一種圖像處理方法、裝置和終端的制作方法
【專利摘要】本發明公開了一種圖像處理方法、裝置和終端。該方法包括：在待處理的多個圖像中，根據每個圖像的特征，計算圖像之間的匹配度；獲取匹配度大于預設的匹配度閾值的多個圖像；根據預設的圖像管理策略，刪除或保留所述匹配度大于預設的匹配度閾值的多個圖像中的全部或部分圖像。本發明基于圖像識別技術和信號處理技術，在多張照片中，識別出相同場景的照片，進行圖片刪除或保留管理；還可以計算相同場景的照片的清晰度，將相同場景的照片及其清晰度展示給用戶，作為用戶整理照片時參考。通過本發明可以幫助用戶識別重復性的照片，方便用戶刪除拍攝失敗的照片，進而節省存儲空間，用戶體驗效果較好。
【專利說明】
一種圖像處理方法、裝置和終端
技術領域
[0001]本發明涉及圖像處理技術領域，尤其涉及一種圖像處理方法、裝置和終端。
【背景技術】
[0002]隨著終端技術的發展，終端中的功能越來越豐富。在終端的諸多功能中，用戶使用比較多的功能為拍照功能。但是，在拍照過程中，用戶經常由于抖動、對焦失敗、取景框中有其他人走過、調節相機參數、拍照姿勢沒擺好、光線太暗、噪點過多等原因，對同一場景進行修正性的重復拍攝，在重復拍攝的照片中，大部分為拍攝失敗的照片，只有少部分為拍攝成功的照片。
[0003]例如圖1A、圖1B和圖1C所示的相同場景下的重復拍攝的照片，圖1B所示的圖像明顯模糊；圖1C所示的圖像比較清晰；圖1A所示的圖像，在像素較小的終端屏幕上顯示看似清晰，但是在像素較高的終端屏幕上顯示就會發現圖像模糊且噪點較多。
[0004]針對重復拍照的情況，終端中會存在多張場景相同的照片。目前，終端的圖冊沒有針對這種情況的自動管理功能，即不能將場景相同的照片統一提供給用戶，進行照片的刪除或保留管理，而是需要用戶自己手動整理終端中重復場景下拍攝的失敗照片，因此，用戶在管理場景相同的照片時非常不便，容易造成終端中存儲大量拍攝失敗的照片的問題，浪費終端的存儲空間。
【發明內容】
[0005]本發明的主要目的在于提供一種圖像處理方法、裝置和終端，以解決現有技術對于場景相同的照片管理不便的問題。
[0006]基于上述技術問題，本發明是通過以下技術方案來解決的。
[0007]本發明提供了一種圖像處理方法，包括:在待處理的多個圖像中，根據每個圖像的特征，計算圖像之間的匹配度；獲取匹配度大于預設的匹配度閾值的多個圖像；根據預設的圖像管理策略，刪除或保留所述匹配度大于預設的匹配度閾值的多個圖像中的全部或部分圖像。
[0008]其中，在待處理的多個圖像中，根據每個圖像的特征，計算圖像之間的匹配度，包括:在待處理的圖像中，根據每個圖像的屬性，將所述待處理的圖像劃分為一個或多個圖像組；分別計算每個圖像組中的圖像之間的匹配度；所述獲取匹配度大于預設的匹配度閾值的多個圖像，包括:分別獲取每個圖像組中匹配度大于預設的匹配度閾值的多個圖像。
[0009]其中，所述圖像的屬性包括:可交換圖像文件EXIF屬性；其中，所述EXIF屬性包括圖像拍攝時間信息和圖像拍攝位置信息；根據每個圖像的屬性，將待處理的多個圖像劃分為一個或多個圖像組，包括:根據每個圖像的EXIF屬性，將拍攝距離小于預設的距離閾值、且拍攝時間間隔小于預設的時間閾值的多個圖像，劃分為一個圖像組。
[0010]其中，所述分別計算每個圖像組中的圖像之間的匹配度，包括:針對每個圖像組，獲取所述圖像組中每個圖像的縮略圖；在每個圖像的縮略圖中，提取視覺圖像特征點；基于每個圖像的視覺圖像特征點，計算所述圖像組中圖像兩兩之間的匹配度。
[0011]其中，所述根據預設的圖像管理策略，刪除或保留所述匹配度大于預設的匹配度閾值的多個圖像中的全部或部分圖像，包括:針對所述匹配度大于預設的匹配度閾值的多個圖像，計算其中每個圖像的清晰度和/或噪點個數；根據每個圖像的清晰度和/或噪點個數，選擇刪除或保留所述多個圖像中的全部或部分圖像。
[0012]本發明還提供了一種圖像處理裝置，包括:計算模塊，用于計算待處理的圖像之間的匹配度；獲取模塊，用于獲取匹配度大于預設的匹配度閾值的多個圖像；處理模塊，用于根據預設的圖像管理策略，刪除或保留所述匹配度大于預設的匹配度閾值的多個圖像中的全部或部分圖像。
[0013]其中，所述計算模塊，用于在待處理的圖像中，根據每個圖像的屬性，將所述待處理的圖像劃分為一個或多個圖像組；分別計算每個圖像組中的圖像之間的匹配度；其中，所述圖像的屬性包括:可交換圖像文件EXIF屬性；其中，所述EXIF屬性包括圖像拍攝時間信息和圖像拍攝位置信息；所述計算模塊，根據每個圖像的EXIF屬性，將拍攝距離小于預設的距離閾值、且拍攝時間間隔小于預設的時間閾值的多個圖像，劃分為一個圖像組；所述獲取模塊，用于分別獲取每個圖像組中匹配度大于預設的匹配度閾值的多個圖像。
[0014]其中，所述計算模塊，用于:針對每個圖像組，獲取所述圖像組中每個圖像的縮略圖；在每個圖像的縮略圖中，提取視覺圖像特征點；基于每個圖像的視覺圖像特征點，計算所述圖像組中圖像兩兩之間的匹配度。
[0015]其中，所述處理模塊，用于:針對所述匹配度大于預設的匹配度閾值的多個圖像，計算其中每個圖像的清晰度和/或噪點個數；根據每個圖像的清晰度和/或噪點個數，選擇刪除或保留所述多個圖像中的全部或部分圖像。
[0016]本發明又提供了一種終端，所述終端基于所述的圖像處理裝置，對存儲在所述終端中的圖像進行圖像處理。
[0017]本發明有益效果如下:
[0018]本發明基于圖像識別技術和信號處理技術，在多張照片中，識別出相同場景的照片，進行圖片刪除或保留管理；還可以計算相同場景的照片的清晰度，將相同場景的照片及其清晰度展示給用戶，作為用戶整理照片時參考。通過本發明可以幫助用戶識別重復性的照片，方便用戶刪除拍攝失敗的照片，進而節省存儲空間，用戶體驗效果較好。
【附圖說明】
[0019]此處所說明的附圖用來提供對本發明的進一步理解，構成本申請的一部分，本發明的示意性實施例及其說明用于解釋本發明，并不構成對本發明的不當限定。在附圖中:
[0020]圖1A、1B和IC是相同場景下重復拍攝的照片的示意圖；
[0021]圖2是根據本發明一實施例的圖像處理方法的流程圖；
[0022]圖3是根據本發明一實施例的圖像處理方法的具體流程圖；
[0023]圖4是根據本發明一實施例的計算圖像之間的匹配度的步驟的流程圖；
[0024]圖5是根據本發明一實施例的圖像處理裝置的結構圖。
【具體實施方式】
[0025]本發明的主要思想在于，在待處理的圖像中，通過識別圖像之間的匹配度，識別出相同場景下的多個圖像，進而刪除或保留多個圖像中的全部或部分圖像。通過本發明可以幫助用戶識別重復性的照片，方便用戶刪除拍攝失敗的照片，進而節省存儲空間，用戶體驗效果較好。
[0026]為使本發明的目的、技術方案和優點更加清楚，以下結合附圖及具體實施例，對本發明作進一步地詳細說明。
[0027]本發明提供了一種圖像處理方法。如圖2所示，為根據本發明一實施例的圖像處理方法的流程圖。
[0028]步驟S210，在待處理的多個圖像中，根據每個圖像的特征，計算圖像之間的匹配度。
[0029]待處理的多個圖像例如是照片、圖片。
[0030]匹配度是指圖像之間的相似程度。因為相同場景拍攝的照片必然相似度較高，所以可以用圖像之間的匹配度來篩選出相同場景的圖像。
[0031]具體的，從已經存儲的圖像中，獲取全部或部分圖像作為待處理的圖像；待處理的圖像的數量為多個，至少為兩個；提取每個圖像中的特征，該特征包括點、線或面特征，例如:特征為視覺圖像特征點；根據圖像中的特征，計算任意的多個圖像之間的匹配度，如，計算待處理的圖像兩兩之間的匹配度、計算待處理的圖像之中任意三個圖像之間的匹配度。進一步地，基于預設的匹配度算法，計算圖像之間的匹配度。匹配度算法包括但不限于:歐幾里得距離算法、余弦定理算法。
[0032]步驟S220，獲取匹配度大于預設的匹配度閾值的多個圖像。
[0033]匹配度閾值，用于衡量圖像之間是否為相同場景。圖像之間的匹配度大于匹配度閾值，則表示圖像之間的場景相同；圖像之間的匹配度小于等于匹配度閾值，則表示圖像之間的場景不同。
[0034]因為，本實施例的目的在于，管理相同場景下的圖像。所以，在得到圖像之間的匹配度之后，將匹配度大于匹配度閾值的多個圖像單獨獲取出來，也即是將相同場景的多個圖像單獨獲取出來。
[0035]例如:待處理的圖像包括a、b、c、d ;匹配度閾值為0.9 ;計算a和b、a和C、a和d、b和c、b和d、c和d之間的匹配度分別為0.95 (a和b)、0.2 (a和c)、0.3 (a和d)、0.2 (b和c)、0.3 (b和d)、0.96 (c和d)；圖像之間相似度大于0.9的為a和b、以及c和d，那么說明a和b為相同場景下的圖像，c和d為相同場景下的圖像；分別獲取a和b、以及c和d，作為兩組相同場景的圖像。
[0036]步驟S230，根據預設的圖像管理策略，刪除或保留所述匹配度大于預設的匹配度閾值的多個圖像中的全部或部分圖像。
[0037]在圖像管理策略中，規定了對匹配度大于預設的匹配度閾值的多個圖像的處理方法，以便刪除或保留相同場景下的圖像。
[0038]圖像管理策略包括但不限于:針對匹配度大于預設的匹配度閾值的多個圖像，計算其中每個圖像的清晰度和/或噪點個數；根據每個圖像的清晰度和/或噪點個數，選擇刪除或保留所述多個圖像中的全部或部分圖像。
[0039]例如:圖像管理策略為:在匹配度大于預設的匹配度閾值的多個圖像中，刪除清晰度小于預設的清晰度閾值的圖像；或者刪除噪點個數大于噪點個數閾值的圖像；或者對圖片的清晰度或噪點個數進行排序，僅保留清晰度最高或噪點個數最少的圖像，刪除其余的圖像；再或者，將匹配度大于匹配度閾值的多個圖像展示給用戶，由用戶選擇刪除或保留圖像。
[0040]為了方便用戶選擇需要刪除或保留的圖像，計算匹配度大于預設的匹配度閾值的多個圖像中每個圖像的清晰度；在展示圖像的同時，展示該圖像的清晰度；用戶可以根據圖像的清晰度來選擇刪除或保留該圖像。
[0041]進一步地，如果有多組匹配度大于匹配度閾值的多個圖像，也即是說，有多組相同場景的圖像，則分別將每組圖像展示給用戶。例如:a和b的匹配度大于匹配度閾值，c和d的匹配度大于匹配度閾值，那么可以先為用戶展示a和b，在對a和b處理完成后，再為用戶展示c和d。
[0042]下面給出一個具體的實施例，來對本發明進行進一步地的說明。
[0043]如圖3所示，圖3是根據本發明一實施例的圖像處理方法的具體流程圖。
[0044]步驟S310，在存儲的圖像中，獲取尚未被處理過的圖像，作為待處理圖像。
[0045]在本實施例中，標記處理后的圖像，也即是在圖像處理后，針對被保留下來的圖像，進行標記，以便區分經過處理和未經過處理的圖像。
[0046]在存儲的圖像中，讀取圖像的標記，獲取未被標記的圖像，作為待處理圖像。
[0047]步驟S320，在待處理的圖像中，根據每個圖像的屬性，將待處理的圖像劃分為一個或多個圖像組。
[0048]圖像的屬性包括:可交換圖像文件(Exchangeable Image File，簡稱EXIF)屬性；其中，EXIF屬性包括:圖像拍攝時間信息、圖像拍攝位置信息。圖像拍攝時間信息可以是拍攝圖像的時刻。該圖像拍攝位置信息可以是全球定位系統(Global Posit1ning System，簡稱GPS)的定位信息。
[0049]根據每個圖像的EXIF屬性，將圖像的拍攝時間進行比較，將圖像的拍攝位置進行比較，進而將拍攝距離小于預設的距離閾值、且拍攝時間間隔小于預設的時間閾值的圖像，劃分為一個圖像組。這樣的目的在于，可以將拍攝距離較近、且拍攝時間較近的圖像劃分到一個圖像組。因為，拍攝距離近、且拍攝時間近的圖像，場景相同的可能性更大。
[0050]進一步地，將待處理圖像劃分為多個圖像組，進而針對每個圖像組分別進行處理，這樣可以降低運算量，提高運算效率，提高了同一場景下的圖片的提取效率。
[0051]本實施例優選的，距離閾值為100m，時間閾值為3min。也即是說，圖像之間的拍攝地點的距離小于100m，且拍攝的時間間隔小于3min的圖像都可以劃分到一個圖像組中。
[0052]步驟S330，分別計算每個圖像組中的圖像之間的匹配度。
[0053]在每個圖像組中，分別執行以下步驟:獲取圖像組中每個圖像的縮略圖；在每個圖像的縮略圖中，提取視覺圖像特征點；基于每個圖像的視覺圖像特征點，計算圖像組中任意兩個圖像的匹配度。上述步驟的詳細描述請參照下面的圖4。
[0054]步驟S340，分別獲取每個圖像組中匹配度大于匹配度閾值的多個圖像，作為匹配圖像。
[0055]匹配度大于匹配度閾值的多個圖像之間，互相稱作匹配圖像。能夠互相稱作匹配圖像的圖片之間場景相同。例如:圖像組中包含圖像a、b、c、d;a和b匹配度大于匹配度閾值；c和d匹配度大于匹配度閾值；則僅有a和b互稱匹配圖像，僅有c和d互稱匹配圖像。
[0056]步驟S350，分別計算每個圖像組中的每個匹配圖像的清晰度。
[0057]根據圖像中圖像信號頻率的變化，計算圖像的清晰度。
[0058]進一步地，可以對每個匹配圖像的清晰度進行量化。例如:清晰度的總范圍為0% -100%，從0% -100%清晰度遞增，O %為不清晰，100%為最清晰；將清晰度劃分為5個等級；第I等級清晰度的范圍為O % -20 %，第2等級清晰度的范圍為21 % -40 %，第3等級清晰度的范圍為41 % -60%，第4等級清晰度的范圍為61 % -80%，第5等級清晰度的范圍為 81% -100%。
[0059]步驟S360，分別展示每個圖像組中的每個匹配圖像及其對應的清晰度。
[0060]進一步地，如果已經對清晰度進行了量化，則展示每個圖像組中的每個匹配圖像及其對應的清晰度等級。
[0061]如果一個圖像組中包含兩組場景相同的圖像，則可以每次僅展示一組場景相同的圖像及其清晰度(或清晰度等級)。
[0062]步驟S370，根據每個匹配圖像及其對應的清晰度，選擇刪除或保留該圖像。
[0063]例如:清晰度閾值為50%，當圖像的清晰度小于50%時，則直接刪除圖像。又如:在多個匹配圖像中，對圖像的清晰度進行排序，選擇保留清晰度最高的圖像、刪除其他匹配圖像。再如:用戶根據展示的匹配圖像以及匹配圖像的清晰度，手動保留或刪除圖像。
[0064]在一個實施例中，還可以根據圖像中圖像信號頻率的變化，計算圖像的噪點個數，將圖像的噪點個數和圖像一同展示，作為圖像保留或刪除的參考數據。
[0065]針對步驟S330具體而言，
[0066]圖4是根據本發明一實施例的計算圖像之間的匹配度的步驟的流程圖。
[0067]本實施例引入安卓(Android)版本的OpenCV(Open Source Computer Vis1nLibrary)函數庫。通過安卓自帶函數以及OpenCV函數庫中的函數，來計算圖像之間的匹配度。
[0068]步驟S410，獲取圖像組中每個圖像的縮略圖。
[0069]圖像的縮略圖是指:圖像經壓縮處理后得到的像素較低的小圖。
[0070]通過ThumbnailUtils類，獲取圖像的縮略圖。該ThumbnailUtils類為安卓自帶函數類。例如:通過以下語句來獲取圖像的縮略圖:
[0071]Bitmap bitmap = ThumbnailUtils.extractThumbnaiI(bitmap, width, height, ThumbnailUtils.0PT10NS_RECYCLE_INPUT)
[0072]步驟S420，在每個圖像的縮略圖中，提取視覺圖像特征點。
[0073]視覺圖像特征點是指:圖像的局部特征。例如:視覺圖像特征點為:尺度不變特征轉換(Scale-1nvariant feature transform, SIFT)特征點、或者 SURF (Speed up robustfeature, SURF)特征點。
[0074]以SIFT特征點為例，SIFT特征為圖像處理領域的一種描述子，這種描述子具有尺度不變性，可在圖像中檢測出關鍵點；SIFT是一個128維的向量(特征向量)。
[0075]可以通過OpenCV函數庫中的SIFT算法來提取視覺圖像特征點，例如:通過以下語句來提取縮略圖中的視覺圖像特征點:
[0076]featuredetector.detect(BitmapMat, keypoints)
[0077]步驟S430，基于每個圖像的視覺圖像特征點，計算圖像組中圖像兩兩之間的匹配度。
[0078]通過計算兩個圖像中各視覺圖像特征點的歐幾里得距離，來獲得該兩個圖像的匹配度。因為，利用SIFT特征來計算兩個圖像的匹配度為現有技術，在此只舉一個例子，使本實施例更加便于理解，具體的技術細節不作贅述。
[0079]例如:基于第一圖像中的視覺圖像特征點kl，在第二圖像中找出距離該視覺圖像特征點kl距離最近的兩個視覺圖像特征點(第一關鍵點和第二關鍵點)，如果第一關鍵點與視覺圖像特征點kl的距離小于等于第二關鍵點與視覺圖像特征點kl的距離，則用第一關鍵點對應的距離除以第二關鍵點對應的距離，如果獲得的值大于預設的比例閾值，則說明第一圖像和第二圖像匹配。
[0080]本發明還提供了一種圖像處理裝置。該圖像處理裝置可以設置在終端中，終端該圖像處理裝置，對存儲在終端中的圖像進行圖像處理。
[0081]如圖5所示，為根據本發明一實施例的圖像處理裝置的結構圖。
[0082]在該裝置中，包括:
[0083]計算模塊510，用于計算待處理的圖像之間的匹配度。
[0084]獲取模塊520，用于獲取匹配度大于預設的匹配度閾值的多個圖像。
[0085]處理模塊530，用于根據預設的圖像管理策略，刪除或保留所述匹配度大于預設的匹配度閾值的多個圖像中的全部或部分圖像。
[0086]在一個實施例中，計算模塊510，用于在待處理的圖像中，根據每個圖像的屬性，將所述待處理的圖像劃分為一個或多個圖像組；分別計算每個圖像組中的圖像之間的匹配度；其中，所述圖像的屬性包括:可交換圖像文件EXIF屬性；其中，所述EXIF屬性包括圖像拍攝時間信息和圖像拍攝位置信息；所述計算模塊，根據每個圖像的EXIF屬性，將拍攝距離小于預設的距離閾值、且拍攝時間間隔小于預設的時間閾值的多個圖像，劃分為一個圖像組。獲取模塊520，用于分別獲取每個圖像組中匹配度大于預設的匹配度閾值的多個圖像。
[0087]具體的，計算模塊510，用于針對每個圖像組，獲取所述圖像組中每個圖像的縮略圖；在每個圖像的縮略圖中，提取視覺圖像特征點；基于每個圖像的視覺圖像特征點，計算所述圖像組中圖像兩兩之間的匹配度。
[0088]在另一實施例中，處理模塊530，用于針對所述匹配度大于預設的匹配度閾值的多個圖像，計算其中每個圖像的清晰度和/或噪點個數；根據每個圖像的清晰度和/或噪點個數，選擇刪除或保留所述多個圖像中的全部或部分圖像。
[0089]本發明所述的裝置的功能已經在圖2-圖4所示的方法實施例中進行了描述，故本實施例的描述中未詳盡之處，可以參見前述實施例中的相關說明，在此不做贅述。
[0090]以上所述僅為本發明的實施例而已，并不用于限制本發明，對于本領域的技術人員來說，本發明可以有各種更改和變化。凡在本發明的精神和原則之內，所作的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本發明的權利要求范圍之內。
【主權項】
1.一種圖像處理方法，其特征在于，包括: 在待處理的多個圖像中，根據每個圖像的特征，計算圖像之間的匹配度； 獲取匹配度大于預設的匹配度閾值的多個圖像； 根據預設的圖像管理策略，刪除或保留所述匹配度大于預設的匹配度閾值的多個圖像中的全部或部分圖像。2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于， 在待處理的多個圖像中，根據每個圖像的特征，計算圖像之間的匹配度，包括: 在待處理的圖像中，根據每個圖像的屬性，將所述待處理的圖像劃分為一個或多個圖像組； 分別計算每個圖像組中的圖像之間的匹配度； 所述獲取匹配度大于預設的匹配度閾值的多個圖像，包括: 分別獲取每個圖像組中匹配度大于預設的匹配度閾值的多個圖像。3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于， 所述圖像的屬性包括:可交換圖像文件EXIF屬性；其中，所述EXIF屬性包括圖像拍攝時間信息和圖像拍攝位置信息； 根據每個圖像的屬性，將待處理的多個圖像劃分為一個或多個圖像組，包括: 根據每個圖像的EXIF屬性，將拍攝距離小于預設的距離閾值、且拍攝時間間隔小于預設的時間閾值的多個圖像，劃分為一個圖像組。4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述分別計算每個圖像組中的圖像之間的匹配度，包括: 針對每個圖像組，獲取所述圖像組中每個圖像的縮略圖； 在每個圖像的縮略圖中，提取視覺圖像特征點； 基于每個圖像的視覺圖像特征點，計算所述圖像組中圖像兩兩之間的匹配度。5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據預設的圖像管理策略，刪除或保留所述匹配度大于預設的匹配度閾值的多個圖像中的全部或部分圖像，包括: 針對所述匹配度大于預設的匹配度閾值的多個圖像，計算其中每個圖像的清晰度和/或噪點個數； 根據每個圖像的清晰度和/或噪點個數，選擇刪除或保留所述多個圖像中的全部或部分圖像。6.一種圖像處理裝置，其特征在于，包括: 計算模塊，用于在待處理的多個圖像中，根據每個圖像的特征，計算圖像之間的匹配度； 獲取模塊，用于獲取匹配度大于預設的匹配度閾值的多個圖像； 處理模塊，用于根據預設的圖像管理策略，刪除或保留所述匹配度大于預設的匹配度閾值的多個圖像中的全部或部分圖像。7.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于， 所述計算模塊，用于在待處理的圖像中，根據每個圖像的屬性，將所述待處理的圖像劃分為一個或多個圖像組；分別計算每個圖像組中的圖像之間的匹配度；其中，所述圖像的屬性包括:可交換圖像文件EXIF屬性；其中，所述EXIF屬性包括圖像拍攝時間信息和圖像拍攝位置信息；所述計算模塊，根據每個圖像的EXIF屬性，將拍攝距離小于預設的距離閾值、且拍攝時間間隔小于預設的時間閾值的多個圖像，劃分為一個圖像組； 所述獲取模塊，用于分別獲取每個圖像組中匹配度大于預設的匹配度閾值的多個圖像。8.根據權利要求7所述的裝置，其特征在于，所述計算模塊，用于: 針對每個圖像組，獲取所述圖像組中每個圖像的縮略圖； 在每個圖像的縮略圖中，提取視覺圖像特征點； 基于每個圖像的視覺圖像特征點，計算所述圖像組中圖像兩兩之間的匹配度。9.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述處理模塊，用于: 針對所述匹配度大于預設的匹配度閾值的多個圖像，計算其中每個圖像的清晰度和/或噪點個數； 根據每個圖像的清晰度和/或噪點個數，選擇刪除或保留所述多個圖像中的全部或部分圖像。10.一種終端，其特征在于，所述終端基于權利要求6-9中任一項所述的圖像處理裝置，對存儲在所述終端中的圖像進行圖像處理。
【文檔編號】G06T7/00GK105989599SQ201510082223
【公開日】2016年10月5日
【申請日】2015年2月15日
【發明人】張樂天
【申請人】西安酷派軟件科技有限公司