CN105809636A - 图像弱化方法及装置 - Google Patents

Abstract

本公开是关于图像弱化方法及装置，该方法包括：检测第一图像中的待弱化对象；响应于检测到所述待弱化对象，对所述待弱化对象所在目标区域进行弱化处理；控制目标终端显示弱化处理后的第二图像。因此，本公开实现了图像弱化的自动化和批量化，提高了图像弱化效率，还提高了用户体验。

Description

图像弱化方法及装置

技术领域

本公开涉及网络通信技术领域，尤其涉及图像弱化方法及装置。

背景技术

图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。比如：人脸识别等。

现有技术中，若采集到含有人脸的图像或视频流，可以通过人脸识别技术对采集到的图像进行人脸识别。并且，若需要对人脸识别后的图像进行弱化处理时，一般需要用户手动操作。但是，采用手动操作进行弱化处理，将会提高图像弱化的难度，还会降低用户体验。

发明内容

为克服相关技术中存在的问题，本公开提供了图像弱化方法及装置。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种图像弱化方法，包括：

检测第一图像中的待弱化对象；

响应于检测到所述待弱化对象，对所述待弱化对象所在目标区域进行弱化处理；

控制目标终端显示弱化处理后的第二图像。

可选的，所述检测第一图像中的待弱化对象，包括：

检测所述第一图像中需求度小于需求阈值的待弱化对象。

可选的，所述检测所述第一图像中需求度小于需求阈值的待弱化对象，包括：

检测所述第一图像中亲密度小于亲密阈值的目标人物；

响应于检测到所述目标人物，确定检测到所述待弱化对象。

可选的，所述目标人物包括黑名单中的联系人。

可选的，所述检测所述第一图像中亲密度小于亲密阈值的目标人物，包括：

获取所述黑名单中的联系人的第一头像；

获取所述第一图像中人物的第二头像；

在所述第二头像中检测与所述第一头像匹配的目标头像；

响应于检测到所述目标头像，确定检测到所述目标人物。

可选的，所述检测所述第一图像中需求度小于需求阈值的待弱化对象，包括：

检测所述第一图像中满意度小于满意阈值的目标背景物体；

响应于检测到所述目标背景物体，确定检测到所述待弱化对象。

可选的，所述满意度包括喜好度和整洁度中的一种或多种。

可选的，所述对所述待弱化对象所在目标区域进行弱化处理，包括：

对所述目标区域进行以下至少一项弱化处理：添加马赛克、降低图像清晰度。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种图像弱化装置，包括：

检测模块，被配置为检测第一图像中的待弱化对象；

弱化处理模块，被配置为响应于所述检测模块检测到所述待弱化对象，对所述待弱化对象所在目标区域进行弱化处理；

控制模块，被配置为控制目标终端显示所述弱化处理模块弱化处理后的第二图像。

可选的，所述检测模块包括：

第一检测子模块，被配置为检测所述第一图像中需求度小于需求阈值的待弱化对象。

可选的，所述第一检测子模块包括：

第二检测子模块，被配置为检测所述第一图像中亲密度小于亲密阈值的目标人物；

第一确定子模块，被配置为响应于所述第二检测子模块检测到所述目标人物，确定检测到所述待弱化对象。

可选的，所述目标人物包括黑名单中的联系人。

可选的，所述第二检测子模块包括：

第一获取子模块，被配置为获取所述黑名单中的联系人的第一头像；

第二获取子模块，被配置为获取所述第一图像中人物的第二头像；

第三检测子模块，被配置为在所述第二获取子模块获取到的所述第二头像中检测与所述第一获取子模块获取到的所述第一头像匹配的目标头像；

第二确定子模块，被配置为响应于所述第三检测子模块检测到所述目标头像，确定检测到所述目标人物。

可选的，所述第一检测子模块包括：

第四检测子模块，被配置为检测所述第一图像中满意度小于满意阈值的目标背景物体；

第三确定子模块，被配置为响应于所述第四检测子模块检测到所述目标背景物体，确定检测到所述待弱化对象。

可选的，所述满意度包括喜好度和整洁度中的一种或多种。

可选的，所述弱化处理模块包括：

弱化处理子模块，被配置为对所述目标区域进行以下至少一项弱化处理：添加马赛克、降低图像清晰度。

根据本公开实施例的第三方面，提供一种图像弱化装置，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：

检测第一图像中的待弱化对象；

响应于检测到所述待弱化对象，对所述待弱化对象所在目标区域进行弱化处理；

控制目标终端显示弱化处理后的第二图像。

本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

本公开中服务器或目标终端可以通过检测第一图像中的待弱化对象，响应于检测到第一图像中的待弱化对象，对第一图像中的待弱化对象所在目标区域进行弱化处理，控制目标终端显示弱化处理后的第二图像，从而实现了图像弱化的自动化和批量化，提高了图像弱化效率，还提高了用户体验。

本公开中服务器或目标终端在检测第一图像中的待弱化对象时，还可以检测第一图像中亲密度小于亲密阈值的目标人物，响应于检测到第一图像中亲密度小于亲密阈值的目标人物，确定检测到第一图像中的待弱化对象，从而提高了检测待弱化对象的准确度，并使得弱化处理后的第二图像更能满足用户个性化弱化需求，优化了用户体验。

本公开中服务器或目标终端在检测第一图像中的待弱化对象时，还可以检测第一图像中满意度小于满意阈值的目标背景物体，响应于检测到第一图像中满意度小于满意阈值的目标背景物体，确定检测到第一图像中的待弱化对象，进一步提高了检测待弱化对象的准确度。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。

图1是本公开根据一示例性实施例示出的一种图像弱化方法流程图；

图2是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图像弱化方法流程图；

图3是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图像弱化方法流程图；

图4是本公开根据一示例性实施例示出的一种图像弱化方法的应用场景图；

图5是本公开根据一示例性实施例示出的一种图像弱化装置的框图；

图6是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图像弱化装置的框图；

图7是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图像弱化装置的框图；

图8是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图像弱化装置的框图；

图9是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图像弱化装置的框图；

图10是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图像弱化装置的框图；

图11是本公开根据一示例性实施例示出的一种用于图像弱化装置的一结构示意图；

图12是本公开根据一示例性实施例示出的一种用于图像弱化装置的另一结构示意图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。

在本公开使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本公开。在本公开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。

应当理解，尽管在本公开可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本公开范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。

如图1所示，图1是本公开根据一示例性实施例示出的一种图像弱化方法流程图，该方法可以应用于服务器上，也可以应用于目标终端上，可以包括以下步骤：

在步骤110中，检测第一图像中的待弱化对象。

本公开中的服务器可以是包括云图库的云服务器。

本公开中的目标终端可以是任何具有上网功能的智能终端，例如，可以具体为手机、平板电脑、个人数字助理(PersonalDigitalAssistant，PDA)等。其中，终端可以通过无线局域网接入路由器，并通过路由器访问公网上的服务器。

本公开实施例中，第一图像可以是目标终端刚拍摄完成的一张图片，若需要对这张图片进行图像弱化时，目标终端可以自身直接完成，也可以上传至服务器，由服务器进行图像弱化。另外，该第一图像还可以是目标终端保存在云图库中的一张图片。

本公开实施例中，待弱化对象可以是用户指定弱化的对象。比如：用户讨厌蛇，可以将蛇作为待弱化对象；待弱化对象还可以是达到弱化条件的对象。比如：凌乱的背景物，可以将该凌乱的背景物作为待弱化对象。

在步骤120中，响应于检测到第一图像中的待弱化对象，对第一图像中的待弱化对象所在目标区域进行弱化处理。

本公开实施例中，对待弱化对象所在目标区域进行弱化处理的方法很多，包括但不限于以下两种：

(1)添加马赛克。

本公开实施例中，马赛克是一种图像处理方法，该方法可以将图像中特定区域的色阶细节劣化并造成色块打乱的效果。并且，可以添加马赛克的方法很多，在这里不再赘述。

(2)降低图像清晰度。

本公开实施例中，图像清晰度是指图像上各细部影纹及其边界的清晰程度。并且，可以降低图像清晰度的方法很多，在这里不再赘述。

在步骤130中，控制目标终端显示弱化处理后的第二图像。

本公开实施例中，若该图像弱化方法的执行主体为服务器，在服务器完成对第一图像中的待弱化对象所在目标区域的弱化处理后，可以控制第一图像对应的目标终端显示弱化处理后的第二图像，以使用户获知弱化处理后的第二图像；若该图像弱化方法的执行主体为目标终端，在目标终端完成对第一图像中的待弱化对象所在目标区域的弱化处理后，可以控制自身的显示模块显示弱化处理后的第二图像，以使用户获知弱化处理后的第二图像。

由上述实施例可见，通过检测第一图像中的待弱化对象，响应于检测到第一图像中的待弱化对象，对第一图像中的待弱化对象所在目标区域进行弱化处理，控制目标终端显示弱化处理后的第二图像，从而实现了图像弱化的自动化和批量化，提高了图像弱化效率，还提高了用户体验。

如图2所示，图2是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图像弱化方法流程图，该方法可以应用于服务器上，也可以应用于目标终端上，在执行步骤110中检测第一图像中的待弱化对象时，可以检测第一图像中需求度小于需求阈值的待弱化对象的方式来确定是否检测到待弱化对象，其检测过程可以包括以下步骤：

在步骤210中，检测第一图像中亲密度小于亲密阈值的目标人物。

本公开实施例中，亲密度可以指的是人物之间的新密程度。比如：亲属之间的新密程度大于好友之间的亲密程度。另外，亲密阈值可以是根据实际情况设置的一个数值。

在社交网络软件中，亲密度可以通过一个具体的分值来表现用户和好友之间的互动热度。比如：QQ黑名单，该黑名单可以用于存放一些骚扰者，讨厌的人。

在一个例子中，可以利用黑名单中的联系人来检测第一图像中亲密度小于亲密阈值的目标人物，其过程可以包括：

(1)获取黑名单中的联系人的第一头像。

(2)获取第一图像中人物的第二头像。

(3)在第二头像中检测与第一头像匹配的目标头像。

本公开实施例中，可以通过人脸识别技术在第二头像中检测与第一头像匹配的目标头像。其中，人脸识别技术包括多种人脸识别算法。比如：基于人脸特征的识别算法等。

(4)响应于检测到目标头像，确定检测到第一图像中亲密度小于亲密阈值的目标人物。

在步骤220中，响应于检测到第一图像中亲密度小于亲密阈值的目标人物，确定检测到第一图像中的待弱化对象。

由上述实施例可见，在检测第一图像中的待弱化对象时，可以检测第一图像中亲密度小于亲密阈值的目标人物，响应于检测到第一图像中亲密度小于亲密阈值的目标人物，确定检测到第一图像中的待弱化对象，从而提高了检测待弱化对象的准确度，并使得弱化处理后的第二图像更能满足用户个性化弱化需求，优化了用户体验。

如图3所示，图3是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图像弱化方法流程图，该方法可以应用于服务器上，也可以应用于目标终端上，在执行步骤110中检测第一图像中的待弱化对象时，可以检测第一图像中需求度小于需求阈值的待弱化对象的方式来确定是否检测到待弱化对象，其检测过程可以包括以下步骤：

在步骤310中，检测第一图像中满意度小于满意阈值的目标背景物体。

本公开实施例中，满意度可以包括针对某一目标背景物体的喜好度。比如：用户讨厌蛇，若第一图像中包括蛇，则用户对蛇的满意度就非常低，故此需要对蛇所在目标区域进行弱化处理；满意度可以包括针对某一目标背景物体的整洁度。比如：凌乱的背景物，则对该凌乱的背景物的满意度就非常低。

在一个例子中，可以利用用户的喜好度来检测第一图像中的待弱化对象。比如：用户讨厌蛇，若第一图像中包括蛇，则可以把蛇作为待弱化对象。

其中，用户的喜好度可以是用户直接指定的。比如：用户直接指定喜欢哪些物体、以及讨厌哪些物体。另外，用户的喜好度还可以从用户资料中总结出来的。比如：从用户在互联网上公布的信息中确定用户喜欢哪些物体、以及讨厌哪些物体。

另一个例子中，可以利用图像的整洁度来检测第一图像中的待弱化对象。比如：第一图像包括凌乱的背景物，可以将该凌乱的背景物作为待弱化对象。

其中，图像的整洁度可以通过图像分析技术来确定。比如：通过清洁度图像分析软件可以确定第一图像中各个背景物体的整洁度，若一背景物体的整洁度小于整洁度阈值时，可以将该背景物体作为待弱化对象。

另外，还可以同时利用用户的喜好度和图像的整洁度来检测第一图像中的待弱化对象，其具体过程在这里不再赘述。

在步骤320中，响应于检测到第一图像中满意度小于满意阈值的目标背景物体，确定检测到第一图像中的待弱化对象。

由上述实施例可见，在检测第一图像中的待弱化对象时，可以检测第一图像中满意度小于满意阈值的目标背景物体，响应于检测到第一图像中满意度小于满意阈值的目标背景物体，确定检测到第一图像中的待弱化对象，进一步提高了检测待弱化对象的准确度。

如图4所示，图4是本公开根据一示例性实施例示出的一种图像弱化方法的应用场景图。该应用场景包括作为目标终端的智能手机、以及服务器。

智能手机拍摄第一图像后，上传至服务器，服务器会检测第一图像中的待弱化对象；响应于检测到第一图像中的待弱化对象，对第一图像中的待弱化对象所在目标区域进行弱化处理，得到弱化处理后的第二图像，并将该弱化处理后的第二图像返回智能手机，以使智能手机显示该弱化处理后的第二图像。

在图4所示应用场景中，实现图像弱化的具体过程可以参见前述对图1-3中的描述，在此不再赘述。

与前述图像弱化方法的实施例相对应，本公开还提供了图像弱化装置的实施例。

如图5所示，图5是本公开根据一示例性实施例示出的一种图像弱化装置的框图，该装置可以应用于服务器上，也可以应用于目标终端上，并用于执行图1所示的图像弱化方法，该装置可以包括：检测模块51、弱化处理模块52和控制模块53。

其中，检测模块51，被配置为检测第一图像中的待弱化对象；

弱化处理模块52，被配置为响应于检测模块51检测到待弱化对象，对该待弱化对象所在目标区域进行弱化处理；

控制模块53，被配置为控制目标终端显示弱化处理模块52弱化处理后的第二图像。

本公开中的服务器可以是包括云图库的云服务器。

本公开中的目标终端可以是任何具有上网功能的智能终端，例如，可以具体为手机、平板电脑、PDA等。其中，终端可以通过无线局域网接入路由器，并通过路由器访问公网上的服务器。

本公开实施例中，第一图像可以是目标终端刚拍摄完成的一张图片，若需要对这张图片进行图像弱化时，目标终端可以自身直接完成，也可以上传至服务器，由服务器进行图像弱化。另外，该第一图像还可以是目标终端保存在云图库中的一张图片。

本公开实施例中，待弱化对象可以是用户指定弱化的对象。比如：用户讨厌蛇，可以将蛇作为待弱化对象；待弱化对象还可以是达到弱化条件的对象。比如：凌乱的背景物，可以将该凌乱的背景物作为待弱化对象。

由上述实施例可见，通过检测第一图像中的待弱化对象，响应于检测到第一图像中的待弱化对象，对第一图像中的待弱化对象所在目标区域进行弱化处理，控制目标终端显示弱化处理后的第二图像，从而实现了图像弱化的自动化和批量化，提高了图像弱化效率，还提高了用户体验。

如图6所示，图6是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图像弱化装置的框图，该实施例在前述图5所示实施例的基础上，该检测模块51可以包括：第一检测子模块61。

其中，第一检测子模块61，被配置为检测该第一图像中需求度小于需求阈值的待弱化对象。

如图7所示，图7是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图像弱化装置的框图，该实施例在前述图6所示实施例的基础上，第一检测子模块61可以包括：第二检测子模块71和第一确定子模块72。

其中，第二检测子模块71，被配置为检测第一图像中亲密度小于亲密阈值的目标人物；

第一确定子模块72，被配置为响应于第二检测子模块71检测到目标人物，确定检测到待弱化对象。

本公开实施例中，亲密度可以指的是人物之间的新密程度。比如：亲属之间的新密程度大于好友之间的亲密程度。另外，亲密阈值可以是根据实际情况设置的一个数值。

在社交网络软件中，亲密度可以通过一个具体的分值来表现用户和好友之间的互动热度。比如：QQ黑名单，该黑名单可以用于存放一些骚扰者，讨厌的人。

由上述实施例可见，在检测第一图像中的待弱化对象时，可以检测第一图像中亲密度小于亲密阈值的目标人物，响应于检测到第一图像中亲密度小于亲密阈值的目标人物，确定检测到第一图像中的待弱化对象，从而提高了检测待弱化对象的准确度，并使得弱化处理后的第二图像更能满足用户个性化弱化需求，优化了用户体验。

如图8所示，图8是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图像弱化装置的框图，该实施例在前述图7所示实施例的基础上，第一图像中亲密度小于亲密阈值的目标人物包括黑名单中的联系人，第二检测子模块71可以包括：第一获取子模块81、第二获取子模块82、第三检测子模块83和第二确定子模块84。

其中，第一获取子模块81，被配置为获取黑名单中的联系人的第一头像；

第二获取子模块82，被配置为获取第一图像中人物的第二头像；

第三检测子模块83，被配置为在第二获取子模块82获取到的第二头像中检测与第一获取子模块81获取到的第一头像匹配的目标头像；

第二确定子模块84，被配置为响应于第三检测子模块83检测到目标头像，确定检测到目标人物。

本公开实施例中，第三检测子模块83可以通过人脸识别技术在第二头像中检测与第一头像匹配的目标头像。其中，人脸识别技术包括多种人脸识别算法。比如：基于人脸特征的识别算法等。

如图9所示，图9是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图像弱化装置的框图，该实施例在前述图6所示实施例的基础上，第一检测子模块61可以包括：第四检测子模块91和第三确定子模块92。

其中，第四检测子模块91，被配置为检测第一图像中满意度小于满意阈值的目标背景物体；

第三确定子模块92，被配置为响应于第四检测子模块91检测到目标背景物体，确定检测到待弱化对象。

上述满意度可以包括喜好度和整洁度中的一种或多种。

本公开实施例中，满意度可以包括针对某一目标背景物体的喜好度。比如：用户讨厌蛇，若第一图像中包括蛇，则用户对蛇的满意度就非常低，故此需要对蛇所在目标区域进行弱化处理；满意度可以包括针对某一目标背景物体的整洁度。比如：凌乱的背景物，则对该凌乱的背景物的满意度就非常低。

在一个例子中，第四检测子模块91可以利用用户的喜好度来检测第一图像中的待弱化对象。比如：用户讨厌蛇，若第一图像中包括蛇，则可以把蛇作为待弱化对象。

其中，用户的喜好度可以是用户直接指定的。比如：用户直接指定喜欢哪些物体、以及讨厌哪些物体。另外，用户的喜好度还可以从用户资料中总结出来的。比如：从用户在互联网上公布的信息中确定用户喜欢哪些物体、以及讨厌哪些物体。

另一个例子中，第四检测子模块91可以利用图像的整洁度来检测第一图像中的待弱化对象。比如：第一图像包括凌乱的背景物，可以将该凌乱的背景物作为待弱化对象。

其中，图像的整洁度可以通过图像分析技术来确定。比如：通过清洁度图像分析软件可以确定第一图像中各个背景物体的整洁度，若一背景物体的整洁度小于整洁度阈值时，可以将该背景物体作为待弱化对象。

另外，第四检测子模块91还可以同时利用用户的喜好度和图像的整洁度来检测第一图像中的待弱化对象，其具体过程在这里不再赘述。

由上述实施例可见，在检测第一图像中的待弱化对象时，可以检测第一图像中满意度小于满意阈值的目标背景物体，响应于检测到第一图像中满意度小于满意阈值的目标背景物体，确定检测到第一图像中的待弱化对象，进一步提高了检测待弱化对象的准确度。

如图10所示，图10是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图像弱化装置的框图，该实施例在前述图5所示实施例的基础上，弱化处理模块52可以包括：弱化处理子模块101。

其中，弱化处理子模块101，被配置为对目标区域进行以下至少一项弱化处理：添加马赛克、降低图像清晰度。

与图5相应的，本公开还提供另一种图像弱化装置，该装置可以应用于服务器上，也可以应用于目标终端上，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，处理器被配置为：

检测第一图像中的待弱化对象；

响应于检测到待弱化对象，对待弱化对象所在目标区域进行弱化处理；

控制目标终端显示弱化处理后的第二图像。

如图11所示，图11是本公开根据一示例性实施例示出的一种用于图像弱化装置1100的一结构示意图(服务器)。例如，装置1100可以被提供为一路由设备。参照图11，装置1100包括处理组件1122，其进一步包括一个或多个处理器，以及由存储器1132所代表的存储器资源，用于存储可由处理部件1122的执行的指令，例如应用程序。存储器1132中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理组件1122被配置为执行指令，以执行上述访问网页的方法。

装置1100还可以包括一个电源组件1126被配置为执行装置1100的电源管理，一个有线或无线网络接口1150被配置为将装置1100连接到网络，和一个输入输出(I/O)接口1158。装置1100可以操作基于存储在存储器1132的操作系统，例如WindowsServerTM，MacOSXTM，UnixTM,LinuxTM，FreeBSDTM或类似。

如图12所示，图12是本公开根据一示例性实施例示出的一种用于图像弱化装置1200的另一结构示意图(目标终端)。例如，装置1200可以是具有路由功能的移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。

参照图12，装置1200可以包括以下一个或多个组件：处理组件1202，存储器1204，电源组件1206，多媒体组件1208，音频组件1210，输入/输出(I/O)的接口1212，传感器组件1214，以及通信组件1216。

处理组件1202通常控制装置1200的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件1202可以包括一个或多个处理器1220来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件1202可以包括一个或多个模块，便于处理组件1202和其他组件之间的交互。例如，处理组件1202可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件1208和处理组件1202之间的交互。

存储器1204被配置为存储各种类型的数据以支持在装置1200的操作。这些数据的示例包括用于在装置1200上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器1204可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电源组件1206为装置1200的各种组件提供电力。电源组件1206可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为装置1200生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件1208包括在所述装置1200和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件1208包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当装置1200处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件1210被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件1210包括一个麦克风(MIC)，当装置1200处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器1204或经由通信组件1216发送。在一些实施例中，音频组件1210还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口1212为处理组件1202和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件1214包括一个或多个传感器，用于为装置1200提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件1214可以检测到装置1200的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为装置1200的显示器和小键盘，传感器组件1214还可以检测装置1200或装置1200一个组件的位置改变，用户与装置1200接触的存在或不存在，装置1200方位或加速/减速和装置1200的温度变化。传感器组件1214可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件1214还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件1214还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器，微波传感器或温度传感器。

通信组件1216被配置为便于装置1200和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置1200可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件1216经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件1216还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，装置1200可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。

在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器1204，上述指令可由装置1200的处理器1220执行以完成上述方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本公开旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (17)

1.一种图像弱化方法，其特征在于，包括：

检测第一图像中的待弱化对象；

响应于检测到所述待弱化对象，对所述待弱化对象所在目标区域进行弱化处理；

控制目标终端显示弱化处理后的第二图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测第一图像中的待弱化对象，包括：

检测所述第一图像中需求度小于需求阈值的待弱化对象。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述检测所述第一图像中需求度小于需求阈值的待弱化对象，包括：

检测所述第一图像中亲密度小于亲密阈值的目标人物；

响应于检测到所述目标人物，确定检测到所述待弱化对象。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述目标人物包括黑名单中的联系人。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述检测所述第一图像中亲密度小于亲密阈值的目标人物，包括：

获取所述黑名单中的联系人的第一头像；

获取所述第一图像中人物的第二头像；

在所述第二头像中检测与所述第一头像匹配的目标头像；

响应于检测到所述目标头像，确定检测到所述目标人物。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述检测所述第一图像中需求度小于需求阈值的待弱化对象，包括：

检测所述第一图像中满意度小于满意阈值的目标背景物体；

响应于检测到所述目标背景物体，确定检测到所述待弱化对象。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述满意度包括喜好度和整洁度中的一种或多种。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述待弱化对象所在目标区域进行弱化处理，包括：

对所述目标区域进行以下至少一项弱化处理：添加马赛克、降低图像清晰度。

9.一种图像弱化装置，其特征在于，包括：

检测模块，被配置为检测第一图像中的待弱化对象；

弱化处理模块，被配置为响应于所述检测模块检测到所述待弱化对象，对所述待弱化对象所在目标区域进行弱化处理；

控制模块，被配置为控制目标终端显示所述弱化处理模块弱化处理后的第二图像。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述检测模块包括：

第一检测子模块，被配置为检测所述第一图像中需求度小于需求阈值的待弱化对象。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述第一检测子模块包括：

第二检测子模块，被配置为检测所述第一图像中亲密度小于亲密阈值的目标人物；

第一确定子模块，被配置为响应于所述第二检测子模块检测到所述目标人物，确定检测到所述待弱化对象。

12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述目标人物包括黑名单中的联系人。

13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述第二检测子模块包括：

第一获取子模块，被配置为获取所述黑名单中的联系人的第一头像；

第二获取子模块，被配置为获取所述第一图像中人物的第二头像；

第三检测子模块，被配置为在所述第二获取子模块获取到的所述第二头像中检测与所述第一获取子模块获取到的所述第一头像匹配的目标头像；

第二确定子模块，被配置为响应于所述第三检测子模块检测到所述目标头像，确定检测到所述目标人物。

14.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述第一检测子模块包括：

第四检测子模块，被配置为检测所述第一图像中满意度小于满意阈值的目标背景物体；

第三确定子模块，被配置为响应于所述第四检测子模块检测到所述目标背景物体，确定检测到所述待弱化对象。

15.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述满意度包括喜好度和整洁度中的一种或多种。

16.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述弱化处理模块包括：

弱化处理子模块，被配置为对所述目标区域进行以下至少一项弱化处理：添加马赛克、降低图像清晰度。

17.一种图像弱化装置，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：

检测第一图像中的待弱化对象；

响应于检测到所述待弱化对象，对所述待弱化对象所在目标区域进行弱化处理；

控制目标终端显示弱化处理后的第二图像。