CN105208375A - 一种图像挑选算法验证方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种图像挑选算法验证方法及装置，其中的方法可包括：获取智能终端在按下快门时缓存的多个原始图像编码数据，所述原始图像编码数据包括通过图像挑选算法挑选出的最清晰的原始图像编码数据；将获取的所述多个原始图像编码数据对转换为预设格式的可显示图像；将所述多个可显示图像在屏幕上显示出来，并将所述最清晰的原始图像编码数据转换的可显示图像进行标识，以供验证所述图像挑选算法挑选的是否为真正最清晰的原始图像编码数据。采用本发明可以验证通过图像挑选算法挑选出来的照片是否清晰，从而验证该图像挑选算法性能的优越性。

Description

一种图像挑选算法验证方法及装置

技术领域

本发明涉及测试领域，尤其涉及一种图像挑选算法验证方法及装置。

背景技术

在普通模式下拍照，按下快门后需要进行一系列的处理和校正，例如对焦、曝光、白平衡等动作后才能真正地拍摄照片，所以会导致拍照的时延。例如，在预览30fps即每秒30帧的情况下，按下快门时是在第1帧的图像，而实际上拍得的照片可能是第8帧的图像，然后，再对该第8帧图像进行图像处理和编码，从而获得用户最终拍下的照片。

零延时(ZeroSecondDelay，ZSD)拍照，能将快门延迟缩得更短，达到所拍即所得的效果，适合快速抓拍。在ZSD拍照模式下，会在按下快门前就缓存若干帧原始图像，在按下快门那一刻，根据相关算法直接从缓存的若干帧原始图像中提取其中的一帧相关算法认为是最清晰的图像作为拍摄的照片，例如，在预览30fps即每秒30帧的情况下，按下快门时是在第5帧，而此时已经缓存有第1、第2、第3、第4和第5共5帧原始图像，通过相关算法从该5帧原始图像中进行选取最清晰的第3帧原始图像进行图像处理和编码，从而获得用户最终拍下的照片。

但是，相关算法所挑选的图像是否确实为最清晰的，还需要进行验证。在现有技术中，一般是通过拍摄大量照片，利用人工或相关工具进行比对，不仅工作量大而且由于拍摄的照片可能是不同时间或者不同场景的，导致最终的比对结果会掺杂主观因素，从而无法验证相关算法的性能。

发明内容

本发明实施例所要解决的技术问题在于，提供一种图像挑选算法验证方法及装置，实现了通过验证图像挑选算法挑选出来的照片是否清晰，从而验证该图像挑选算法性能的优越性。

第一方面，本发明实施例提供了一种图像挑选算法验证方法，包括：

获取智能终端在按下快门时缓存的多个原始图像编码数据，所述原始图像编码数据包括通过图像挑选算法挑选出的最清晰的原始图像编码数据；

将获取的所述多个原始图像编码数据对应转换为预设格式的可显示图像；

将所述多个可显示图像在屏幕上显示出来，并将所述最清晰的原始图像编码数据转换的可显示图像进行标识，以供验证所述图像挑选算法挑选的是否为真正最清晰的原始图像编码数据。

结合第一方面，在第一种可能的实现方式中，所述方法还包括：

预先存储智能终端在按下快门时缓存的多个原始图像编码数据。

结合第一方面，在第二种可能的实现方式中，所述将获取的所述多个原始图像编码数据对应转换为预设格式的可显示图像，包括：

将获取的所述多个原始图像编码数据对应转换为位图文件Bitmap格式的可显示图像。

结合第一方面，在第三种可能的实现方式中，所述将所述多个可显示图像在屏幕上显示出来，包括：

将所述多个可显示图像通过预设图像编辑工具在屏幕上同时显示出来。

结合第一方面或第一方面的第一种可能的实现方式或第一方面的第二种可能的实现方式或第一方面的第三种可能的实现方式中任意一种方式，在第四种可能的实现方式中，所述方法还包括：

接收针对所述多个可显示图像中选择出真正最清晰的可显示图像的选择指令；

判定所述标识的可显示图像和所述选择出的真正最清晰的可显示图像是否为同一图像；

若是，则验证出所述图像挑选算法挑选的为真正最清晰的原始图像编码数据。

第二方面，本发明实施例提供了一种图像挑选算法验证装置，包括：

获取模块，用于获取智能终端在按下快门时缓存的多个原始图像编码数据，所述原始图像编码数据包括通过图像挑选算法挑选出的最清晰的原始图像编码数据；

转换模块，用于将获取的所述多个原始图像编码数据对应转换为预设格式的可显示图像；

标识模块，用于将所述多个可显示图像在屏幕上显示出来，并将所述最清晰的原始图像编码数据转换的可显示图像进行标识，以供验证所述图像挑选算法挑选的是否为真正最清晰的原始图像编码数据。

结合第二方面，在第一种可能的实现方式中，所述装置还包括：

存储模块，用于预先存储智能终端在按下快门时缓存的多个原始图像编码数据。

结合第二方面，在第二种可能的实现方式中，所述转换模块，具体用于：

将获取的所述多个原始图像编码数据对应转换为位图文件Bitmap格式的可显示图像。

结合第二方面，在第三种可能的实现方式中，所述标识模块，具体用于：

将所述多个可显示图像通过预设图像编辑工具在屏幕上同时显示出来，并将所述最清晰的原始图像编码数据转换的可显示图像进行标识，以供验证所述图像挑选算法挑选的是否为真正最清晰的原始图像编码数据。

结合第二方面或第二方面的第一种可能的实现方式或第二方面的第二种可能的实现方式或第二方面的第三种可能的实现方式中任意一种方式，在第四种可能的实现方式中，所述装置还包括：

接收模块，用于接收针对所述多个可显示图像中选择出真正最清晰的可显示图像的选择指令；

判定模块，用于判定所述标识的可显示图像和所述选择出的真正最清晰的可显示图像是否为同一图像；

验证模块，用于若判定结果为是，则验证出所述图像挑选算法挑选的为真正最清晰的原始图像编码数据。

实施本发明实施例，具有如下有益效果：

本发明实施例，通过获取智能终端在按下快门时缓存的多个原始图像编码数据，并将获取的多个原始图像编码数据对应转换为预设格式的可显示图像，最终将多个可显示图像在屏幕上显示出来，并将最清晰的原始图像编码数据转换的可显示图像进行标识，以供验证图像挑选算法挑选的是否为真正最清晰的原始图像编码数据。通过将同一图像对应的实时缓存的原始图像编码数据进行存储，并转换为相同预设格式的可显示图片进行比较，实现了同一时间、同一场景下的多张图像的清晰度对比，从而可以验证通过图像挑选算法从该多张图像对应的多个原始图像编码数据中挑选出来的原始图像编码数据是否清晰，以验证该图像挑选算法性能的优越性，有利于图像挑选算法的改进。

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。

图1是本发明实施例中的一种图像挑选算法验证方法的流程示意图；

图2是本发明实施例中的另一种图像挑选算法验证方法的流程示意图；

图3是本发明实施例中的另一种图像挑选算法验证方法的流程示意图；

图4和图5是本发明实施例中图像挑选算法验证方法的一个具体应用场景示意图；

图6是本发明实施例中的图像挑选算法验证装置的结构示意图；

图7是本发明提供的图像挑选算法验证装置的另一实施例的结构示意图；

图8是本发明提供的图像挑选算法验证装置的又一实施例的结构示意图。

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做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。

需要说明的是，在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

还需要说明的是，本发明实施例中的智能终端包括但不限于可以进行零延时拍照的智能手机、智能相机、单反、平板电脑、媒体播放器、智能电视、智能手环、智能穿戴设备、MP3播放器(MovingPictureExpertsGroupAudioLayerIII，动态影像专家压缩标准音频层面3)、MP4(MovingPictureExpertsGroupAudioLayerIV，动态影像专家压缩标准音频层面3)播放器、个人数字助理(PersonalDigitalAssistant，PDA)膝上型便携计算机和台式计算机等用户设备。

图1是本发明实施例中的一种图像挑选算法验证方法的流程示意图，下面将结合附图1从图像挑选算法验证服务端对本发明实施例中的一种图像挑选算法验证方法进行详细介绍，如图1所示，本实施例中的一种图像挑选算法验证方法可以包括以下步骤S101-步骤S103。

步骤S101：获取智能终端在按下快门时缓存的多个原始图像编码数据。

具体地，原始图像编码数据包括通过图像挑选算法挑选出的最清晰的原始图像编码数据，用户最终在智能终端中看到的拍摄图像对应的原始图像编码数据即为最清晰的原始图像编码数据。例如，获取智能终端在零延时ZSD拍摄模式下按下快门时实时缓存的预设数目个原始图像编码数据，预设数目一般为4～6，原始图像编码数据一般为RAW格式，将获取的多个RAW格式的文件保存到算法验证服务器或者是算法验证终端中以便于后期转换比对。由于本方法步骤中获取的为原始图像编码数据，而原始图像编码数据由于没有进行一系列地处理、校正、像对焦、曝光和白平衡等动作，所以真实的数据也没有被改变且不会有图像质量损失，因此在后续的图像的清晰度对比时，可不限定于预先设定好的格式，可灵活地调整图像的显示格式。

步骤S102：将获取的所述多个原始图像编码数据对应转换为预设格式的可显示图像。

具体地，将步骤S101中获取的多个原始图像编码数据对应转换为便于用户进行查看的预设格式的可显示图像。例如，原始图像编码数据为RAW，RAW格式数据是相机感光元件采集到的经过图像处理器的最原始的、保留信息最完整的图像，智能终端里面的图像软件一般无法查看RAW格式，需要将RAW格式通过内置的RAW转换程序转化成JPEG，PNG等格式，再呈现给用户，所以用户看到的图像一般是由RAW数据经过格式转换后的预设格式的图像。而在本发明中的图像挑选算法的验证过程中，后期主要是通过人眼观察，所以需要将原始图像编码数据进行相应格式的转换，转换为便于查看和比较的预设格式的可显示图像。可以理解的是，后续进行图像清晰度比对时，也可以通过相关的软件设置相关规则或标准进行比对。还以理解的是，也可以将该多个原始图像编码数据不经过格式转换，只采用相对应的图像编辑软件打开，直接对比该多个原始图像编码数据，例如，RAW格式的文件可以用ACDsee或XnView等软件打开并进行图像显示。

步骤S103：将所述多个可显示图像在屏幕上显示出来，并将所述最清晰的原始图像编码数据转换的可显示图像进行标识，以供验证所述图像挑选算法挑选的是否为真正最清晰的原始图像编码数据。

具体地，将步骤S102中经过转换后的多个可显示图像在算法验证服务器或者算法验证终端的屏幕上显示出来，并将步骤S101中所提及的最清晰的原始图像编码数据转换的可显示图像进行标识，以供验证图像挑选算法挑选的是否为真正最清晰的原始图像编码数据。进一步地，用户可根据预设选择标准或者规则，对比该多个可显示图像之间的清晰度，最终根据最清晰的原始图像编码数据对应的可显示图像在多个可显示图像中清晰度排序的高低，验证图像挑选算法的性能的优劣。可以理解的是，当清晰度排序越高时，验证为该图像挑选算法的性能越优。

本发明实施例，通过获取智能终端在按下快门时缓存的多个原始图像编码数据，并将获取的多个原始图像编码数据对应转换为预设格式的可显示图像，最终将多个可显示图像在屏幕上显示出来，并将最清晰的原始图像编码数据转换的可显示图像进行标识，以供验证图像挑选算法挑选的是否为真正最清晰的原始图像编码数据。通过将同一图像对应的实时缓存的原始图像编码数据进行存储，并转换为相同预设格式的可显示图片进行比较，实现了同一时间、同一场景下的多张图像的清晰度对比，从而可以验证通过图像挑选算法从该多张图像对应的多个原始图像编码数据中挑选出来的原始图像编码数据是否清晰，以验证该图像挑选算法性能的优越性，有利于图像挑选算法的改进。

图2是本发明实施例中的另一种图像挑选算法验证方法的流程示意图，下面将结合附图2对本发明实施例中的另一种图像挑选算法验证方法进行详细介绍，如图2所示，本发明实施例中的另一种图像挑选算法验证方法可以包括以下步骤S201-步骤S204。

步骤S201：预先存储智能终端在按下快门时缓存的多个原始图像编码数据。

具体地，预先存储智能终端在按下快门时缓存的多个原始图像编码数据，由于在现有技术中，虽然会在按下快门时，缓存若干帧原始图像编码数据，但是在经过相关算法选定之后，将只会保留选定的那一帧原始图像编码数据，而将其它缓存的原始图像编码数据进行删除以节省智能终端的存储空间，而本发明中，为了验证图像挑选算法性能是否优越，则需要预先将一定数量的原始图像编码数据进行保留并存储，以便于后续步骤S202中进行获取。

步骤S202：获取智能终端在按下快门时缓存的多个原始图像编码数据，所述原始图像编码数据包括通过图像挑选算法挑选出的最清晰的原始图像编码数据。

步骤S203：将获取的所述多个原始图像编码数据对应转换为预设格式的可显示图像。

步骤S204：将所述多个可显示图像在屏幕上显示出来，并将所述最清晰的原始图像编码数据转换的可显示图像进行标识，以供验证所述图像挑选算法挑选的是否为真正最清晰的原始图像编码数据。

具体地，步骤S202至步骤S204可参考上述图1实施例中的步骤S101至步骤S103，这里不再赘述。

本发明实施例，通过获取智能终端在按下快门时缓存的多个原始图像编码数据，并将获取的多个原始图像编码数据对应转换为预设格式的可显示图像，最终将多个可显示图像在屏幕上显示出来，并将最清晰的原始图像编码数据转换的可显示图像进行标识，以供验证图像挑选算法挑选的是否为真正最清晰的原始图像编码数据。通过将同一图像对应的实时缓存的原始图像编码数据进行存储，并转换为相同预设格式的可显示图片进行比较，实现了同一时间、同一场景下的多张图像的清晰度对比，从而可以验证通过图像挑选算法从该多张图像对应的多个原始图像编码数据中挑选出来的原始图像编码数据是否清晰，以验证该图像挑选算法性能的优越性，有利于图像挑选算法的改进。

图3是本发明实施例中的又一种图像挑选算法验证方法的流程示意图，下面将结合附图3对本发明实施例中的又一种图像挑选算法验证方法进行详细介绍，如图3所示，本发明实施例中的又一种图像挑选算法验证方法可以包括以下步骤S301-步骤S307。

步骤S301：预先存储智能终端在按下快门时缓存的多个原始图像编码数据。

步骤S302：获取智能终端在按下快门时缓存的多个原始图像编码数据。

具体地，步骤S301至步骤S302可参考上述图1实施例中的步骤S201至步骤S202，这里不再赘述。

步骤S303：将获取的所述多个原始图像编码数据对应转换为位图文件Bitmap格式的可显示图像。

具体地，位图文件Bitmap格式是Windows操作系统中的标准图像文件格式，能够被多种Windows应用程序所支持。随着Windows操作系统的流行与丰富的Windows应用程序的开发，Bitmap格式理所当然地被广泛应用，这种格式的特点是包含的图像信息较丰富，几乎不进行压缩，因此有利于用户通过该格式的文件进行清晰度的比较。将获取的多个原始图像编码数据通过RAW转Bitmap的工具对应转换为Bitmap格式的可显示图像。可以理解的是，也可以根据实际需求转换为其他格式的图像。

步骤S304：将所述多个可显示图像通过预设图像编辑工具在屏幕上同时显示出来，并将所述最清晰的原始图像编码数据转换的可显示图像进行标识，以供验证所述图像挑选算法挑选的是否为真正最清晰的原始图像编码数据。

具体地，将步骤S303中转换后的多个可显示图像通过预设图像编辑工具在屏幕上同时显示出来，并将最清晰的原始图像编码数据转换的可显示图像进行标识，以供验证图像挑选算法挑选的是否为真正最清晰的原始图像编码数据。可以理解的是，使用同一个预设图像编辑工具和将多个可显示图像同时显示出来有利于增加图像对比的客观性，减少主观性，使得对比结果更加准确。更具体地，可以对应参考上述图1实施例中的步骤S103，这里不再赘述。

步骤S305：接收针对所述多个可显示图像中选择出真正最清晰的可显示图像的选择指令。

具体地，接收针对该多个可显示图像中选择出真正最清晰的可显示图像的选择指令，该选择指令可由判断的用户发出，即判断用户根据步骤S304中的多个显示图像，比较出该用户认为真正最清晰的图像之后，选择出该真正最清晰的可显示图像。

步骤S306：判定所述标识的可显示图像和所述选择出的真正最清晰的可显示图像是否为同一图像。

具体地，根据步骤S305中接收的用户的选择指令，判定步骤S304中标识的最清晰的可显示图像和步骤S305中根据用户的判断选择出的真正最清晰的可显示图像是否为同一个图像。

步骤S307：若是，则验证出所述图像挑选算法挑选的为真正最清晰的原始图像编码数据。

具体地，若步骤S306中的判断结果为是，则验证出该图像挑选算法挑选的为真正最清晰的原始图像编码数据；若判断结果为否，说明该图像挑选算法挑选的最清晰的原始图像编码数据不是真正最清晰的原始图像编码数据，即该图像挑选算法的性能有待提升。

在具体的应用场景中，如图4和图5所示，图4和图5是本发明实施例中图像挑选算法验证方法的一个具体应用场景示意图，例如，图5中，智能终端在零延时ZSD拍摄模式下按下快门时实时缓存的6个原始图像编码数据，包括以RAW格式存储的缓存1、缓存2、缓存3、缓存4、缓存5和缓存6，而通过图像挑选算法挑选出的最清晰的原始图像编码数据为缓存5，此时用户在智能终端的屏幕中按下快门后并最终看到的图像即为缓存5转换后的可显示图像；在图6中，将该6个缓存的原始图像编码数据均转换为同一预设格式例如Bitmap格式的可显示图像，并在ACDsee图像编辑工具中同时将该6个可显示图像显示在电脑屏幕中，以供用户进行清晰度对比，以便进行真正最清晰的可显示图像的选择。根据图6中的对比结果，用户选择的真正最清晰的可显示图像为缓存4所对应的可显示图像，而根据图像挑选算法挑选出的最清晰图像为缓存5所对应的可显示图像，进而可以说明，该图像挑选算法的性能有待改进。具体的转换的图像格式和查看图像的图像编辑工具，可以根据实际的需求进行灵活调整；具体的判定结果和判定结果对应的结论也可以根据相关算法进行优化，本发明不一一列举。

本发明实施例，通过获取智能终端在按下快门时缓存的多个原始图像编码数据，并将获取的多个原始图像编码数据对应转换为预设格式的可显示图像，最终将多个可显示图像在屏幕上显示出来，并将最清晰的原始图像编码数据转换的可显示图像进行标识，以供验证图像挑选算法挑选的是否为真正最清晰的原始图像编码数据。通过将同一图像对应的实时缓存的原始图像编码数据进行存储，并转换为相同预设格式的可显示图片进行比较，实现了同一时间、同一场景下的多张图像的清晰度对比，从而可以验证通过图像挑选算法从该多张图像对应的多个原始图像编码数据中挑选出来的原始图像编码数据是否清晰，以验证该图像挑选算法性能的优越性，有利于图像挑选算法的改进。

图6是本发明实施例中的图像挑选算法验证装置的结构示意图，下面将结合附图6，对图像挑选算法验证装置10的结构进行详细介绍。该装置10可包括：获取模块101、转换模块102和标识模块103，其中

获取模块101，用于获取智能终端在按下快门时缓存的多个原始图像编码数据，所述原始图像编码数据包括通过图像挑选算法挑选出的最清晰的原始图像编码数据；

转换模块102，用于将获取的所述多个原始图像编码数据对应转换为预设格式的可显示图像；

标识模块103，用于将所述多个可显示图像在屏幕上显示出来，并将所述最清晰的原始图像编码数据转换的可显示图像进行标识，以供验证所述图像挑选算法挑选的是否为真正最清晰的原始图像编码数据。

具体地，如图7所示的本发明提供的图像挑选算法验证装置的另一实施例的结构示意图，图像挑选算法验证装置10还可包括存储模块104，其中

存储模块100，用于预先存储智能终端在按下快门时缓存的多个原始图像编码数据。

进一步地，本发明提供的图像挑选算法验证装置的另一实施例中，其中，转换模块102，具体用于：

将获取的所述多个原始图像编码数据对应转换为位图文件Bitmap格式的可显示图像。

再进一步地，本发明提供的图像挑选算法验证装置的又一实施例中，其中，标识模块103，具体用于：

将所述多个可显示图像通过预设图像编辑工具在屏幕上同时显示出来，并将所述最清晰的原始图像编码数据转换的可显示图像进行标识，以供验证所述图像挑选算法挑选的是否为真正最清晰的原始图像编码数据。

再进一步地，如图8所示的本发明提供的图像挑选算法验证装置的又一实施例的结构示意图，图像挑选算法验证装置还包括：接收模块104、判定模块105和验证模块106，其中

接收模块104，用于接收针对所述多个可显示图像中选择出真正最清晰的可显示图像的选择指令；

判定模块105，用于判定所述标识的可显示图像和所述选择出的真正最清晰的可显示图像是否为同一图像；

验证模块106，用于若判定结果为是，则验证出所述图像挑选算法挑选的为真正最清晰的原始图像编码数据。

可理解的是，图像挑选算法验证装置10中各模块的功能可对应参考上述图1至图3中的各方法实施例中的具体实现方式，这里不再赘述。

本发明实施例，通过获取智能终端在按下快门时缓存的多个原始图像编码数据，并将获取的多个原始图像编码数据对应转换为预设格式的可显示图像，最终将多个可显示图像在屏幕上显示出来，并将最清晰的原始图像编码数据转换的可显示图像进行标识，以供验证图像挑选算法挑选的是否为真正最清晰的原始图像编码数据。通过将同一图像对应的实时缓存的原始图像编码数据进行存储，并转换为相同预设格式的可显示图片进行比较，实现了同一时间、同一场景下的多张图像的清晰度对比，从而可以验证通过图像挑选算法从该多张图像对应的多个原始图像编码数据中挑选出来的原始图像编码数据是否清晰，以验证该图像挑选算法性能的优越性，有利于图像挑选算法的改进。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-OnlyMemory，ROM)或随机存储记忆体(RandomAccessMemory，RAM)等。

以上所揭露的仅为本发明一种较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分流程，并依本发明权利要求所作的等同变化，仍属于发明所涵盖的范围。

Claims (10)

1.一种图像挑选算法验证方法，其特征在于，包括：

获取智能终端在按下快门时缓存的多个原始图像编码数据，所述原始图像编码数据包括通过图像挑选算法挑选出的最清晰的原始图像编码数据；

将获取的所述多个原始图像编码数据对应转换为预设格式的可显示图像；

将所述多个可显示图像在屏幕上显示出来，并将所述最清晰的原始图像编码数据转换的可显示图像进行标识，以供验证所述图像挑选算法挑选的是否为真正最清晰的原始图像编码数据。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

预先存储智能终端在按下快门时缓存的多个原始图像编码数据。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将获取的所述多个原始图像编码数据对应转换为预设格式的可显示图像，包括：

将获取的所述多个原始图像编码数据对应转换为位图文件Bitmap格式的可显示图像。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述多个可显示图像在屏幕上显示出来，包括：

将所述多个可显示图像通过预设图像编辑工具在屏幕上同时显示出来。

5.如权利要求1-4任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

接收针对所述多个可显示图像中选择出真正最清晰的可显示图像的选择指令；

判定所述标识的可显示图像和所述选择出的真正最清晰的可显示图像是否为同一图像；

若是，则验证出所述图像挑选算法挑选的为真正最清晰的原始图像编码数据。

6.一种图像挑选算法验证装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取智能终端在按下快门时缓存的多个原始图像编码数据，所述原始图像编码数据包括通过图像挑选算法挑选出的最清晰的原始图像编码数据；

转换模块，用于将获取的所述多个原始图像编码数据对应转换为预设格式的可显示图像；

标识模块，用于将所述多个可显示图像在屏幕上显示出来，并将所述最清晰的原始图像编码数据转换的可显示图像进行标识，以供验证所述图像挑选算法挑选的是否为真正最清晰的原始图像编码数据。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

存储模块，用于预先存储智能终端在按下快门时缓存的多个原始图像编码数据。

8.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述转换模块，具体用于：

将获取的所述多个原始图像编码数据对应转换为位图文件Bitmap格式的可显示图像。

9.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述标识模块，具体用于：

将所述多个可显示图像通过预设图像编辑工具在屏幕上同时显示出来，并将所述最清晰的原始图像编码数据转换的可显示图像进行标识，以供验证所述图像挑选算法挑选的是否为真正最清晰的原始图像编码数据。

10.如权利要求6-9任意一项所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

接收模块，用于接收针对所述多个可显示图像中选择出真正最清晰的可显示图像的选择指令；

判定模块，用于判定所述标识的可显示图像和所述选择出的真正最清晰的可显示图像是否为同一图像；

验证模块，用于若判定结果为是，则验证出所述图像挑选算法挑选的为真正最清晰的原始图像编码数据。