取社交关系链上的好友针对所述参考图片输入的好友评价信息作为与该参考图片对应的评价信息。
实施本发明实施例，将具有如下有益效果：
采用了上述图片的处理方法及装置之后，在获取的参考图片的评价信息中筛选出评价最优的参考图片作为目标图片，获取目标图片的目标图片调整参数，根据目标图片调整参数对待处理图片进行图像处理。由于评价信息是根据人为主观因素确定的，则目标图片调整参数修改了原有的静态参数，实现动态参数的设置，从而提高图片效果和用户体验。
在一个实施例中，如图6所示，图6展示了一种运行图片的处理方法的基于冯诺依曼体系的计算机***的终端。该计算机***可以是智能手机、平板电脑、掌上电脑，笔记本电脑或个人电脑等终端设备。具体的，可包括通过***总线连接的外部输入接口1001、处理器1002、存储器1003和输出接口1004。其中，外部输入接口1001可选的可至少包括网络接口10012。存储器1003可包括外存储器10032(例如硬盘、光盘或软盘等)和内存储器10034。输出接口1004可至少包括显示屏10042等设备。
在本实施例中，本方法的运行基于计算机程序，该计算机程序的程序文件存储于前述基于冯诺依曼体系的计算机***的外存储器10032中，在运行时被加载到内存储器10034中，然后被编译为机器码之后传递至处理器1002中执行，从而使得基于冯诺依曼体系的计算机***中形成逻辑上的评价信息获取模块102、目标图片确定模块104、调整参数获取模块106、图片处理模块108、第一参考图片获取模块1022以及第二参考图片获取模块1024。且在上述图片参数的设置方法执行过程中，输入的参数均通过外部输入接口1001接收，并传递至存储器1003中缓存，然后输入到处理器1002中进行处理，处理的结果数据或缓存于存储器1003中进行后续地处理，或被传递至输出接口1004进行输出。
具体的，上述外部输入接口1001用于获取至少一张参考图片的评价信息；
上述处理器1002用于根据所述评价信息从所述至少一张参考图片中筛选出评价最优的所述参考图片作为目标图片；获取所述目标图片对应的图片参数作为目标图片调整参数；根据所述目标图片调整参数对待处理图片进行图像处理。
在可选实施例中，上述处理器1002还用于当所述参考图片的评价信息包括不止一个评价值时，获取所述不止一个评价值的平均值作为该参考图片的评价值信息。
在可选实施例中，上述外部输入接口1001还用于获取所述待处理图片的图片类型；获取与所述待处理图片的图片类型匹配的图片作为所述参考图片，调用所述评价信息获取模块。
在可选实施例中，上述外部输入接口1001还用于获取所述待处理图片对应的身份特征信息；获取与所述目标身份的身份特征信息匹配的图片作为所述参考图片，调用所述评价信息获取模块。
在可选实施例中，上述外部输入接口1001还用于检测针对所述参考图片输入的参考评价信息，获取所述输入的参考评价信息作为与该参考图片对应的评价信息，和/或，获取社交关系链上的好友针对所述参考图片输入的好友评价信息作为与该参考图片对应的评价信息。
以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。
Claims (12)
1.一种图片的处理方法，其特征在于，包括：
获取至少一张参考图片的评价信息,所述评价信息为对于所述参考图片的整体评价、色彩评价、焦点评价和/或美颜效果评价中的一种或多种评价参数，或者为评论区内的评语；当所述评价信息为评价值时，获取所述参考图片的所述评价值的计算公式为：EV＝b1×ev1+b2×ev2+b3×ev3+…+bn×evn(1)
式(1)中，EV为所述参考图片的评价值，ev1、ev2、ev3和evn为不同的评价值，b1、b2、b3和bn分别为ev1、ev2、ev3和evn对应的权重；其中，b1+b2+b3+…+bn＝1，bi，i＝1，2，3，…，n的具体取值根据所述评价值的影响参数设置或采用推荐设置；
根据所述评价信息从所述至少一张参考图片中筛选出评价最优的所述参考图片作为目标图片；
获取所述目标图片对应的图片参数作为目标图片调整参数；
根据所述目标图片调整参数对待处理图片进行图像处理；
其中，所述参考图片为用户拍照后保存的图片、所述用户从网页上下载保存的图片、某一页面的截图、或者是经过美图算法修图之后的图片，且具有代表所述用户偏好的图片。
2.根据权利要求1所述的图片的处理方法，其特征在于，所述目标图片调整参数包括图片色调调整参数、图片黑白调整参数以及图片光效调整参数中的一种或多种参数。
3.根据权利要求1所述的图片的处理方法，其特征在于，所述评价信息为评价值；
所述获取至少一张参考图片的评价信息还包括：
当所述参考图片的评价信息为不止一个评价值时，获取所述不止一个评价值的平均值作为该参考图片的评价信息。
4.根据权利要求1所述的图片的处理方法，其特征在于，所述获取至少一张参考图片的评价信息之前还包括：
获取所述待处理图片的图片类型；
获取与所述待处理图片的图片类型匹配的图片作为所述参考图片，并执行所述获取参考图片的评价信息的步骤。
5.根据权利要求1所述的图片的处理方法，其特征在于，所述获取至少一张参考图片的评价信息之前还包括：
获取所述待处理图片对应的身份特征信息；
获取与所述身份特征信息匹配的图片作为所述参考图片，并执行所述获取参考图片的评价信息的步骤。
6.根据权利要求1所述的图片的处理方法，其特征在于，所述获取至少一张参考图片的评价信息还包括：
检测用户针对所述参考图片输入的参考评价信息，获取所述输入的参考评价信息作为与该参考图片对应的评价信息，
和/或，
获取用户社交关系链上的好友针对所述参考图片输入的好友评价信息作为与该参考图片对应的评价信息。
7.一种图片的处理装置，其特征在于，包括：
评价信息获取模块，用于获取至少一张参考图片的评价信息,所述评价信息为对于所述参考图片的整体评价、色彩评价、焦点评价和/或美颜效果评价中的一种或多种评价参数，或者为评论区内的评语；当所述评价信息为评价值时，获取所述参考图片的所述评价值的计算公式为：EV＝b1×ev1+b2×ev2+b3×ev3+…+bn×evn(1)
式(1)中，EV为所述参考图片的评价值，ev1、ev2、ev3和evn为不同的评价值，b1、b2、b3和bn分别为ev1、ev2、ev3和evn对应的权重；其中，b1+b2+b3+…+bn＝1，bi，i＝1，2，3，…，n的具体取值根据所述评价值的影响参数设置或采用推荐设置；
目标图片确定模块，用于根据所述评价信息从所述至少一张参考图片中筛选出评价最优的所述参考图片作为目标图片；
调整参数获取模块，用于获取所述目标图片对应的图片参数作为目标图片调整参数；
图片处理模块，用于根据所述目标图片调整参数对待处理图片进行图像处理；
其中，所述参考图片为用户拍照后保存的图片、所述用户从网页上下载保存的图片、某一页面的截图、或者是经过美图算法修图之后的图片，且具有代表所述用户偏好的图片。
8.根据权利要求7所述的图片的处理装置，其特征在于，所述目标图片调整参数包括图片色调调整参数、图片黑白调整参数以及图片光效调整参数中的一种或多种参数。
9.根据权利要求7所述的图片的处理装置，其特征在于，所述评价信息为评价值；
所述评价信息获取模块还用于当所述参考图片的评价信息包括不止一个评价值时，获取所述不止一个评价值的平均值作为该参考图片的评价值信息。
10.根据权利要求7所述的图片的处理装置，其特征在于，所述装置还包括第一参考图片获取模块，用于获取所述待处理图片的图片类型；获取与所述待处理图片的图片类型匹配的图片作为所述参考图片，调用所述评价信息获取模块。
11.根据权利要求7所述的图片的处理装置，其特征在于，所述装置还包括第二参考图片获取模块，用于获取所述待处理图片对应的身份特征信息；获取与所述身份特征信息匹配的图片作为所述参考图片，调用所述评价信息获取模块。
12.根据权利要求7所述的图片的处理装置，其特征在于，所述评价信息获取模块还用于检测用户针对所述参考图片输入的参考评价信息，获取所述输入的参考评价信息作为与该参考图片对应的评价信息，和/或，获取用户社交关系链上的好友针对所述参考图片输入的好友评价信息作为与该参考图片对应的评价信息。
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