CN108650503A - 摄像头故障确定方法、装置及计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种摄像头故障确定方法，包括：接收用户触发的故障检测指令，获取第一摄像头和第二摄像头拍摄的第一图像和第二图像，其中，所述故障检测指令至少包括用户触发进入双摄拍摄模式时自动触发的故障检测指令；将第一图像和第二图像进行对比，根据第一图像与第二图像的画质参数的差异程度与预设差异范围判断是否存在摄像头故障情况；当存在摄像头故障情况时，根据第一图像与第二图像的画质参数与对应摄像头的预设画质参数确定存在故障的摄像头，并根据第一图像与第二图像的各个对应子部分的画质参数的差值的分布规律确定摄像头故障类型。本发明还公开一种装置以及计算机可读存储介质，本发明可以及时准确地确定摄像头存在的故障问题。

Description

摄像头故障确定方法、装置及计算机可读存储介质

技术领域

本发明涉及摄像技术领域，尤其涉及一种摄像头故障确定方法、装置及计算机可读存储介质。

背景技术

目前市面上带有双摄像头的双摄机型越来越多，优良的拍摄效果使得双摄机备受人们欢迎，但双摄头带来更好画质的同时，也多增加了摄像头脏污或损伤的几率和风险。当摄像头镜头存在脏污时，拍出的照片质量较差，只能舍弃此照片或勉强忍受，而当双摄头中一个镜头破裂时，可能就无法正常拍摄照片了，影响用户使用体验。在现有技术中，一般通过定期目测镜头或者已经拍摄的照片来确定镜头是否异常，这种确定镜头异常的方式往往无法及时准确地发现镜头存在的问题。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种摄像头故障确定方法，装置及计算机可读存储介质,旨在解决现有技术一般通过定期目测镜头或者已经拍摄的照片来确定镜头是否异常，这种确定镜头异常的方式往往无法及时准确地发现镜头存在的问题。

为实现上述目的，本发明提供一种摄像头故障确定方法，所述摄像头故障确定方法应用于双摄移动终端，所述双摄移动终端包括第一摄像头和第二摄像头，所述摄像头故障确定方法包括以下步骤：

接收用户触发的故障检测指令，获取所述第一摄像头和所述第二摄像头拍摄的第一图像和第二图像，其中，所述故障检测指令至少包括用户触发进入双摄拍摄模式时自动触发的故障检测指令；

将所述第一图像和所述第二图像进行对比，根据所述第一图像与所述第二图像的画质参数的差异程度与预设差异范围判断是否存在摄像头故障情况；

当存在摄像头故障情况时，根据所述第一图像与所述第二图像的画质参数与对应摄像头的预设画质参数确定存在故障的摄像头，并根据所述第一图像与所述第二图像的各个对应子部分的画质参数的差值的分布规律确定摄像头故障类型。

可选地，所述故障类型至少包括脏污故障类型或破裂故障类型，所述画质参数至少包括图像清晰度或图像色彩参数。

可选地，所述根据所述第一图像与所述第二图像的画质参数与对应摄像头的预设画质参数确定存在故障的摄像头，并根据所述第一图像与所述第二图像的各个对应子部分的画质参数的差值的分布规律确定摄像头故障类型的步骤之后包括：

获取存在故障的摄像头的第一标识信息；

根据所述第一标识信息和所述故障类型进行故障提示。

可选地，所述根据所述第一图像与所述第二图像的各个对应子部分的画质参数的差值的分布规律确定摄像头故障类型的步骤包括：

根据预设离散型数据判断条件判断各个对应子部分的画质参数的差值是否为离散型数据；

当各个对应子部分的画质参数的差值为离散型数据，确定所述故障类型为脏污故障类型。

可选地，，所述根据所述第一图像与所述第二图像的各个对应子部分的画质参数的差值的分布规律确定摄像头故障类型的步骤还包括：

根据预设线性数据判断条件判断各个对应子部分的画质参数的差值是否为线性数据；

当各个对应子部分的画质参数的差值为线性数据时，确定所述故障类型为破裂故障类型。

可选地，所述确定所述故障类型为破裂故障类型的步骤之后包括：

获取存在破裂故障的摄像头的第二标识信息；

根据所述第二标识信息显示是否关闭存在破裂故障的摄像头的提示信息，以供用户选择是否关闭存在破裂故障的摄像头进行拍摄。

可选地，所述根据所述第二标识信息显示是否关闭存在破裂故障的摄像头的提示信息，以供用户选择是否关闭存在破裂故障的摄像头进行拍摄的步骤之后包括：

接收用户触发的拒绝关闭存在破裂故障的摄像头的请求信息；

基于用户在拍摄过程中触发的拍摄指令，获取正常摄像头和异常摄像头拍摄的正常图像和异常图像；

将所述正常图像与所述异常图像进行对比，确定所述异常图像的异常位置，并对所述异常位置进行图片修复。

可选地，所述接收用户触发的故障检测指令，获取所述第一摄像头和所述第二摄像头拍摄的第一图像和第二图像，其中，所述故障检测指令至少包括用户触发进入双摄拍摄模式时自动触发的故障检测指令的步骤之后还包括：

所述双摄移动终端根据所述第一图像和所述第二图像发送故障检测请求至云端；

所述云端基于大数据分析信息确定存在故障的摄像头以及故障类型，并将故障检测结果发送至所述双摄移动终端。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种装置，所述装置包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的摄像头故障确定程序，所述摄像头故障确定程序被所述处理器执行时实现如上所述摄像头故障确定方法的步骤。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有摄像头故障确定程序，所述摄像头故障确定程序被处理器执行时实现如上所述的摄像头故障确定方法的步骤。

本发明提供一种摄像头故障确定方法、装置及计算机可读存储介质，所述摄像头故障确定方法应用于双摄移动终端，所述双摄移动终端包括第一摄像头和第二摄像头，所述摄像头故障确定方法包括以下步骤：接收用户触发的故障检测指令，获取所述第一摄像头和所述第二摄像头拍摄的第一图像和第二图像，其中，所述故障检测指令至少包括用户触发进入双摄拍摄模式时自动触发的故障检测指令；将所述第一图像和所述第二图像进行对比，根据所述第一图像与所述第二图像的画质参数的差异程度与预设差异范围判断是否存在摄像头故障情况；当存在摄像头故障情况时，根据所述第一图像与所述第二图像的画质参数与对应摄像头的预设画质参数确定存在故障的摄像头，并根据所述第一图像与所述第二图像的各个对应子部分的画质参数的差值的分布规律确定摄像头故障类型。通过上述方式，在接收到用户触发的故障检测指令时，双摄移动终端可以根据两个双摄摄像头拍摄分别拍摄的图像的画质参数来自动确定具体的摄像头故障情况，其中，故障检测指令可以由每次用户触发进入双摄拍摄模式时自动触发或者双摄功能启动后的任意时刻用户的触发操作来触发，当摄像头存在问题时在使用前便可以及时发现，并准确确定摄像头的故障类型。

附图说明

图1为实现本发明各个实施例的一种移动终端的硬件结构示意图；

图2为本发明实施例提供的一种通信网络系统架构图；

图3为本发明摄像头故障确定方法第一实施例的流程示意图；

图4为本发明摄像头故障确定方法第二实施例的流程示意图；

图5为本发明摄像头故障确定方法第三实施例的流程示意图；

图6为本发明摄像头故障确定方法第四实施例的流程示意图；

图7为本发明摄像头故障确定方法第五实施例的流程示意图；

图8为本发明摄像头故障确定方法第六实施例的流程示意图；

图9为本发明摄像头故障确定方法第七实施例的流程示意图；

图10为本发明摄像头故障确定方法实施例的第一场景示意图；

图11为本发明摄像头故障确定方法实施例的第二场景示意图；

图12为本发明摄像头故障确定方法实施例的第三场景示意图。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本发明的说明，其本身没有特定的意义。因此，“模块”、“部件”或“单元”可以混合地使用。

终端可以以各种形式来实施。例如，本发明中描述的终端可以包括诸如手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、便捷式媒体播放器(Portable Media Player，PMP)、导航装置、可穿戴设备、智能手环、计步器等移动终端，以及诸如数字TV、台式计算机等固定终端。

后续描述中将以移动终端为例进行说明，本领域技术人员将理解的是，除了特别用于移动目的的元件之外，根据本发明的实施方式的构造也能够应用于固定类型的终端。

请参阅图1，其为实现本发明各个实施例的一种移动终端的硬件结构示意图，该移动终端100可以包括：RF(Radio Frequency，射频)单元101、WiFi模块102、音频输出单元103、A/V(音频/视频)输入单元104、传感器105、显示单元106、用户输入单元107、接口单元108、存储器109、处理器110、以及电源111等部件。本领域技术人员可以理解，图1中示出的移动终端结构并不构成对移动终端的限定，移动终端可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

下面结合图1对移动终端的各个部件进行具体的介绍：

射频单元101可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，具体的，将基站的下行信息接收后，给处理器110处理；另外，将上行的数据发送给基站。通常，射频单元101包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器、双工器等。此外，射频单元101还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。上述无线通信可以使用任一通信标准或协议，包括但不限于GSM(Global System of Mobile communication，全球移动通讯系统)、GPRS(General Packet Radio Service，通用分组无线服务)、CDMA2000(CodeDivision Multiple Access 2000，码分多址2000)、WCDMA(Wideband Code DivisionMultiple Access,宽带码分多址)、TD-SCDMA(Time Division-Synchronous CodeDivision Multiple Access，时分同步码分多址)、FDD-LTE(Frequency DivisionDuplexing-Long Term Evolution，频分双工长期演进)和TDD-LTE(Time DivisionDuplexing-Long Term Evolution，分时双工长期演进)等。

WiFi属于短距离无线传输技术，移动终端通过WiFi模块102可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。虽然图1示出了WiFi模块102，但是可以理解的是，其并不属于移动终端的必须构成，完全可以根据需要在不改变发明的本质的范围内而省略。

音频输出单元103可以在移动终端100处于呼叫信号接收模式、通话模式、记录模式、语音识别模式、广播接收模式等等模式下时，将射频单元101或WiFi模块102接收的或者在存储器109中存储的音频数据转换成音频信号并且输出为声音。而且，音频输出单元103还可以提供与移动终端100执行的特定功能相关的音频输出(例如，呼叫信号接收声音、消息接收声音等等)。音频输出单元103可以包括扬声器、蜂鸣器等等。

A/V输入单元104用于接收音频或视频信号。A/V输入单元104可以包括图形处理器(Graphics Processing Unit，GPU)1041和麦克风1042，图形处理器1041对在视频捕获模式或图像捕获模式中由图像捕获装置(如摄像头)获得的静态图片或视频的图像数据进行处理。处理后的图像帧可以显示在显示单元106上。经图形处理器1041处理后的图像帧可以存储在存储器109(或其它存储介质)中或者经由射频单元101或WiFi模块102进行发送。麦克风1042可以在电话通话模式、记录模式、语音识别模式等等运行模式中经由麦克风1042接收声音(音频数据)，并且能够将这样的声音处理为音频数据。处理后的音频(语音)数据可以在电话通话模式的情况下转换为可经由射频单元101发送到移动通信基站的格式输出。麦克风1042可以实施各种类型的噪声消除(或抑制)算法以消除(或抑制)在接收和发送音频信号的过程中产生的噪声或者干扰。

移动终端100还包括至少一种传感器105，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板1061的亮度，接近传感器可在移动终端100移动到耳边时，关闭显示面板1061和/或背光。作为运动传感器的一种，加速计传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别手机姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；至于手机还可配置的指纹传感器、压力传感器、虹膜传感器、分子传感器、陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。

显示单元106用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息。显示单元106可包括显示面板1061，可以采用液晶显示器(Liquid Crystal Display，LCD)、有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode,OLED)等形式来配置显示面板1061。

用户输入单元107可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与移动终端的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，用户输入单元107可包括触控面板1071以及其他输入设备1072。触控面板1071，也称为触摸屏，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板1071上或在触控面板1071附近的操作)，并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。触控面板1071可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器110，并能接收处理器110发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板1071。除了触控面板1071，用户输入单元107还可以包括其他输入设备1072。具体地，其他输入设备1072可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种，具体此处不做限定。

进一步的，触控面板1071可覆盖显示面板1061，当触控面板1071检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器110以确定触摸事件的类型，随后处理器110根据触摸事件的类型在显示面板1061上提供相应的视觉输出。虽然在图1中，触控面板1071与显示面板1061是作为两个独立的部件来实现移动终端的输入和输出功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板1071与显示面板1061集成而实现移动终端的输入和输出功能，具体此处不做限定。

接口单元108用作至少一个外部装置与移动终端100连接可以通过的接口。例如，外部装置可以包括有线或无线头戴式耳机端口、外部电源(或电池充电器)端口、有线或无线数据端口、存储卡端口、用于连接具有识别模块的装置的端口、音频输入/输出(I/O)端口、视频I/O端口、耳机端口等等。接口单元108可以用于接收来自外部装置的输入(例如，数据信息、电力等等)并且将接收到的输入传输到移动终端100内的一个或多个元件或者可以用于在移动终端100和外部装置之间传输数据。

存储器109可用于存储软件程序以及各种数据。存储器109可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器109可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

处理器110是移动终端的控制中心，利用各种接口和线路连接整个移动终端的各个部分，通过运行或执行存储在存储器109内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器109内的数据，执行移动终端的各种功能和处理数据，从而对移动终端进行整体监控。处理器110可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器110可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器110中。

移动终端100还可以包括给各个部件供电的电源111(比如电池)，优选的，电源111可以通过电源管理系统与处理器110逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。

尽管图1未示出，移动终端100还可以包括蓝牙模块等，在此不再赘述。

为了便于理解本发明实施例，下面对本发明的移动终端所基于的通信网络系统进行描述。

请参阅图2，图2为本发明实施例提供的一种通信网络系统架构图，该通信网络系统为通用移动通信技术的LTE系统，该LTE系统包括依次通讯连接的UE(User Equipment，用户设备)201，E-UTRAN(Evolved UMTS Terrestrial Radio Access Network，演进式UMTS陆地无线接入网)202，EPC(Evolved Packet Core，演进式分组核心网)203和运营商的IP业务204。

具体地，UE201可以是上述终端100，此处不再赘述。

E-UTRAN202包括eNodeB2021和其它eNodeB2022等。其中，eNodeB2021可以通过回程(backhaul)(例如X2接口)与其它eNodeB2022连接，eNodeB2021连接到EPC203，eNodeB2021可以提供UE201到EPC203的接入。

EPC203可以包括MME(Mobility Management Entity，移动性管理实体)2031，HSS(Home Subscriber Server，归属用户服务器)2032，其它MME2033，SGW(Serving Gate Way，服务网关)2034，PGW(PDN Gate Way，分组数据网络网关)2035和PCRF(Policy andCharging Rules Function，政策和资费功能实体)2036等。其中，MME2031是处理UE201和EPC203之间信令的控制节点，提供承载和连接管理。HSS2032用于提供一些寄存器来管理诸如归属位置寄存器(图中未示)之类的功能，并且保存有一些有关服务特征、数据速率等用户专用的信息。所有用户数据都可以通过SGW2034进行发送，PGW2035可以提供UE 201的IP地址分配以及其它功能，PCRF2036是业务数据流和IP承载资源的策略与计费控制策略决策点，它为策略与计费执行功能单元(图中未示)选择及提供可用的策略和计费控制决策。

IP业务204可以包括因特网、内联网、IMS(IP Multimedia Subsystem，IP多媒体子系统)或其它IP业务等。

虽然上述以LTE系统为例进行了介绍，但本领域技术人员应当知晓，本发明不仅仅适用于LTE系统，也可以适用于其他无线通信系统，例如GSM、CDMA2000、WCDMA、TD-SCDMA以及未来新的网络系统等，此处不做限定。

基于上述移动终端硬件结构以及通信网络系统，提出本发明方法各个实施例。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本发明的保护之内。

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

在现有技术中，一般通过定期目测镜头或者已经拍摄的照片来确定镜头是否异常，这种确定镜头异常的方式往往无法及时准确地发现镜头存在的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供一种摄像头故障确定方法，所述摄像头故障确定方法应用于双摄移动终端，所述双摄移动终端包括第一摄像头和第二摄像头，在该方法中，先接收用户触发的故障检测指令，获取所述第一摄像头和所述第二摄像头拍摄的第一图像和第二图像，其中，所述故障检测指令至少包括用户触发进入双摄拍摄模式时自动触发的故障检测指令，再将所述第一图像和所述第二图像进行对比，根据所述第一图像与所述第二图像的画质参数的差异程度与预设差异范围判断是否存在摄像头故障情况，当存在摄像头故障情况时，根据所述第一图像与所述第二图像的画质参数与对应摄像头的预设画质参数确定存在故障的摄像头，并根据所述第一图像与所述第二图像的各个对应子部分的画质参数的差值的分布规律确定摄像头故障类型。

如图1所示的终端结构中，处理器110可以调用存储器109中存储的摄像头故障确定程序，执行以下操作：

接收用户触发的故障检测指令，获取所述第一摄像头和所述第二摄像头拍摄的第一图像和第二图像，其中，所述故障检测指令至少包括用户触发进入双摄拍摄模式时自动触发的故障检测指令；

将所述第一图像和所述第二图像进行对比，根据所述第一图像与所述第二图像的画质参数的差异程度与预设差异范围判断是否存在摄像头故障情况；

当存在摄像头故障情况时，根据所述第一图像与所述第二图像的画质参数与对应摄像头的预设画质参数确定存在故障的摄像头，并根据所述第一图像与所述第二图像的各个对应子部分的画质参数的差值的分布规律确定摄像头故障类型。

进一步地，处理器110可以调用存储器109中存储的摄像头故障确定程序，还执行以下操作：

获取存在故障的摄像头的第一标识信息；

根据所述第一标识信息和所述故障类型进行故障提示。

进一步地，处理器110可以调用存储器109中存储的摄像头故障确定程序，还执行以下操作：

根据预设离散型数据判断条件判断各个对应子部分的画质参数的差值是否为离散型数据；

当各个对应子部分的画质参数的差值为离散型数据，确定所述故障类型为脏污故障类型。

进一步地，处理器110可以调用存储器109中存储的摄像头故障确定程序，还执行以下操作：

根据预设线性数据判断条件判断各个对应子部分的画质参数的差值是否为线性数据；

当各个对应子部分的画质参数的差值为线性数据时，确定所述故障类型为破裂故障类型。

进一步地，处理器110可以调用存储器109中存储的摄像头故障确定程序，还执行以下操作：

获取存在破裂故障的摄像头的第二标识信息；

根据所述第二标识信息显示是否关闭存在破裂故障的摄像头的提示信息，以供用户选择是否关闭存在破裂故障的摄像头进行拍摄。

进一步地，处理器110可以调用存储器109中存储的摄像头故障确定程序，还执行以下操作：

接收用户触发的拒绝关闭存在破裂故障的摄像头的请求信息；

基于用户在拍摄过程中触发的拍摄指令，获取正常摄像头和异常摄像头拍摄的正常图像和异常图像；

将所述正常图像与所述异常图像进行对比，确定所述异常图像的异常位置，并对所述异常位置进行图片修复。

进一步地，处理器110可以调用存储器109中存储的摄像头故障确定程序，还执行以下操作：

所述双摄移动终端根据所述第一图像和所述第二图像发送故障检测请求至云端；

所述云端基于大数据分析信息确定存在故障的摄像头以及故障类型，并将故障检测结果发送至所述双摄移动终端。

基于上述硬件结构，提出本发明摄像头故障确定方法的实施例。

参照图3，本发明第一实施例提供一种摄像头故障确定方法，所述摄像头故障确定方法应用于双摄移动终端，所述双摄移动终端包括第一摄像头和第二摄像头，所述摄像头故障确定方法包括：

步骤S10，接收用户触发的故障检测指令，获取所述第一摄像头和所述第二摄像头拍摄的第一图像和第二图像，其中，所述故障检测指令至少包括用户触发进入双摄拍摄模式时自动触发的故障检测指令；

在本发明实施例中，该摄像头故障确定方法可以应用于各种移动终端的，如手机，平板电脑等。本实施例以手机为例。

目前市面的双摄机型越来越多，优良的拍摄效果使得双摄机备受人们欢迎，但双摄带来更好画质的同时，也多增加了摄像头脏污或损伤的几率和风险。当摄像头镜头存在脏污时，拍出的照片质量较差，只能舍弃此照片或勉强忍受，而当双摄中一个镜头破裂时，可能就无法正常拍摄照片了，影响用户使用体验。在现有技术中，一般通过定期目测镜头或者已经拍摄的照片来确定镜头是否异常，这种确定镜头异常的方式往往无法及时准确地发现镜头存在的问题。本实施例可以应用在双摄移动终端，例如双摄手机，通过在进入双摄模式时或者其他任意时刻接收到用户触发的故障检测指令时，获取两个摄像头拍摄的图像，根据两个摄像头拍摄的图像的画质参数或者摄像头预设的画质参数进行对比，从而确定存在故障的摄像头或者摄像头的故障类型，从而及时准确地发现摄像头存在的故障问题，本实施例的具体实现过程如下所述。

在本实施例中，双摄移动终端可以是双摄手机，第一摄像头和第二摄像头为双摄手机中的用来进行双摄拍照的两个摄像头，第一图像和第二图像分别为用户进行故障检测时第一摄像头和第二摄像头基于同个拍摄对象同时获取的图像。如图10所示，图10为本发明摄像头故障确定方法实施例的第一场景示意图，用户可以通过点击主页面的拍摄程序的图标来触发进入双摄模式的指令，在本实施例中，当检测到用户的进入双摄模式的操作时，双摄移动终端自动触发的故障检测指令，并利用第一摄像头和第二摄像头获取当前同个拍摄对象的拍摄图像。当然，在本实施例中，双摄移动终端检测到用户在主页面点击了拍摄程序的图标也可以不直接进入双摄模式，而是进入一个拍摄模式的选择界面，用户可以选择单摄或双摄，当用户选择双摄时，进入双摄模式。在本实施例中，用户进行故障检测时，可以以当前任意场景或物品为拍摄对象，当然也可以预先设计图像或物品来作为拍摄对象。在本实施例中，除了在进入双摄模式时自动触发故障检测指令外，还可以预置故障检测的功能按钮，用户在拍摄过程中或者启动双摄手机的双摄拍摄功能后的任意时刻都可以通过该故障检测功能按钮来触发故障检测指令。

步骤S20，将所述第一图像和所述第二图像进行对比，根据所述第一图像与所述第二图像的画质参数的差异程度与预设差异范围判断是否存在摄像头故障情况，其中所述故障类型至少包括脏污故障类型或破裂故障类型，所述画质参数至少包括图像清晰度或图像色彩参数；

在本实施例中，画质参数可以包括图像的清晰度或者图像色彩参数。两个摄像头在正常的情况下，它们分别拍摄的照片之间的画质差异程度是在固定的范围内。例如：1.1600W像素摄像头与800W像素摄像头之间的清晰度差异大小是在某个固定范围内的。而其它软件调试参数基本一致的情况下，色彩差异的大小也是在是在某个固定范围内的，且此差异的区间大小，可通过照片对比直接得出。当两个摄像头中的其中一个或者两个摄像头发生故障时，其画质差异程度在该范围之外。可以利用这原理来确定是否摄像头是否异常。本实施例以图像的清晰度进行说明。在本实施例中，可以基于预设清晰度算法来确定一个图像或者一个图像各个分割的子部分的清晰度参数。清晰度参数可以利用Brenner梯度函数、Tenengrad梯度函数以及Laplacian梯度函数等方式来计算图像的清晰度参数。在本实施例中，第一图像与第二图像的画质的差异程度可以为第一图像与第二图像的清晰度的差值，清晰度的差值可以为第一图像整体清晰度与第二图像整体清晰度的差值，也可以对第一图像和第二图像以同种方式进行分割，确定各个分割子部分的清晰度，再确定第一图像子部分与第二图像子部分清晰度绝对值最大的差值或者绝对值最小的差值，在根据绝对值最大最小值与预设差异范围确定是否存在摄像头故障情况。在本实施例中，预设差异范围可以为两个摄像头正常工作的预设差异范围也可以是两个摄像头中存在故障的预设差异范围，当预设差异范围两个摄像头在正常国内时的差异范围，则若当前的清晰度差值在该预设范围之外时，则判定存在摄像头故障情况。当预设差异范围为两个摄像头中存在故障的预设差异范围，则若当前的清晰度差值在该预设差范围之内时，则判定存在摄像头故障情况。在本实施例中预设差异范围可以通过实验来确定，也可以通过大数据中清晰度与摄像头异常情况建立关联关系，从而确定预设差异范围。

步骤S30，当存在摄像头故障情况时，根据所述第一图像与所述第二图像的画质参数与对应摄像头的预设画质参数确定存在故障的摄像头，并根据所述第一图像与所述第二图像的各个对应子部分的画质参数的差值的分布规律确定摄像头故障类型，其中，所述故障类型至少包括脏污故障类型或破裂故障类型。

基于上述步骤，当判定存在摄像头故障情况时，可以计算第一图像的第一图像清晰度数值与拍摄第一图像的第一摄像头的第一预设清晰度数值的第一差值，第二图像的第二图像清晰度数值与拍摄第二图像的第二摄像头的第二预设清晰度数值的第二差值，然后比较两个差值的绝对值的大小，即比较第一差值和第二差值的绝对值的大小，确定差值绝对值大的摄像头为存在故障的摄像头。在本实施例中，还可比较上述差值与各自对应的预设清晰度数值的比值的大小来确定存在故障的摄像头，即确定第一差值与第一预设清晰度数值的比值以及第二差值与第二预设清晰度数值的差值的比值的大小，以比值较大的摄像头为存在故障的摄像头。基于上述步骤，在本实施例中，当判定存在摄像头故障情况时，还可以根据第一图像与第二图像各个对应子部分的清晰度的差值的分布规律来确定摄像头故障的类型。摄像头的故障类型一般包括脏污故障类型和破裂故障类型，其中，脏污故障类型指的是摄像头镜头表面不洁，存在脏污；破裂故障类型指的是摄像头镜头表面破裂，例如，摄像头镜头表面存在裂纹或者划痕。摄像头出现不同故障类型时，两个摄像头拍摄的图像的清晰度的差值具有不同的分布规律，例如，当其中一个摄像头上存在脏污时，两个摄像头拍摄的图像的清晰度的差值一般为离散分布，即，不同摄像头拍摄的图像的清晰度的差值不集中在某个预设数值区间范围，而是离散分落在各个预设数值区间中；而当摄像头表面存在破裂时，图像清晰度的差值一般集中在一个或少数的数值区间。在本实施例中，可以预先确定一种图像分割方式，可以将上述方法获取的两张图像以相同的方式进行分割，分别获得预设数量的图像子部分，然后一一对应确定各个子部分的清晰度之差。可以预先根据实验结果来确定该中分割方式下各种故障类型的两个摄像头拍摄的图像的清晰度差值的分布规律，例如，可以预先确定脏污故障类型与破裂故障类型的差值的分布区间的预设数量以及区间中差值的个数，或者两个相邻差值之间的最大或最小间隔。在故障检测检测时，判断实际的分布规律是否与预先确定的参数的匹配程度来确定故障类型。当然，在本实施例中，可以设定每台双摄手机将每次发生故障时故障类型与拍摄图像清晰度的差值等数据信息存储在云端数据库中，构成一个大数据库，然后根据大数据库确定各种故障类型的数据分布规律或者构建各种故障类型的数据分布模型，并存储在云端，将规律或者数据分布模型发送至双摄移动终端，当然，也可以在用户触发故障检测指令时，根据获取的图像数据发送故障检测指令至云端，云端根据数据分布模型或者分布规律确定故障类型。在本实施例中，确定故障的具体情况后，可以通过文字等提示方式提示摄像头存在的故障问题。

在本实施例中，所述摄像头故障确定方法应用于双摄移动终端，所述双摄移动终端包括第一摄像头和第二摄像头，摄像头故障确定方法包括：接收用户触发的故障检测指令，获取所述第一摄像头和所述第二摄像头拍摄的第一图像和第二图像，其中，所述故障检测指令至少包括用户触发进入双摄拍摄模式时自动触发的故障检测指令；将所述第一图像和所述第二图像进行对比，根据所述第一图像与所述第二图像的画质参数的差异程度与预设差异范围判断是否存在摄像头故障情况；当存在摄像头故障情况时，根据所述第一图像与所述第二图像的画质参数与对应摄像头的预设画质参数确定存在故障的摄像头，并根据所述第一图像与所述第二图像的各个对应子部分的画质参数的差值的分布规律确定摄像头故障类型，其中，所述故障类型至少包括脏污故障类型或破裂故障类型。通过上述方式，在接收到用户触发的故障检测指令时，双摄移动终端可以根据两个双摄摄像头拍摄分别拍摄的图像的画质参数来自动确定具体的摄像头故障情况，其中，故障检测指令可以由每次用户触发进入双摄拍摄模式时自动触发或者双摄功能启动后的任意时刻用户的触发操作来触发，当摄像头存在问题时在使用前便可以及时发现，并准确确定摄像头的故障类型。

在本实施例中，进一步的，参照图4，图4本发明摄像头故障确定方法第二实施例的流程示意图。

基于上述实施例，在本实施例中，步骤S30之后包括：

步骤S40，获取存在故障的摄像头的第一标识信息；

步骤S50，根据所述第一标识信息和所述故障类型进行故障提示。

基于上述实施例，在本实施例中，双摄终端的摄像头可以预先设置标识信息来区分，例如可以以数字进行区分，两个摄像头的区别信息可以分别设置为摄像头1和摄像头2，第一标识信息为存在故障摄像头的标识信息，包括存在脏污故障类型故障的摄像头的标识信息或存在破裂故障类型故障的摄像头的标识信息，当确定存在故障的摄像头以及摄像头的故障类型时，获取存在故障的摄像头的第一标识信息，并根据获取的第一标识信息和摄像头的故障类型进行故障提示，使得用户可以知道哪个摄像头出现故障，并且知道出现故障的摄像头的具体故障类型，并针对性的采取应对措施。在本实施例中，进行故障提示的方法可以包括语音提示、文字提示或者亮灯信号提示灯。当摄像头1存在脏污故障类型的故障时，利用语音提示为发出“摄像头1存在脏污，请及时清洁”的提示语音；利用文字提示可以直接在显示屏上显示“摄像头1存在脏污，请及时清洁”的提示文字或者预先设置的提示信号；还可以在每个摄像头附近对应设置一个呼吸灯，当某个摄像头存在故障时，对应的呼吸灯亮起，故障类型可以根据呼吸灯的闪亮频率来确定。如图11所示，图11为本发明摄像头故障确定方法实施例的第二场景示意图，图11为当摄像头1存在脏污故障类型的故障时，一种利用文字提示的显示效果。

在本实施例中，获取存在故障的摄像头的第一标识信息；根据所述第一标识信息和所述故障类型进行故障提示。通过上述方式，可以在摄像头存在故障时及时地对用户进行故障提示，以使得用户可以及时采取应对措施，提高用户的使用体验。

进一步的，参照图5，图5本发明摄像头故障确定方法第三实施例的流程示意图。

基于上述实施例，在本实施例中，所述根据所述第一图像与所述第二图像的各个对应子部分的画质参数的差值的分布规律确定摄像头故障类型的步骤包括：

步骤S60，根据预设离散型数据判断条件判断各个对应子部分的画质参数的差值是否为离散型数据；

步骤S70，当各个对应子部分的画质参数的差值为离散型数据，确定所述故障类型为脏污故障类型。

基于上述实施例，在本实施例中，可以预先确定一种图像分割方式，可以将上述方法获取的两张图像以相同的方式进行分割，分别获得预设数量的图像子部分，然后一一对应确定各个子部分的清晰度之差。一般来说，对于双摄手机，其中一个摄像头出现的故障类型可以根据两个摄像头拍摄的图像的清晰度的差值的的分布规律来确定，例如，当其中一个摄像头上存在脏污时，两个摄像头拍摄的图像的清晰度的差值一般为离散分布，即，不同摄像头拍摄的图像的清晰度的差值不集中在某个预设数值区间范围，而是离散分落在各个预设数值区间中；而当摄像头表面存在破裂时，图像清晰度的差值一般集中在一个或少数的数值区间。在本实施例中，可以预先根据实验结果来确定该中分割方式下各种故障类型的两个摄像头拍摄的图像的清晰度差值的分布规律，例如，可以预先确定脏污故障类型与破裂故障类型的差值的分布区间的预设数量以及区间中差值的个数，或者两个相邻差值之间的最大或最小间隔，并以此为预设离散型数据判断条件。在确定故障类型时，判断当前第一图像与第二图像的对应子部分的清晰度的差值实际的分布规律是否满足预设离散型数据判断条件，若满足，则判定当前第一图像与第二图像的差值为离散数据，确定当前故障类型为脏污故障类型。若不满足，则根据其他预设条件确定差值的分布规律，并根据分布规律确定摄像头的故障类型。

在本实施例中，根据预设离散型数据判断条件判断各个对应子部分的画质参数的差值是否为离散型数据；当各个对应子部分的画质参数的差值为离散型数据，确定所述故障类型为脏污故障类型。通过上述方式，可以确定摄像头故障类型是否为脏污故障类型。

进一步地，参照图6，图6本发明摄像头故障确定方法第四实施例的流程示意图。

基于上述实施例，在本实施例中，所述根据所述第一图像与所述第二图像的各个对应子部分的画质参数的差值的分布规律确定摄像头故障类型的步骤还包括：

步骤S80，根据预设线性数据判断条件判断各个对应子部分的画质参数的差值是否为线性数据；

步骤S90，当各个对应子部分的画质参数的差值为线性数据时，确定所述故障类型为破裂故障类型。

基于上述实施例，在本实施例中，可以预先确定一种图像分割方式，可以将上述方法获取的两张图像以相同的方式进行分割，分别获得预设数量的图像子部分，然后一一对应确定各个子部分的清晰度之差。一般来说，对于双摄手机，其中一个摄像头出现的故障类型可以根据两个摄像头拍摄的图像的清晰度的差值的的分布规律来确定，例如，当其中一个摄像头上存在脏污时，两个摄像头拍摄的图像的清晰度的差值一般为离散分布，即，不同摄像头拍摄的图像的清晰度的差值不集中在某个预设数值区间范围，而是离散分落在各个预设数值区间中；而当摄像头表面存在破裂时，图像清晰度的差值一般集中在一个或少数的数值区间。在本实施例中，可以预先根据实验结果来确定该中分割方式下各种故障类型的两个摄像头拍摄的图像的清晰度差值的分布规律，例如，可以预先确定脏污故障类型与破裂故障类型的差值的分布区间的预设数量以及区间中差值的个数，或者两个相邻差值之间的最大或最小间隔，并以此为预设离散型数据判断条件。在确定故障类型时，判断当前第一图像与第二图像的对应子部分的清晰度的差值实际的分布规律是否满足预设线性数据判断条件，若满足，则判定当前第一图像与第二图像的差值为线性数据，确定当前故障类型为破裂故障类型。若不满足，则根据其他预设条件确定差值的分布规律，并根据分布规律确定摄像头的故障类型。特别地，本实施例的步骤S80和步骤S90可以执行在S60之前，也可以执行在步骤S70之后。

在本实施例中，根据预设线性数据判断条件判断各个对应子部分的画质参数的差值是否为线性数据；当各个对应子部分的画质参数的差值为线性数据时，确定所述故障类型为破裂故障类型。通过上述方式，可以确定摄像头故障类型是否为破裂故障类型。

进一步地，参照图7，图7本发明摄像头故障确定方法第五实施例的流程示意图。

基于上述实施例，在本实施例中，步骤S90之后包括：

步骤S100，获取存在破裂故障的摄像头的第二标识信息；

步骤S110，根据所述第二标识信息显示是否关闭存在破裂故障的摄像头的提示信息，以供用户选择是否关闭存在破裂故障的摄像头进行拍摄。

基于上述实施例，在本实施例中，第二标识信息特指发生破裂故障的摄像头的标识信息。确定摄像头的故障类型为破裂故障类型时，获取存在破裂故障的镜头的标识信息，根据第二标识信息显示是否关闭存在破裂故障的摄像头的提示信息，以供用户选择是否关闭存在破裂故障的摄像头进行拍摄。具体地，如图12所示，图12为本发明故障确定方法实施例的第三场景示意图，当摄像头1存在破裂故障时，显示的提示信息可以为“摄像头1镜头破裂，是否关闭摄像头1？”并提供“是”与“否”两个选择选项以供用户选择是否关闭摄像头1。在本实施例中，当用户选择“是”选项时，关闭摄像头1。以规避摄像头破裂可能对图像可能造成的失真或其他画质影响；当用户选择否选项时，可以根据摄像头2拍摄的图像对摄像头1拍摄的图像进行修复或者直接以摄像头2拍摄的图像为最终的拍摄结果，将摄像头2和摄像头2拍摄的图像发送至云端，作为大数据的分析数据。

在本实施例中，获取存在破裂故障的摄像头的第二标识信息；根据所述第二标识信息显示是否关闭存在破裂故障的摄像头的提示信息，以供用户选择是否关闭存在破裂故障的摄像头进行拍摄。通过上述方式，在确定摄像头破裂时，用户可以选择是否继续使用存在破裂故障的摄像头，用户可以根据需要是否通过关闭存在破裂故障的摄像头来规避图像失真等画质影响，提高用户体验。

进一步地，参照图8，图8本发明摄像头故障确定方法第六实施例的流程示意图。

基于上述实施例，在本实施例中，步骤S110之后还可以包括：

步骤S120，接收用户触发的拒绝关闭存在破裂故障的摄像头的请求信息；

步骤S130，基于用户在拍摄过程中触发的拍摄指令，获取正常摄像头和异常摄像头拍摄的正常图像和异常图像；

步骤S140，将所述正常图像与所述异常图像进行对比，确定所述异常图像的异常位置，并对所述异常位置进行图片修复。

基于上述实施例，在本实施例中，确定摄像头的故障类型为破裂故障类型时，获取存在破裂故障的镜头的标识信息，根据第二标识信息显示是否关闭存在破裂故障的摄像头的提示信息，以供用户选择是否关闭存在破裂故障的摄像头进行拍摄。基于第五实施例，当用户选择“否”时，双摄手机便接收到用户触发的拒绝关闭存在破裂故障的摄像头的请求信息，保持存在破裂故障的摄像头1的开启状态。当用户继续进行拍摄时，基于用户触发的拍摄指令，获取处于正常摄像头和异常摄像头拍摄的正常图像和异常图像。基于第五实施例，正常摄像头指的是摄像头2，异常摄像头指的是存在破裂故障的摄像头，即摄像头1。本实施例的正常图像指的是处于正常工作状态的摄像头拍摄的图像，在本实施例中，即摄像头2拍摄的图像；异常图像指的是存在破裂故障的摄像头拍摄的图像，在本实施例中，即摄像头1拍摄的图像。然后，将正常图像与异常图像进行对比，确定异常图像的异常位置，然后在异常位置进行图片修复。确定异常位置时，可以基于上述实施例的分割方法，将异常图像中与正常图像中清晰度差值大于预设差异范围的子部分确定为异常位置，并对该异常位置进行修复。修复方法可以是根据正常图像对应位置的像素个数以及像素颜色确定异常图像对应的像素个数以及像素颜色，修复后得到修复图像，然后根据修复图像和正常图像获得最终拍摄图像。

进一步地，参照图9，图9本发明摄像头故障确定方法第七实施例的流程示意图。

基于上述实施例，在本实施例中，步骤S10之后还可以包括：

步骤S150，所述双摄移动终端根据所述第一图像和所述第二图像发送故障检测请求至云端；

步骤S160，所述云端及大数据分析信息确定存在故障的摄像头以及故障类型，并将故障检测结果信息发送至所述双摄移动终端。

基于上述实施例，在本实施例中，可以设定每台双摄手机将每次发生故障时故障类型与拍摄图像清晰度的差值等数据信息存储在云端数据库中，构成一个大数据库，云端根据数据库中的数据确定画质参数的预设差异范围和各种故障情况的画质参数的差值的分布规律，确定各种故障情况差值的分布模型。在接收到用户触发的故障检测请求时，云端根据第一图像与第二图像的清晰度的差值确定双摄移动终端是否存在故障情况，确定存在故障情况时在根据当前图像画质参数的差值的分布规律与云端中模型进行匹配，确定摄像头的故障情况，再基于预设画质参数确定存在故障的摄像头，并将检测结果信息发送至对应的双摄移动终端，其中，检测结果信息包括存在故障的摄像头的标识信息以及摄像头的故障类型。

在本实施例中，所述双摄移动终端根据所述第一图像和所述第二图像发送故障检测请求至云端；所述云端基于大数据分析信息确定存在故障的摄像头以及故障类型，并将故障检测结果发送至所述双摄移动终端。通过上述方式，云端可以更加准确的确定双摄移动终端的具体故障情况，减小双摄移动终端的运算负担。

进一步地，本发明还提供一种装置，所述装置包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的摄像头故障确定程序，所述摄像头故障确定程序被所述处理器执行时所被执行时所实现的方法可参照本发明摄像头故障确定方法的各个实施例，此处不再赘述。

进一步地，此外，本发明实施例还提出一种计算机可读存储介质。

本发明计算机可读存储介质上存储有摄像头故障确定程序，所述摄像头故障确定程序执行时实现如上所述的身份认证方法的步骤。

其中，在所述处理器上运行的摄像头故障确定程序被执行时所实现的方法可参照本发明摄像头故障确定方法各个实施例，此处不再赘述。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种摄像头故障确定方法，其特征在于，所述摄像头故障确定方法应用于双摄移动终端，所述双摄移动终端包括第一摄像头和第二摄像头，所述摄像头故障确定方法包括以下步骤：

接收用户触发的故障检测指令，获取所述第一摄像头和所述第二摄像头拍摄的第一图像和第二图像，其中，所述故障检测指令至少包括用户触发进入双摄拍摄模式时自动触发的故障检测指令；

将所述第一图像和所述第二图像进行对比，根据所述第一图像与所述第二图像的画质参数的差异程度与预设差异范围判断是否存在摄像头故障情况；

当存在摄像头故障情况时，根据所述第一图像与所述第二图像的画质参数与对应摄像头的预设画质参数确定存在故障的摄像头，并根据所述第一图像与所述第二图像的各个对应子部分的画质参数的差值的分布规律确定摄像头故障类型。

2.如权利要求1所述的摄像头故障确定方法，其特征在于，所述故障类型至少包括脏污故障类型或破裂故障类型，所述画质参数至少包括图像清晰度或图像色彩参数。

3.如权利要求1或2所述的摄像头故障确定方法，其特征在于，所述根据所述第一图像与所述第二图像的画质参数与对应摄像头的预设画质参数确定存在故障的摄像头，并根据所述第一图像与所述第二图像的各个对应子部分的画质参数的差值的分布规律确定摄像头故障类型的步骤之后包括：

获取存在故障的摄像头的第一标识信息；

根据所述第一标识信息和所述故障类型进行故障提示。

4.如权利要求1所述的摄像头故障确定方法，其特征在于，所述根据所述第一图像与所述第二图像的各个对应子部分的画质参数的差值的分布规律确定摄像头故障类型的步骤包括：

根据预设离散型数据判断条件判断各个对应子部分的画质参数的差值是否为离散型数据；

当各个对应子部分的画质参数的差值为离散型数据，确定所述故障类型为脏污故障类型。

5.如权利要求1所述的摄像头故障确定方法，其特征在于，所述根据所述第一图像与所述第二图像的各个对应子部分的画质参数的差值的分布规律确定摄像头故障类型的步骤还包括：

根据预设线性数据判断条件判断各个对应子部分的画质参数的差值是否为线性数据；

当各个对应子部分的画质参数的差值为线性数据时，确定所述故障类型为破裂故障类型。

6.如权利要求5所述的摄像头故障确定方法，其特征在于，所述确定所述故障类型为破裂故障类型的步骤之后包括：

获取存在破裂故障的摄像头的第二标识信息；

根据所述第二标识信息显示是否关闭存在破裂故障的摄像头的提示信息，以供用户选择是否关闭存在破裂故障的摄像头进行拍摄。

7.如权利要求6所述的摄像头故障确定方法，其特征在于，所述根据所述第二标识信息显示是否关闭存在破裂故障的摄像头的提示信息，以供用户选择是否关闭存在破裂故障的摄像头进行拍摄的步骤之后包括：

接收用户触发的拒绝关闭存在破裂故障的摄像头的请求信息；

基于用户在拍摄过程中触发的拍摄指令，获取正常摄像头和异常摄像头拍摄的正常图像和异常图像；

将所述正常图像与所述异常图像进行对比，确定所述异常图像的异常位置，并对所述异常位置进行图片修复。

8.如权利要求1所述的摄像头故障确定方法，其特征在于，所述接收用户触发的故障检测指令，获取所述第一摄像头和所述第二摄像头拍摄的第一图像和第二图像，其中，所述故障检测指令至少包括用户触发进入双摄拍摄模式时自动触发的故障检测指令的步骤之后还包括：

所述双摄移动终端根据所述第一图像和所述第二图像发送故障检测请求至云端；

所述云端基于大数据分析信息确定存在故障的摄像头以及故障类型，并将故障检测结果发送至所述双摄移动终端。

9.一种装置，其特征在于，所述装置包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的摄像头故障确定程序，所述摄像头故障确定程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至8中的任一项所述的摄像头故障确定方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有摄像头故障确定程序，所述摄像头故障确定程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的摄像头故障确定方法的步骤。