一種照片選擇的方法及裝置的制造方法
【專利摘要】本發明公開了一種照片選擇的方法及裝置，用于解決當智能設備連拍照片后，用戶需要逐張翻看多張連拍照片來挑選需要的照片的問題。所述方法包括：智能設備通過所述智能設備上的雙攝像頭連續拍攝得到的N張照片；對于所述N張照片中的每張照片，智能設備根據所述照片的景深對應的跨度值和所述照片中包含的像素點的亮度值，確定所述照片的特征值；所述智能設備根據確定出的特征值，從所述N張照片中，選擇至少一張照片，并在所述智能設備的屏幕上顯示所述至少一張照片。當智能設備連拍多張照片后，智能設備可以根據所拍攝的多張照片的特征值，從所拍攝的多張照片中，為用戶推薦照片，從而節約了用戶選擇照片的時間，提高了用戶體驗。
【專利說明】
一種照片選擇的方法及裝置
技術領域
[0001]本發明涉及智能設備領域，尤其涉及一種照片選擇的方法及裝置。
【背景技術】
[0002]隨著智能設備中拍照功能的發展，智能設備上安裝了雙攝像頭，并且智能設備可以實現連續拍攝多張照片。
[0003]在現有技術中，當智能設備連拍照片后，用戶需要逐張翻看多張連拍照片來挑選用戶需要的照片，浪費了用戶的時間，降低了用戶體驗。
【發明內容】
[0004]本發明的目的是提供一種照片選擇的方法及裝置，以解決當智能設備連拍照片后，用戶需要逐張翻看多張連拍照片來挑選需要的照片的問題。
[0005]本發明的目的是通過以下技術方案實現的:
[0006]—種照片選擇的方法，所述方法包括:
[0007]智能設備通過所述智能設備上的雙攝像頭連續拍攝得到的N張照片；
[0008]對于所述N張照片中的每張照片，智能設備根據所述照片的景深對應的跨度值和所述照片中包含的像素點的亮度值，確定所述照片的特征值；
[0009]所述智能設備根據確定出的特征值，從所述N張照片中，選擇至少一張照片，并在所述智能設備的屏幕上顯示所述至少一張照片。
[0010]可選的，對于所述N張照片中的每張照片，智能設備根據所述照片的景深對應的跨度值和所述照片中包含的像素點的亮度值，確定所述照片的特征值，包括:
[0011]所述智能設備根據所述N張照片中每張照片包含的像素點的亮度值，將所述N張照片進行排序，確定出每張照片在所述N張照片中排序位置對應的排序值；
[0012]對于所述N張照片中的每張照片，所述智能設備根據所述照片的景深對應的跨度值和所述照片對應的排序值，確定出所述特征值。
[0013]可選的，對于所述N張照片中的每張照片，所述智能設備根據所述照片的景深對應的跨度值和所述照片對應的排序值，確定出所述特征值，包括:
[0014]對于所述N張照片中的每張照片，所述智能設備將所述照片的景深對應的跨度值和所述照片對應的排序值之和，確定為所述特征值;或
[0015]對于所述N張照片中的每張照片，所述智能設備將所述照片的景深對應的跨度值和所述照片對應的排序值之積，確定為所述特征值。
[0016]可選的，所述智能設備根據所述N張照片中每張照片包含的像素點的亮度值，將所述N張照片進行排序，確定出每張照片在所述N張照片中排序位置對應的排序值，包括:
[0017]所述智能設備根據所述照片中包含的像素點的亮度值，確定出用于表征像素點的亮度的直方圖；
[0018]所述智能設備根據所述直方圖，確定出所述照片的像素點的亮度的正態分布的方差;
[0019]所述智能設備確定出所述方差與標準正態分布的方差的差值；
[0020]所述智能設備將所述N張照片按照所述差值從大到小的順序進行排序，確定出每張照片在所述N張照片中排序位置對應的排序值。
[0021]可選的，所述智能設備根據確定出的特征值，從所述N張照片中，選擇至少一張照片，所述方法包括:
[0022]所述智能設備根據確定出的特征值，從所述N張照片中，選擇出特征值最大的照片;或
[0023]所述智能設備根據確定出的特征值，從所述N張照片中，選擇出特征值最小的照片。
[0024]基于與方法同樣的發明構思，本發明實施例提供了一種照片選擇的裝置，包括:
[0025]獲取模塊，用于通過智能設備上的雙攝像頭連續拍攝得到的N張照片；
[0026]確定模塊，用于對于所述N張照片中的每張照片，根據所述照片的景深對應的跨度值和所述照片中包含的像素點的亮度值，確定所述照片的特征值；
[0027]選擇模塊，用于根據確定出的特征值，從所述N張照片中，選擇至少一張照片，并在智能設備的屏幕上顯示所述至少一張照片。
[0028]可選的，所述確定模塊具體用于:
[0029]根據所述N張照片中每張照片包含的像素點的亮度值，將所述N張照片進行排序，確定出每張照片在所述N張照片中排序位置對應的排序值；
[0030]對于所述N張照片中的每張照片，根據所述照片的景深對應的跨度值和所述照片對應的排序值，確定出所述特征值。
[0031 ]可選的，所述確定模塊具體用于:
[0032]對于所述N張照片中的每張照片，將所述照片的景深對應的跨度值和所述照片對應的排序值之和，確定為所述特征值;或
[0033]對于所述N張照片中的每張照片，將所述照片的景深對應的跨度值和所述照片對應的排序值之積，確定為所述特征值。
[0034]可選的，所述確定模塊具體還用于:
[0035]根據所述照片中包含的像素點的亮度值，確定出用于表征像素點的亮度的直方圖；
[0036]根據所述直方圖，確定出所述照片的像素點的亮度的正態分布的方差；
[0037]確定出所述方差與標準正態分布的方差的差值；
[0038]將所述N張照片按照所述差值從大到小的順序進行排序，確定出每張照片在所述N張照片中排序位置對應的排序值。
[0039]可選的，所述選擇模塊具體用于:
[0040]根據確定出的特征值，從所述N張照片中，選擇出特征值最大的照片;或[0041 ]根據確定出的特征值，從所述N張照片中，選擇出特征值最小的照片。
[0042]本發明實施例提供的方法和裝置中，智能設備通過所述智能設備上的雙攝像頭連續拍攝得到的N張照片;對于所述N張照片中的每張照片，智能設備根據所述照片的景深對應的跨度值和所述照片中包含的像素點的亮度值，確定所述照片的特征值;所述智能設備根據確定出的特征值，從所述N張照片中，選擇至少一張照片，并在所述智能設備的屏幕上顯示所述至少一張照片。當智能設備連拍多張照片后，智能設備可以根據所拍攝的多張照片的特征值，從所拍攝的多張照片中，為用戶推薦照片，從而節約了用戶選擇照片的時間，提高了用戶體驗。
【附圖說明】
[0043]圖1為本發明實施例提供的一種照片選擇的方法流程圖；
[0044]圖2為本發明實施例提供的一種照片的直方圖；
[0045]圖3為本發明實施例提供的一種標準正態分布圖；
[0046]圖4為本發明實施例提供的另一種照片選擇的方法流程圖；
[0047]圖5為本發明實施例提供的一種照片選擇的裝置示意圖。
【具體實施方式】
[0048]為使本發明實施例的目的、技術方案和優點更加清楚，下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有作出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發明保護的范圍。
[0049]下面將結合附圖，對本發明實施例提供的技術方案進行詳細說明。
[0050]本發明實施例提供了一種照片選擇的方法，如圖1所示，包括如下操作:
[0051]步驟100、智能設備通過所述智能設備上的雙攝像頭連續拍攝得到的N張照片。
[0052]其中，所述N為大于I的正整數。
[0053]步驟110、對于所述N張照片中的每張照片，智能設備根據所述照片的景深對應的跨度值和所述照片中包含的像素點的亮度值，確定所述照片的特征值。
[0054]其中，所述照片的景深是指拍攝所述照片時雙攝像頭中主攝像頭的焦點前后能清晰成像的范圍，所述照片的景深對應的跨度值為景深中最大值與最小值的差值，即所述范圍中的最大值與最小值的差值。例如，照片的景深為[7，300]，則跨度值為300-7 = 293。
[0055]步驟120、所述智能設備根據確定出的特征值，從所述N張照片中，選擇至少一張照片，并在所述智能設備的屏幕上顯示所述至少一張照片。
[0056]其中，在所述智能設備的屏幕上顯示所述至少一張照片時，可以僅顯示選擇出的照片的縮略圖；也可以顯示所述N張照片的縮略圖，并將選擇出的照片排列在前面，本發明實施例中對如何顯示選擇出的照片不做限定。
[0057]本發明實施例中，智能設備通過所述智能設備上的雙攝像頭連續拍攝得到的N張照片;對于所述N張照片中的每張照片，智能設備根據所述照片的景深對應的跨度值和所述照片中包含的像素點的亮度值，確定所述照片的特征值;所述智能設備根據確定出的特征值，從所述N張照片中，選擇至少一張照片，并在所述智能設備的屏幕上顯示所述至少一張照片。當智能設備連拍多張照片后，智能設備可以根據所拍攝的多張照片的特征值，從所拍攝的多張照片中，為用戶推薦照片，從而節約了用戶選擇照片的時間，提高了用戶體驗。
[0058]當然本發明實施例中也可以通過所述照片中包含的像素點的飽和度、色調等和所述照片的景深對應的跨度值，確定出所述特征值;本發明實施例對其不做限定。
[0059]一種可能的實現方式中，所述智能設備根據所述照片的景深對應的跨度值和所述照片中包含的像素點的亮度值，確定出所述特征值，包括:
[0060]所述智能設備根據所述N張照片中每張照片包含的像素點的亮度值，將所述N張照片進行排序，確定出每張照片在所述N張照片中排序位置對應的排序值；
[0061]對于所述N張照片中的每張照片，所述智能設備根據所述照片的景深對應的跨度值和所述照片對應的排序值，確定出所述特征值。
[0062]本發明實施例中，所述智能設備根據所述照片的景深對應的跨度值和所述排序值，確定出所述特征值，可以通過以下兩種可能的方式實現:
[0063]方式一、對于所述N張照片中的每張照片，所述智能設備將所述照片的景深對應的跨度值和所述照片對應的排序值之和，確定為所述照片的特征值;關系表達式如下:
[0064]Ti = Di+Pi;
[0065]其中，Ti表示第i張照片的特征值，Di表示第i張照片的景深對應的跨度值，Pi表示第i張照片的排序值，i = I，…，N。
[0066]方式二、對于所述N張照片中的每張照片，所述智能設備將所述照片的景深對應的跨度值和所述照片對應的排序值之積，確定為所述特征值;關系表達式如下:
[0067]Ti = Di^Pi ；
[0068]其中，T1表示第i張照片的特征值，D1表示第i張照片的景深對應的跨度值,P1表示第i張照片的排序值，i = I，…，N。
[0069]—種可選的實施方式中，所述智能設備根據所述N張照片中每張照片包含的像素點的亮度值，將所述N張照片進行排序，確定出每張照片在所述N張照片中排序位置對應的排序值，包括:
[0070]所述智能設備根據所述照片中包含的像素點的亮度值，確定出用于表征像素點的亮度的直方圖；
[0071]所述智能設備根據所述直方圖，確定出所述照片的像素點的亮度的正態分布的方差;
[0072]所述智能設備確定出所述方差與標準正態分布的方差的差值；
[0073]所述智能設備將所述N張照片按照所述差值從大到小的順序進行排序，確定出每張照片在所述N張照片中排序位置對應的排序值。
[0074]舉例說明:所述照片表征像素點的亮度的直方圖如圖2所示，圖2中，橫軸代表照片中的亮度值，亮度值的范圍為[O，255]，從左向右，表示從全黑逐漸過渡到全白；縱軸代表照片中處于這個亮度范圍的像素的相對數量。
[0075]根據圖2所示的直方圖確定出所述照片對應的正態分布，以5張照片為例，得到正態分布參數，假設得到5張照片的方差分別為90、100、130、110和140。
[0076]標準正態分布如圖3所示:N( 128，128)，其中均值μ = 128，方差σ~2 = 128。
[0077]所述5張照片與標準正態分布方差的差值分別為38、28、18、2和12，根據方差從大到小的順序進行排序，得到每張照片的排序值，其中，照片I的排序值PiSl、照片2的排序值P2為2、照片3的排序值P3為3、照片4的排序值P4為5，照片5的排序值?5為4。
[0078]本發明實施例中，所述智能設備根據確定出的特征值，從所述N張照片中，選擇至少一張照片，包括如下兩種可選的實現方式:
[0079]方式1、所述智能設備根據確定出的特征值，從所述N張照片中，選擇出特征值最大的照片。
[0080]具體的，特征值最大的照片的亮度和清晰度好。
[0081]該方式下，具體包括:
[0082]所述智能設備直接從所述N張照片中，選擇特征值最大的照片;或者
[0083]所述智能設備在接收到第一選擇指令時，根據確定出的特征值，從所述N張照片中，選擇特征值最大的照片，其中，所述第一選擇指令用于指示選擇特征值最大的照片。
[0084]智能設備根據用戶發出的指令，向用戶推薦照片，更好滿足了用戶的需求，提高了用戶體驗。
[0085]方式2、所述智能設備根據確定出的特征值，從所述N張照片中，選擇出特征值最小的照片。
[0086]具體的，特征值最小的照片中背景虛化，當用戶需要背景虛化的照片時，選擇特征值最小的照片。
[0087]該方式下，具體包括:
[0088]所述智能設備直接從所述N張照片中，選擇特征值最小的照片;或者
[0089]所述智能設備在接收到第二選擇指令時，根據確定出的特征值，從所述N張照片中，選擇特征值最小的照片，其中，所述第二選擇指令用于指示選擇特征值最小的照片。
[0090]智能設備根據用戶發出的指令，向用戶推薦照片，更好滿足了用戶的需求，提高了用戶體驗。
[0091]本發明實施例中，不限于以上兩種情況，智能設備還可以通過其他方式選擇照片，例如，智能設備根據確定出的特征值，從所述N張照片中，選擇特征值最大和特征值最小的照片;或者智能設備在接收到第三選擇指令時，根據確定出的特征值，從所述N張照片中，選擇特征值最大和特征值最小的照片。
[0092]又如，智能設備根據確定出的特征值，將所述N張照片按照特征值從大到小的順序進行排序，選擇前M張照片;或者智能設備在接收到第三選擇指令時，根據確定出的特征值，將所述N張照片按照特征值從大到小的順序進行排序，選擇前M張照片，其中，M為大于I的正整數。
[0093]再如，智能設備根據確定出的特征值，將所述N張照片按照特征值按照從大到小的順序進行排序，選擇后Q張照片；或者智能設備在接收到第三選擇指令時，根據確定出的特征值，將所述N張照片按照特征值按照從大到小的順序進行排序，選擇后Q張照片，其中，Q為大于I的正整數。
[0094]下面通過一個具體實施例，對本發明實施例提供的一種照片選擇的方法進行詳細說明，如圖4所示，包括:
[0095]步驟410、智能設備連續拍攝5張照片。
[0096]步驟420、智能設備根據所述5張照片中像素點的亮度，確定出每張照片的亮度直方圖。
[0097]步驟430、智能設備根據每張照片的亮度直方圖確定出每張照片的正態分布，確定出每張照片正態分布的方差，假設所述5張照片的方差分別為90、100、130、110和140。
[0098]步驟440、智能設備根據所述5張照片的方差確定出每張照片的方差與標準正態分布的方差的差值，假設標準正態分布的方差為128，所述5張照片與標準正態分布方差的差值分別為照片I的方差為38、照片2的方差為28、照片3的方差為2、照片4的方差為18、和照片5的方差為12。
[0099]步驟450、智能設備根據方差從大到小的順序進行排序，得到每張照片的排序值，其中，照片I的排序值PiSl、照片2的排序值Ρ2*2、照片3的排序值P3為5、照片4的排序值P4為3、照片5的排序值?5為4。
[0100]步驟460、智能設備確定出5張照片中的每張照片的景深對應的跨度值，照片I的景深對應的跨度值DiSSOO、照片2的景深對應的跨度值D2為135、照片3的景深對應的跨度值D3為157、照片4的景深對應的跨度值D4為123、照片5的景深對應的跨度值05為164。
[0101 ] 步驟470、智能設備確定出5張照片的特征值，照片I的特征值!^ = PdD1 = 201,照片2的特征值T2 = P2+D2=137、照片3的特征值T3 = P3+D3 = 162、照片4的特征值T4 = P4+D4=126、照片5的特征值T5 = P5+D5 = 168。
[0102]步驟480、智能設備確定出特征值最大的照片I在屏幕上顯示。
[0103]基于與方法同樣的發明構思，本發明實施例提供了一種照片選擇的裝置，如圖5所示，包括:
[0104]獲取模塊501，用于通過智能設備上的雙攝像頭連續拍攝得到的N張照片；
[0105]確定模塊502，用于對于所述N張照片中的每張照片，根據所述照片的景深對應的跨度值和所述照片中包含的像素點的亮度值，確定所述照片的特征值；
[0106]選擇模塊503，用于根據確定出的特征值，從所述N張照片中，選擇至少一張照片，并在智能設備的屏幕上顯示所述至少一張照片。
[0107]本發明實施例提供的一種照片選擇的裝置，包括:智能設備通過所述智能設備上的雙攝像頭連續拍攝得到的N張照片;對于所述N張照片中的每張照片，智能設備根據所述照片的景深對應的跨度值和所述照片中包含的像素點的亮度值，確定所述照片的特征值；所述智能設備根據確定出的特征值，從所述N張照片中，選擇至少一張照片，并在所述智能設備的屏幕上顯示所述至少一張照片。當智能設備連拍多張照片后，智能設備可以根據所拍攝的多張照片的特征值，從所拍攝的多張照片中，為用戶推薦照片，從而節約了用戶選擇照片的時間，提高了用戶體驗。
[0108]可選的，所述確定模塊具體用于:
[0109]根據所述N張照片中每張照片包含的像素點的亮度值，將所述N張照片進行排序，確定出每張照片在所述N張照片中排序位置對應的排序值；
[0110]對于所述N張照片中的每張照片，根據所述照片的景深對應的跨度值和所述照片對應的排序值，確定出所述特征值。
[0111]可選的，所述確定模塊具體用于:
[0112]對于所述N張照片中的每張照片，將所述照片的景深對應的跨度值和所述照片對應的排序值之和，確定為所述特征值;或
[0113]對于所述N張照片中的每張照片，將所述照片的景深對應的跨度值和所述照片對應的排序值之積，確定為所述特征值。
[0114]可選的，所述確定模塊具體還用于:
[0115]根據所述照片中包含的像素點的亮度值，確定出用于表征像素點的亮度的直方圖；
[0116]根據所述直方圖，確定出所述照片的像素點的亮度的正態分布的方差；
[0117]確定出所述方差與標準正態分布的方差的差值；
[0118]將所述N張照片按照所述差值從大到小的順序進行排序，確定出每張照片在所述N張照片中排序位置對應的排序值。
[0119]可選的，所述選擇模塊具體用于:
[0120]根據確定出的特征值，從所述N張照片中，選擇出特征值最大的照片;或[0121 ]根據確定出的特征值，從所述N張照片中，選擇出特征值最小的照片。
[0122]本領域內的技術人員應明白，本發明的實施例可提供為方法、系統、或計算機程序產品。因此，本發明可采用完全硬件實施例、完全軟件實施例、或結合軟件和硬件方面的實施例的形式。而且，本發明可采用在一個或多個其中包含有計算機可用程序代碼的計算機可用存儲介質(包括但不限于磁盤存儲器、CD-ROM、光學存儲器等)上實施的計算機程序產品的形式。
[0123]本發明是參照根據本發明實施例的方法、設備(系統)、和計算機程序產品的流程圖和/或方框圖來描述的。應理解可由計算機程序指令實現流程圖和/或方框圖中的每一流程和/或方框、以及流程圖和/或方框圖中的流程和/或方框的結合。可提供這些計算機程序指令到通用計算機、專用計算機、嵌入式處理機或其他可編程數據處理設備的處理器以產生一個機器，使得通過計算機或其他可編程數據處理設備的處理器執行的指令產生用于實現在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能的裝置。
[0124]這些計算機程序指令也可存儲在能引導計算機或其他可編程數據處理設備以特定方式工作的計算機可讀存儲器中，使得存儲在該計算機可讀存儲器中的指令產生包括指令裝置的制造品，該指令裝置實現在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能。
[0125]這些計算機程序指令也可裝載到計算機或其他可編程數據處理設備上，使得在計算機或其他可編程設備上執行一系列操作步驟以產生計算機實現的處理，從而在計算機或其他可編程設備上執行的指令提供用于實現在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能的步驟。
[0126]盡管已描述了本發明的優選實施例，但本領域內的技術人員一旦得知了基本創造性概念，則可對這些實施例作出另外的變更和修改。所以，所附權利要求意欲解釋為包括優選實施例以及落入本發明范圍的所有變更和修改。
[0127]顯然，本領域的技術人員可以對本發明進行各種改動和變型而不脫離本發明的精神和范圍。這樣，倘若本發明的這些修改和變型屬于本發明權利要求及其等同技術的范圍之內，則本發明也意圖包含這些改動和變型在內。
【主權項】
1.一種照片選擇的方法，其特征在于，所述方法包括: 智能設備通過所述智能設備上的雙攝像頭連續拍攝得到的N張照片； 對于所述N張照片中的每張照片，所述智能設備根據所述照片的景深對應的跨度值和所述照片中包含的像素點的亮度值，確定所述照片的特征值； 所述智能設備根據確定出的特征值，從所述N張照片中，選擇至少一張照片，并在所述智能設備的屏幕上顯示所述至少一張照片。2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，對于所述N張照片中的每張照片，所述智能設備根據所述照片的景深對應的跨度值和所述照片中包含的像素點的亮度值，確定所述照片的特征值，包括: 所述智能設備根據所述N張照片中每張照片包含的像素點的亮度值，將所述N張照片進行排序，確定出每張照片在所述N張照片中排序位置對應的排序值； 對于所述N張照片中的每張照片，所述智能設備根據所述照片的景深對應的跨度值和所述照片對應的排序值，確定出所述特征值。3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，對于所述N張照片中的每張照片，所述智能設備根據所述照片的景深對應的跨度值和所述照片對應的排序值，確定出所述特征值，包括: 對于所述N張照片中的每張照片，所述智能設備將所述照片的景深對應的跨度值和所述照片對應的排序值之和，確定為所述特征值;或 對于所述N張照片中的每張照片，所述智能設備將所述照片的景深對應的跨度值和所述照片對應的排序值之積，確定為所述特征值。4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述智能設備根據所述N張照片中每張照片包含的像素點的亮度值，將所述N張照片進行排序，確定出每張照片在所述N張照片中排序位置對應的排序值，包括: 所述智能設備根據所述照片中包含的像素點的亮度值，確定出用于表征像素點的亮度的直方圖； 所述智能設備根據所述直方圖，確定出所述照片的像素點的亮度的正態分布的方差； 所述智能設備確定出所述方差與標準正態分布的方差的差值； 所述智能設備將所述N張照片按照所述差值從大到小的順序進行排序，確定出每張照片在所述N張照片中排序位置對應的排序值。5.根據權利要求1?4中任一項所述的方法，其特征在于，所述智能設備根據確定出的特征值，從所述N張照片中，選擇至少一張照片，包括: 所述智能設備根據確定出的特征值，從所述N張照片中，選擇出特征值最大的照片;或 所述智能設備根據確定出的特征值，從所述N張照片中，選擇出特征值最小的照片。6.一種照片選擇的裝置，其特征在于，所述裝置包括: 獲取模塊，用于通過智能設備上的雙攝像頭連續拍攝得到的N張照片； 確定模塊，用于對于所述N張照片中的每張照片，根據所述照片的景深對應的跨度值和所述照片中包含的像素點的亮度值，確定所述照片的特征值； 選擇模塊，用于根據確定出的特征值，從所述N張照片中，選擇至少一張照片，并在智能設備的屏幕上顯示所述至少一張照片。7.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述確定模塊具體用于: 根據所述N張照片中每張照片包含的像素點的亮度值，將所述N張照片進行排序，確定出每張照片在所述N張照片中排序位置對應的排序值； 對于所述N張照片中的每張照片，根據所述照片的景深對應的跨度值和所述照片對應的排序值，確定出所述特征值。8.根據權利要求7所述的裝置，其特征在于，所述確定模塊具體用于: 對于所述N張照片中的每張照片，將所述照片的景深對應的跨度值和所述照片對應的排序值之和，確定為所述特征值;或 對于所述N張照片中的每張照片，將所述照片的景深對應的跨度值和所述照片對應的排序值之積，確定為所述特征值。9.根據權利要求8所述的裝置，其特征在于，所述確定模塊具體還用于: 根據所述照片中包含的像素點的亮度值，確定出用于表征像素點的亮度的直方圖； 根據所述直方圖，確定出所述照片的像素點的亮度的正態分布的方差； 確定出所述方差與標準正態分布的方差的差值； 將所述N張照片按照所述差值從大到小的順序進行排序，確定出每張照片在所述N張照片中排序位置對應的排序值。10.根據權利要求6?9中任一項所述的裝置，其特征在于，所述選擇模塊具體用于: 根據確定出的特征值，從所述N張照片中，選擇出特征值最大的照片;或 根據確定出的特征值，從所述N張照片中，選擇出特征值最小的照片。
【文檔編號】G06F17/30GK105893578SQ201610203626
【公開日】2016年8月24日
【申請日】2016年3月31日
【發明人】穆青
【申請人】青島海信移動通信技術股份有限公司