CN107608643B - 基于低质量照片的多维度分析、识别与优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于低质量照片的多维度分析、识别与优化方法，包括云端服务器、用户智能设备端、用户智能打印端，云端服务器、用户智能设备端、用户智能打印端三者相互通信连接，用户智能设备端具有上传照片图像分析系统，上传照片图像分析系统用于对用户智能设备端上传的照片或图像进行图像质量分析，用户智能设备端内部具有图片优化程序模块，图片优化程序模块用于对用户智能设备端上传的中低质量照片或中低质量图像进行图像优化处理。本发明通过云端服务器数据判定和识别中低质量照片，用户智能设备端标记低质量照片，用户智能设备端分析低质量照片在冲印效果上质量差的特征，然后针对识别优化处理，提高了照片或图像冲印质量。

Description

基于低质量照片的多维度分析、识别与优化方法

技术领域

本发明涉及冲印照片多维度分析，识别和优化低质量照片方法，尤其涉及一种基于低质量照片的多维度分析、识别与优化方法。

背景技术

现在照片冲印的人越来越多，尤其是在网上的软件和微信公众号等很多都提供线上照片上传，然后对照片进行冲印服务。但是照片冲印要达到冲出的实物效果最好，对照片质量本身要求高，用户手机上传的很多照片并不满足要求，用户不清楚这些照片质量低，最终导致收到的照片冲印效果差，用户口碑不好；同时冲印服务提供方没有有效告知和提前处理照片，增加了售后服务成本，如果是照片收到后进行处理，则需要大量人工成本。所以，本专利就是解决低质量照片的识别，合成和优化问题，让用户不用太担心照片质量，让服务方冲印服务效果更好，有效节省人工和服务成本。

发明内容

针对现有技术存在的不足之处，本发明的目的在于提供一种基于低质量照片的多维度分析、识别与优化方法，通过云端服务器数据判定和识别中低质量照片，用户智能设备端标记低质量照片，用户智能设备端分析低质量照片在冲印效果上质量差的特征，然后针对识别优化处理，提高了照片或图像冲印质量。

本发明的目的通过下述技术方案实现：

一种基于低质量照片的多维度分析、识别与优化方法，包括云端服务器、用户智能设备端、用户智能打印端，云端服务器、用户智能设备端、用户智能打印端三者相互通信连接，所述用户智能设备端具有上传照片图像分析系统，所述上传照片图像分析系统用于对用户智能设备端上传的照片或图像进行图像质量分析，所述用户智能设备端内部具有图片优化程序模块，所述图片优化程序模块用于对用户智能设备端上传的中质量照片、低质量照片、中质量图像或低质量图像进行图像优化处理，其方法步骤如下：

A、云端服务器对不同尺寸照片的冲印质量建立高维度表、中维度表、低维度表的三个维度表，每个维度表对应不同特征的特征数据包；所述特征数据包括照片像素、照片大小、照片冲印长宽比、照片背景光线以及照片四周3mm内是否有人像；

B、在高维度表对应建立照片像素范围值、照片大小范围值、照片冲印长宽比范围值、照片背景光线明亮程度范围值以及照片四周3mm内人像比例值；在中维度表对应建立照片像素范围值、照片大小范围值、照片冲印长宽比范围值、照片背景光线明亮程度范围值以及照片四周3mm内人像比例值；在低维度表对应建立照片像素范围值、照片大小范围值、照片冲印长宽比范围值、照片背景光线明亮程度范围值以及照片四周3mm内人像比例值；

C、用户智能设备端上传某张照片，通过上传照片图像分析系统对照云端服务器中的三个维度表标识照片质量，并在用户智能设备端中显示高质量、中质量、低质量三个质量等级来提示用户；

D、用户智能设备端的图片优化程序模块对用户智能设备端即将上传的中质量照片、低质量照片、中质量图像或低质量图像进行图像优化处理，使中质量照片或低质量照片转化为高质量照片，使中质量图像或低质量图像转化为高质量图像；用户智能设备端将图像优化处理后的高质量照片或高质量图像网络传输至用户智能打印端；

E、用户智能打印端收到高质量照片或高质量图像后直接冲印，并且用户智能打印端能够显示照片或图像质量。

本发明较现有技术相比，具有以下优点及有益效果：

本发明通过云端服务器数据判定和识别中低质量照片，用户智能设备端标记低质量照片，用户智能设备端分析低质量照片在冲印效果上质量差的特征，然后针对识别优化处理，提高了照片或图像冲印质量。

附图说明

图1为本发明实施例的基于低质量照片的多维度分析、识别与优化方法的流程图。

具体实施方式

下面结合实施例对本发明作进一步地详细说明：

实施例

如图1所示，一种基于低质量照片的多维度分析、识别与优化方法，包括云端服务器、用户智能设备端、用户智能打印端，云端服务器、用户智能设备端、用户智能打印端三者相互通信连接，所述用户智能设备端具有上传照片图像分析系统，所述上传照片图像分析系统用于对用户智能设备端上传的照片或图像进行图像质量分析，所述用户智能设备端内部具有图片优化程序模块，所述图片优化程序模块用于对用户智能设备端上传的中质量照片、低质量照片、中质量图像或低质量图像进行图像优化处理，其方法步骤如下：

A、云端服务器对不同尺寸照片的冲印质量建立高维度表、中维度表、低维度表的三个维度表，每个维度表对应不同特征的特征数据包；所述特征数据包括照片像素、照片大小、照片冲印长宽比、照片背景光线以及照片四周3mm内是否有人像；云端服务器中存储各尺寸照片以及对应维度表的质量维度数据。比如：用户智能设备端选择5寸照片即将上传，那么5寸照片的高维度表、中维度表、低维度表分别建立如图1右侧所示的三个维度表，三个维度表如图1所示分别存储有不同特征的特征数据包。

B、在高维度表对应建立照片像素范围值、照片大小范围值、照片冲印长宽比范围值、照片背景光线明亮程度范围值以及照片四周3mm内人像比例值；在中维度表对应建立照片像素范围值、照片大小范围值、照片冲印长宽比范围值、照片背景光线明亮程度范围值以及照片四周3mm内人像比例值；在低维度表对应建立照片像素范围值、照片大小范围值、照片冲印长宽比范围值、照片背景光线明亮程度范围值以及照片四周3mm内人像比例值。

C、用户智能设备端上传某张照片，通过上传照片图像分析系统对照云端服务器中的三个维度表标识照片质量，并在用户智能设备端中显示高质量、中质量、低质量三个质量等级来提示用户。使用时，比如：用户智能设备端选择5寸照片即将上传，待上传的5寸照片经过上传照片图像分析系统进行标识照片质量。

D、用户智能设备端的图片优化程序模块对用户智能设备端即将上传的中质量照片、低质量照片、中质量图像或低质量图像进行图像优化处理，使中质量照片、低质量照片、中质量图像或低质量图像转化为高质量照片或高质量图像；用户智能设备端将图像优化处理后的高质量照片或高质量图像网络传输至用户智能打印端。如果用户智能设备端待上传的5寸照片标识质量为高质量照片或高质量图像，那么直接上传至云端服务器并传输至用户智能打印端；如果用户智能设备端待上传的5寸照片标识质量为中质量照片、低质量照片、中质量图像或低质量图像，用户智能设备端通过图片优化程序模块对即将上传的中质量照片、低质量照片、中质量图像或低质量图像进行图像优化处理，使中质量照片或低质量照片转化为高质量照片，使中质量图像或低质量图像转化为高质量图像，然后将图像优化处理后的高质量照片或高质量图像网络传输至用户智能打印端。

E、用户智能打印端收到高质量照片或高质量图像后直接冲印，并且用户智能打印端能够显示照片或图像质量。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种基于低质量照片的多维度分析、识别与优化方法，其特征在于：包括云端服务器、用户智能设备端、用户智能打印端，云端服务器、用户智能设备端、用户智能打印端三者相互通信连接，所述用户智能设备端具有上传照片图像分析系统，所述上传照片图像分析系统用于对用户智能设备端上传的照片或图像进行图像质量分析，所述用户智能设备端内部具有图片优化程序模块，所述图片优化程序模块用于对用户智能设备端上传的中质量照片、低质量照片、中质量图像或低质量图像进行图像优化处理，其方法步骤如下：

A、云端服务器对不同尺寸照片的冲印质量建立高维度表、中维度表、低维度表的三个维度表，每个维度表对应不同特征的特征数据包；所述特征数据包括照片像素、照片大小、照片冲印长宽比、照片背景光线以及照片四周3mm内是否有人像；

B、在高维度表对应建立照片像素范围值、照片大小范围值、照片冲印长宽比范围值、照片背景光线明亮程度范围值以及照片四周3mm内人像比例值；在中维度表对应建立照片像素范围值、照片大小范围值、照片冲印长宽比范围值、照片背景光线明亮程度范围值以及照片四周3mm内人像比例值；在低维度表对应建立照片像素范围值、照片大小范围值、照片冲印长宽比范围值、照片背景光线明亮程度范围值以及照片四周3mm内人像比例值；

C、用户智能设备端上传某张照片，通过上传照片图像分析系统对照云端服务器中的三个维度表标识照片质量，并在用户智能设备端中显示高质量、中质量、低质量三个质量等级来提示用户；

D、用户智能设备端的图片优化程序模块对用户智能设备端即将上传的中质量照片、低质量照片、中质量图像或低质量图像进行图像优化处理，使中质量照片或低质量照片转化为高质量照片，使中质量图像或低质量图像转化为高质量图像；用户智能设备端将图像优化处理后的高质量照片或高质量图像网络传输至用户智能打印端；

E、用户智能打印端收到高质量照片或高质量图像后直接冲印，并且用户智能打印端能够显示照片或图像质量。

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