[发明专利]一种图像处理的方法及终端

说明书

本申请适用于计算机技术领域，提供了一种图像处理的方法及终端，包括：获取待处理图像集；将所述待处理图像集中的非曝光图像作为第一图像集；根据所述第一图像集的图像的特征向量确定所述第一图像集中的相似图像，并去除所述相似图像得到第二图像集；检测所述第二图像集中的模糊图像，得到非模糊图像集。上述方式，终端获取待处理图像集，检测待处理图像集中每个图像的特性，快速、准确地检测出待处理图像集中的非曝光图像、相似图像以及模糊图像，进而在对这些图像进行清理时提升了清理图像的速度。

技术领域

本申请属于计算机技术领域，尤其涉及一种图像处理的方法及终端。

背景技术

随着终端设备的功能越来越丰富，终端设备中存储的图像也越来越多，每天都有大量的图像数据产生。与此同时，终端设备中也存储了大量的低质量图像以及相似图像；例如，由于拍摄物体运动、相机失焦、光线过亮或者光线过暗，导致拍摄得到的图像模糊、欠曝光或者过曝光。这些图像占用内存大，浪费了终端设备的存储空间。

现有技术中通过分类网络对这些图像进行检测，使用户可快速清理图像。然而，这种检测方法本身占用内存较大，运行速度慢，检测不全面，检测准确率低，不便于用户清理图像。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供了一种图像处理的方法及终端，以解决现有的检测方法本身占用内存较大，运行速度慢，检测不全面，检测准确率低，导致清理图像速度慢的问题。

本申请实施例的第一方面提供了一种图像处理的方法，包括：

获取待处理图像集；

将所述待处理图像集中的非曝光图像作为第一图像集；

根据所述第一图像集的图像的特征向量确定所述第一图像集中的相似图像，并去除所述相似图像得到第二图像集；

检测所述第二图像集中的模糊图像，得到非模糊图像集。

进一步地，所述将所述待处理图像集中的非曝光图像作为第一图像集包括：

对于所述待处理图像集中的每一图像，基于第一预设比例值缩小所述图像，得到所述图像对应的第一目标图像；

计算所述第一目标图像对应的预设通道的通道值的平均值；

基于所述平均值以及预设的曝光阈值，确定所述待处理图像集中的非曝光图像；

基于所述待处理图像集中的所有所述非曝光图像，生成所述第一图像集。

进一步地，所述计算所述第一目标图像对应的预设通道的通道值的平均值包括：

将所述第一目标图像对应的RGB颜色模式转换为HSV颜色模式；

基于所述HSV颜色模式计算所述第一目标图像对应的V通道的通道值的平均值。

进一步地，所述根据所述第一图像集的图像的特征向量确定所述第一图像集中的相似图像，并去除所述相似图像得到第二图像集包括：

对于所述第一图像集中的每一图像，基于第二预设比例值缩小所述图像，得到所述图像对应的第二目标图像；

将每个所述第二目标图像输入神经网络模型进行特征提取处理，得到每个所述第二目标图像对应的特征向量；

基于每个所述特征向量计算所述第一图像集中任意两个图像之间的相似值；

基于所述相似值以及预设相似阈值，确定所述第一图像集中的相似图像；

去除所述第一图像集中的所述相似图像，得到所述第二图像集。

进一步地，所述检测所述第二图像集中的模糊图像，得到非模糊图像集包括：