CN110287161B - 图像处理方法和装置 - Google Patents

Abstract

本公开的实施例公开了图像处理方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：遍历指定文件夹，以获取指定文件夹中的图像的存储时间；基于指定文件夹中的图像的存储时间，确定存储时间区间；确定在存储时间区间内存储的图像是否包括相似的图像；响应于确定包括相似的图像，保存相似的图像中的其中一张图像。该实施方式可以不需要用户手动搜索文件夹，寻找相似的图像，达到针对同一相册、同一文件夹或者同一电子设备中对相同或相似的图像进行图像去重的目的，降低了用户手动去重的繁琐步骤，提高了图像去重的步骤；由于图像占用的内存减少，还可以释放更多的存储空间，有利于用户对电子设备更加高效的使用。

Description

图像处理方法和装置

技术领域

本公开的实施例涉及计算机技术领域，具体涉及图像处理方法和装置。

背景技术

随着科学技术的发展以及图像处理技术的普及，越来越多的用户喜爱利用终端设备拍摄图像。为了获得更好的拍摄效果，通常用户会针对某一场景连续拍摄多张图像，以从多张图像中挑选出成像效果最好的一张。

在一些诸如外出旅行的场景中，用户通常会针对某个景点拍摄多张照片，但未来得及删除，导致用户的终端设备中存储有多张相同或相似的图像，占用了用户过多的内存。这样一来，用户需要对相同或相似的图像进行手动删除，使得图像删除过程繁琐。

发明内容

本公开的实施例提出了图像处理方法和装置。

第一方面，本公开的实施例提供了一种图像处理方法，该方法包括：遍历指定文件夹，以获取指定文件夹中的图像的存储时间；基于指定文件夹中的图像的存储时间，确定存储时间区间；确定在存储时间区间内存储的图像是否包括相似的图像；响应于确定包括相似的图像，保存相似的图像中的至少一张图像。

在一些实施例中，确定在存储时间区间内存储的图像是否包括相似的图像，包括：提取存储时间区间存储的第一图像和第二图像各自的关键点；将第一图像的关键点与第二图像的关键点进行匹配；基于匹配，确定第一图像和第二图像是否相似。

在一些实施例中，确定在存储时间区间内存储的图像是否包括相似的图像，包括：将存储时间区间划分成预设数目个时间段；对于预设数目个时间段中的一个时间段，确定该时间段存储的图像中，是否包括相似的图像。

在一些实施例中，将存储时间区间划分成预设数目个时间段，包括：对预设数目个时间段中的相邻的两个时间段，设置预定时间段的交叠时间。

在一些实施例中，确定该时间段存储的图像中，是否包括相似的图像，包括：提取该时间段存储的第一图像和第二图像各自的关键点；将第一图像的关键点与第二图像的关键点进行匹配；基于匹配，确定第一图像和第二图像是否相似。

在一些实施例中，将第一图像的关键点与第二图像的关键点进行匹配，，包括：确定指定图像区域范围内该两张图像匹配的关键点，得到至少一组关键点匹配对；以及，所述基于匹配，确定第一图像和第二图像是否相似，包括：确定至少一组关键点匹配对中的每一个关键点的特征向量；基于所得到的关键点的特征向量，确定每一组关键点匹配对的关键点特征向量之间的欧式距离；基于关键点特征向量之间的欧式距离所形成的第一欧式距离集合，确定该两张图像是否相似。

在一些实施例中，确定指定图像区域范围内第一图像和第二图像匹配的关键点，得到至少一组关键点匹配对，包括：对于其中一张图像的指定图像区域范围内的关键点，确定该关键点的图像坐标与另外一张图像的指定图像区域范围内的关键点的图像坐标之间的欧式距离；从基于关键点的图像坐标之间的欧式距离所得到的第二欧式距离集合中，选取出小于预设阈值的欧式距离；将所选取出的小于预设阈值的欧式距离对应的关键点确定为关键点匹配对。

在一些实施例中，基于关键点特征向量之间的欧式距离所形成的第一欧式距离集合，确定该两张图像是否相似，包括：从第一欧式距离集合中选择出小于预设阈值的欧式距离；确定所选择出的欧式距离对应的关键点匹配对的数目，作为第一数目；确定指定图像区域范围内该两张图像分别包括的关键点的数目，选择小的数目作为第二数目；确定第一数目与第二数目的比值；确定比值是否大于或等于预设阈值，以确定该两张图像是否相似。

在一些实施例中，在确定所选择出的欧式距离对应的关键点匹配对的数目之前，方法还包括：确定所选择出的欧式距离对应的关键点匹配对中，是否存在匹配异常的关键点匹配对；响应于确定存在匹配异常的关键点匹配对，解除匹配异常的关键点之间的匹配关系。

在一些实施例中，确定包括相似的图像，包括：确定与该两张图像对应的比值是否大于或等于预设阈值；响应于确定与该两张图像对应的比值大于或等于预设阈值，确定包括相似的图像。

在一些实施例中，基于指定文件夹中的图像的存储时间，确定存储时间区间，包括：确定指定文件夹中的图像的存储时间中，最早的存储时间和最晚的存储时间；将最早存储时间与最晚存储时间之间的时间区间确定为初始存储时间区间，以及呈现初始存储时间区间；接收用户指定的初始存储时间区间中的任一存储时间区间；将用户指定的任一存储时间区间确定为存储时间区间。

在一些实施例中，保存相似的图像中的至少一张图像，包括：对相似的图像进行质量检测；基于质量检测结果，保存至少一张图像。

第二方面，本公开的实施例提供了一种图像处理装置，该装置包括：第一确定单元，被配置成遍历指定文件夹，以获取指定文件夹中的图像的存储时间；第二确定单元，被配置成基于指定文件夹中的图像的存储时间，确定存储时间区间；第三确定单元，被配置成确定存储时间区间存储的图像是否包括相似的图像；保存单元，被配置成响应于确定包括相似的图像，保存相似的图像中的至少一张图像。

在一些实施例中，第二确定单元，包括：提取子单元，被配置成提取存储时间区间存储的第一图像和第二图像各自的关键点；匹配子单元，被配置成将第一图像的关键点与第二图像的关键点进行匹配；基于匹配，确定第一图像和第二图像是否相似。

在一些实施例中，第二确定单元，包括：时间段划分子单元，被配置成：将存储时间区间划分成预设数目个时间段，对于预设数目个时间段中的一个时间段，确定该时间段存储的图像中，是否包括相似的图像。

在一些实施例中，时间段划分子单元进一步被配置成：对预设数目个时间段中的相邻的两个时间段，设置预定时间段的交叠时间。

在一些实施例中，时间段划分子单元，包括：提取子单元，被配置成提取该时间段存储的第一图像和第二图像各自的关键点；匹配子单元，被配置成将第一图像的关键点与第二图像的关键点进行匹配；确定子单元，被配置成基于匹配，确定第一图像和第二图像是否相似。

在一些实施例中，匹配子单元包括：第一确定模块，被配置成确定指定图像区域范围内第一图像和第二图像匹配的关键点，得到至少一组关键点匹配对；以及，确定子单元包括：第二确定模块，被配置成确定至少一组关键点匹配对中的每一个关键点的特征向量；第三确定模块，被配置成基于所得到的关键点的特征向量，确定每一组关键点匹配对的关键点特征向量之间的欧式距离；第四确定模块，被配置成基于关键点特征向量之间的欧式距离所形成的第一欧式距离集合，确定该两张图像是否相似。

在一些实施例中，第一确定模块进一步被配置成：对于其中一张图像的指定图像区域范围内的关键点，确定该关键点的图像坐标与另外一张图像的指定图像区域范围内的关键点的图像坐标之间的欧式距离；从基于关键点的图像坐标之间的欧式距离所得到的第二欧式距离集合中，选取出小于预设阈值的欧式距离；将所选取出的小于预设阈值的欧式距离对应的关键点确定为关键点匹配对。

在一些实施例中，第四确定模块进一步被配置成：从第一欧式距离集合中选择出小于预设阈值的欧式距离；确定所选择出的欧式距离对应的关键点匹配对的数目，作为第一数目；确定指定图像区域范围内该两张图像分别包括的关键点的数目，选择小的数目作为第二数目；确定第一数目与第二数目的比值；确定比值是否大于或等于预设阈值，以确定该两张图像是否相似。

在一些实施例中，装置还包括：第四确定单元，被配置成确定所选择出的欧式距离对应的关键点匹配对中，是否存在匹配异常的关键点匹配对；解除单元，被配置成响应于确定存在匹配异常的关键点匹配对，解除匹配异常的关键点之间的匹配关系。

在一些实施例中，保存单元进一步被配置成确定与该两张图像对应的比值是否大于或等于预设阈值；响应于确定与该两张图像对应的比值大于或等于预设阈值，确定包括相似的图像。

在一些实施例中，第二确定单元进一步被配置成确定指定文件夹中的图像的存储时间中，最早的存储时间和最晚的存储时间；将最早存储时间与最晚存储时间之间的时间区间确定为初始存储时间区间，以及呈现初始存储时间区间；接收用户指定的初始存储时间区间中的任一存储时间区间；将用户指定的任一存储时间区间确定为存储时间区间。

在一些实施例中，保存单元进一步被配置成：对相似的图像进行质量检测；基于质量检测结果，保存至少一张图像。

第三方面，本公开的实施例提供了一种终端设备，该终端设备包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序；当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。

第四方面，本公开的实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。

本公开的实施例提供的图像处理方法和装置，通过遍历指定文件夹，确定出该指定文件夹中的图像的存储时间区间，然后确定该存储时间区间存储的图像是否包括相似的图像，在确定包括相似的图像时，保存相似的图像中的其中一张图像，从而可以不需要用户手动搜索文件夹，寻找相似的图像，达到针对同一相册、同一文件夹或者同一电子设备中对相同或相似的图像进行图像去重的目的，降低了用户手动去重的繁琐步骤，提高了图像去重的步骤；由于图像占用的内存减少，还可以释放更多的存储空间，有利于用户对电子设备更加高效的使用。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本公开的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1是本公开的一个实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；

图2是根据本公开的图像处理方法的一个实施例的流程图；

图3是根据本公开的实施例的图像处理方法的一个应用场景的示意图；

图4是根据本公开的图像处理方法的又一个实施例的流程图；

图5是根据本公开的基于关键点匹配结果确定两张图像是否相似的一个实施例的流程图；

图6是根据本公开的实施例的图像处理方法的又一个应用场景的示意图；

图7是根据本公开的图像处理方法的再一个应用场景的示意图；

图8是根据本公开的图像处理装置的一个实施例的结构示意图；

图9是适于用来实现本公开的实施例的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本公开作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。

图1示出了可以应用本公开的图像处理方法或图像处理装置的实施例的示例性架构100。

如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

终端设备101、102、103上可以安装有各种客户端应用。例如图像拍摄类应用、图像处理类应用、搜索类应用、美图类应用、即时通讯类应用等。终端设备101、102、103可以通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。

终端设备101、102、103可以是硬件，也可以是软件。当终端设备101、102、103为硬件时，可以是具有图像拍摄功能的各种电子设备，还可以是可以接收用户操作的各种电子设备，包括但不限于相机、智能手机、平板电脑、电子书阅读器、膝上型便携计算机和台式计算机等等。当终端设备101、102、103为软件时，可以安装在上述所列举的电子设备中。其可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务的多个软件或软件模块)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

服务器105可以是支持终端设备101、102、103上安装的客户端应用的后台服务器。服务器105可以为终端设备101、102、103上安装的客户端应用提供各种功能下载、功能使用的后台服务器。通过利用客户端应用从为其提供支持的服务器进行诸如图像处理(例如图像去重)功能的下载，可以使得终端设备101、102、103上安装的客户端应用使用相应的图像处理功能。

需要说明的是，服务器105可以是硬件，也可以是软件。当服务器为硬件时，可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群，也可以实现成单个服务器。当服务器为软件时，可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务的多个软件或软件模块)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

需要说明的是，本公开的实施例所提供的图像处理方法由终端设备101、102、103执行。相应地，图像处理装置可以设置于终端设备101、102、103中。

应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。在图像处理过程中所使用的数据(例如某些图像处理功能)不需要从远程获取的情况下，上述系统架构可以不包括网络，只包括终端设备。

继续参考图2，其示出了根据本公开的图像处理方法的一个实施例的流程200。该图像处理方法包括以下步骤：

步骤201，遍历指定文件夹，以获取指定文件夹中的图像的存储时间。

在本实施例中，上述图像处理方法的执行主体(例如图1所示的终端设备101、102、103)可以安装有拍摄设备，或者与拍摄设备连接。指定文件夹中存储的图像可以是拍摄设备拍摄后存储至上述指定文件夹中的，也可以是从图像下载类应用中下载后存储的，还可以是通过社交类应用(例如隔空投送、聊天类应用等)接收其他用户发送的图像并存储的。在这里，该指定文件夹可以设置于上述执行主体中。具体来说，该指定文件夹例如可以为设置于上述执行主体中的用户相册，可以为某一应用对应的文件夹保存的文件，该文件至少包括图像，还可以包括文本、影像等。还可以包括设置于上述执行主体中的所有的文件夹。

在本实施例中，当图像存储于文件夹中时，同时存储的还会包括与该图像对应的信息。例如图像的存储时间、图像所占内存的大小、图像的分辨率等。上述执行主体可以获取该指定文件夹中的图像的存储时间。

步骤202，基于指定文件夹中的图像的存储时间，确定存储时间区间。

上述执行主体可以基于存储于上述指定文件夹中的图像的时间，从而确定存储时间区间。该存储时间区间例如可以为存储最早的图像的时间与存储最晚的图像的时间之间的时间区间。作为示例，指定文件夹中存储有a、b、c、d四张图像。其中a存储于指定文件夹中的时间为1点，b存储于指定文件夹中的时间为2点，c存储于指定文件夹中的时间为3点，d存储于指定文件夹中的时间为4点。由此可知，a存储于指定文件夹中的时间最早为1点，d存储于指定文件夹中的时间最晚为4点，将1点-4点作为上述存储时间区间。

在本实施的一些可选的实现方式中，上述存储时间区间也可以为用户指定的。具体的，上述执行主体可以确定指定文件夹中的图像的存储时间中，最早的存储时间和最晚的存储时间。将最早的存储时间和最晚的存储时间之间的时间区间确定为初始存储时间区间，以及呈现该初始存储时间区间。在这里，可以直接在上述执行主体所运行于其上的终端设备中呈现，以供用户查看该初始存储时间区间。然后，接收用户指定的初始存储时间区间中的任一存储时间区间。也即是说，用户可以指定存储时间区间内的任何一个时间区间。作为示例，当初始存储时间区间为1点-4点时，用户可以将1点-3点设置为上述存储时间区间。这样一来，可以使得用户具有针对的性的调整指定文件夹中的图像，对指定时间区间内的图像进行去重，提高了灵活性。

步骤203，确定在存储时间区间内存储的图像是否包括相似的图像。

在本实施例中，可以利用多种方式确定存储时间区间存储的图像是否包括相似的图像。

作为一种实现方式，可以采用模型检测的方法。例如，将存储时间区间所包括的图像中，每两张图像输入至预先训练的相似度确定模型中，从而得到用于指示该两张图像之间是否相似的概率值。当该概率值大于等于预设阈值时，可以确定该两张图像相似；当该概率值小于预设阈值时，可以确定该两张图像不相似。在这里，上述相似度确定模型可以是基于训练样本，利用机器学习的方法，基于神经网络(例如卷积神经网络、深度神经网络)进行训练得到的。

作为另一种实现方式，可以提取存储时间区间存储的第一图像和第二图像各自的关键点。将第一图像的关键点与第二图像的关键点进行匹配，基于匹配，确定第一图像和所述第二图像是否相似。

具体的，可以利用基于sift的关键点提取的方式提取各图像的关键点。Sift是基于尺度空间的、对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变性的图像局部特征描述算子。首先，可以提取出在尺度空间和二维图像空间上都是局部极值点的兴趣点，再滤除掉能量低的不稳定的和错误的兴趣点，得到最终稳定的特征点。然后，对特征点进行描述。该特征点描述可以包括特征点方向分配和特征点64维向量的描述。从而，基于所确定的特征点和特征点的描述得到图像的关键点。

利用上述关键点提取方式，提取第一图像和第二图像各自的关键点，得到每一张图像的关键点集合。然后，将第一图像的关键点与第二图像的关键点进行匹配。在这里，可以将第一图像的关键点集合中的每一个关键点，与第二图像的关键点集合中的每个一个关键点进行匹配。具体的，可以通过计算该两张图像的关键点的64维向量的欧式距离实现。其中，欧氏距离越小，匹配度越高。当欧式距离小于设定阈值时，可以判定为匹配成功。从而可以得到该两张图像之间的多组关键点匹配对。当关键点匹配对的数目大于预设阈值时，可以确定该两张图像相似。当关键点匹配对的数目小于或等于预设阈值时，可以确定该两张图像不相似。

在这里，第一图像和第二图像为存储时间区间存储的任意两张图像；也可以为存储时间区间存储的相邻的两张图像。

步骤204，响应于确定包括相似的图像，保存相似的图像中的至少一张图像。

在本实施例中，相似的图像数目例如可以包括2张、3张等。例如，当步骤202中确定出A图像和B图像相似、B图像和C图像相似、A图像和C图像相似时，可以确定A图像、B图像和C图像相似。从而，可以保存A图像、B图像和C图像之中的至少一张图像。也即，可以保存一张图像，也可以保存多张图像。可以根据应用场景的需要设定，也可以根据用户选择的保存图像的数目设定。

在这里值得注意的是，上述存储时间区间存储的图像中，可以包括多组相似的图像。然后，针对每一组相似的图像，对该组图像进行去重处理，也即保存该组相似的图像中的至少一张图像。

在本实施例的一些可选的实现方式中，可以对相似的图像进行质量检测，基于质量检测结果，保存至少一张图像。

具体的，质量检测可以包括但不限于：图像色彩饱和度检测，图像呈现的目标对象在图像中的位置的检测等。在这里，上述执行主体可以首先计算各个图像的像素值，基于所计算的像素值，确定各图像的色彩饱度。然后，将计算的各个图像的色彩饱和度值与预设最佳饱和度值进行比较，基于比较结果，保存色彩饱和度最接近预设最佳饱和度值的图像作为基准图像。或者，上述执行主体可以对图像中所呈现的对象进行检测，确定目标对象在图像中的位置。具体的，可以计算所呈现的目标对象距离图像中心点的距离，以及呈现的目标对象所占图像的比例。然后，选择呈现的目标对象所占图像的比例大于预设阈值的图像。从所选择出的目标对象所占图像的比例大于预设阈值的图像中，保存距离图像中心点的位置最近的图像。

进一步参考图3，其示出了本公开的图像处理方法的一个应用场景图。

在如图3所示的应用场景中，用户的终端设备的指定文件夹中包括图a、图b和图c三张图像。其中，图像的存储时间为1点、图b的存储时间为2点、图c的存储时间为3点。运行于终端设备上的执行主体可以基于该三张图像的存储时间，确定存储时间区间为1点-3点。然后，执行主体可以确定在该存储时间区间存储的图像是否包括相似的图像。当上述执行主体检测到图a与图b相似时，可以保存图a或图b该两张图像中的一张，将另外一张从指定文件夹中删除。例如保存图b，将图a从指定文件夹中删除。

本公开的实施例提供的图像处理方法，通过遍历指定文件夹，确定出该指定文件夹中的图像的存储时间区间，然后确定该存储时间区间存储的图像是否包括相似的图像，在确定包括相似的图像时，保存相似的图像中的其中一张图像，从而可以不需要用户手动搜索文件夹，寻找相似的图像，达到针对同一相册、同一文件夹或者同一电子设备中对相同或相似的图像进行图像去重的目的，降低了用户手动去重的繁琐步骤，提高了图像去重的步骤；由于图像占用的内存减少，还可以释放更多的存储空间，有利于用户对电子设备更加高效的使用。

进一步参考图4，其示出了根据本公开的图像处理方法的又一个实施例的流程400。该图像处理方法包括以下步骤：

步骤401，遍历指定文件夹，以获取指定文件夹中的图像的存储时间。

在本实施例中，上述图像处理方法的执行主体(例如图1所示的终端设备101、102、103)可以安装有拍摄设备，或者与拍摄设备连接。指定文件夹中存储的图像可以是拍摄设备拍摄后存储至上述指定文件夹中的，也可以是从图像下载类应用中下载后存储的，还可以是通过社交类应用(例如隔空投送、聊天类应用等)接收其他用户发送的图像并存储的。

在本实施例中，当图像存储于文件夹中时，同时存储的还会包括与该图像对应的信息。例如图像的存储时间、图像所占内存的大小、图像的分辨率等。上述执行主体可以获取该指定文件夹中的图像的存储时间。

步骤402，基于指定文件夹中的图像的存储时间，确定存储时间区间。

上述执行主体可以基于存储于上述指定文件夹中的图像的时间，从而确定存储时间区间。该存储时间区间例如可以为存储最早的图像的时间与存储最晚的图像的时间之间的时间区间。

步骤401、步骤402的具体实现及其带来的有益效果可以参考图2所示的步骤201、步骤202的相关描述，在此不再赘述。

步骤403，将存储时间区间划分成预设数目个时间段，对于预设数目个时间段中的一个时间段，确定该时间段存储的图像中，是否包括相似的图像。

在本实施例中，上述预设数目个时间段可以是预先人为指定的，还可以是基于指定文件夹所包括的图像的数目划分的。具体的，可以建立图像数目的预设阈值段与所要划分成的时间段的数目之间的对应关系。上述执行主体可以首先确定指定文件夹所包括的在存储时间区间存储的图像的数目，然后确定该数目所属的预设阈值段，基于预设阈值段确定出所要划分成的时间段的数目。最后，可以将上述存储时间区间平均划分成所确定出的数目个时间段。

接着，对于上述预设数目个时间段中的每个时间段，可以确定该时间段存储的图像中，是否包括相似的图像。

具体的，作为一种实现方式，可以利用预先训练的相似度确定模型，确定该时间段存储的图像中，是否包括相似的图像。

作为另外一种实现方式，可以提取该时间段存储的第一图像和第二图像各自的关键点；将第一图像的关键点与第二图像的关键点进行匹配，基于匹配，确定第一图像和所述第二图像是否相似。

其中，确定每一个时间段存储的图像是否包括相似的图像的具体实现可以参考图2所示的实施例中步骤203所示的确定存储时间区间存储的图像是否包括相似的图像的方法，在此不再赘述。

通过将存储时间区间划分成预设数目个时间段，当文件夹存储的图像过多时，可以按照时间段依次进行图像去重。避免一次处理过多的图像，导致运行时间过长。或者避免运行中断时，导致之前检测出的相似的图像无法保存，从而提高处理效率。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述将存储时间区间划分成预设数目个时间段具体可以包括：对预设数目个时间段中的相邻的两个时间段，设置预定时间段的交叠时间。

在这里，该交叠时间段例如可以包括1s、5s、1min等。作为示例，将上述存储时间区间划分成3个时间段，第一时间段、第二时间段和第三时间段。其中，第一时间段的结束时间与第二时间段的起始时间具有例如30s的交叠时间，第二时间段的结束时间与第三时间段的起始时间具有例如30s的交叠时间。通过设置交叠时间，可以避免相似的图像落入不同的时间段内，导致无法识别出落入不同的时间段但相似的图像，提高所确定出的相似图像的准确度。在这里，上述交叠时间可以基于应用场景的需要设定，在此不做限定。

步骤404，响应于确定包括相似的图像，保存相似的图像中的至少一张图像。

在本实施例中，对于预设数目个时间段中的每一个时间段，在确定出包括相似的图像时，可以保存相似的图像中的其中一张图像。也可以在每个时间段均检测完是否包括相似的图像后，然后将所检测到的多组相似的图像中的每一组图像进行去重处理，针对每一组相似的图像，保存该组相似的图像中的至少一张图像。

从图4中可以看出，与图2所示的实施例不同的是，本实施例突出了将存储时间区间划分成预设数目个时间段，针对每个时间段，确定该时间段中是否包括相似图像的步骤。从而，针对指定文件夹所包括的图像较多时，可以针对不同的时间段进行单独扫描处理，提高图像处理速度。

在上述各实施例的一些可选的实现方式中，确定是否包括相似的图像是基于确定每两张图像是否相似来实现的。在确定每两张图像是否相似时，可以将该两张图像基于上述各实施例所述的关键点提取方式所提取到的关键点进行匹配，基于匹配结果来确定。该具体的实现可以参考图5、图6，图5示出了基于关键点匹配结果确定两张图像是否相似的一个实施例的流程500，图6示出了图像处理方法的又一个应用场景的示意图。结合图6，对流程500所示的各步骤进行详细说明。该流程500具体步骤包括：

步骤501，确定指定图像区域范围内该两张图像匹配的关键点，得到至少一组关键点匹配对。

在这里，为了使得图像可以进行充分匹配，可以将该指定区域的区域范围设置的相对大一些。该指定区域为图像的坐标区域。如图6所示的图像区域a即为指定图像区域。在这里，该指定图像区域通常可以为矩形，矩形的四个顶点为图像坐标点。四个图像坐标点所限定的区域即为指定图像区域。如图6所示，在图A和图B中，指定图像区域均包括多个关键点。上述执行主体可以将图像A中的指定图像区域范围内的关键点和图像B中该图像区域范围内的关键点进行匹配。由于该两张图像中，指定图像区域范围内的关键点很多，因此，会存在至少一组关键点匹配对。

在这里，确定至少一组关键点匹配对的方法具体可以包括：对于其中一张图像的指定图像区域范围内的关键点，确定该关键点的图像坐标与另外一张图像的指定图像区域范围内的关键点的图像坐标之间的欧式距离。然后，从基于关键点的图像坐标之间的欧式距离所得到的第二欧式距离集合中，选取出小于预设阈值的欧式距离。最后，将选取出的小于预设阈值的欧式距离对应的关键点确定为关键点匹配对。

具体的，以图6中的图A和图B为例进行说明。将图A中指定区域范围内的每一个关键点的图像坐标与图B中指定区域范围内的每一个关键点的图像坐标进行欧式距离计算，得到多对关键点的图像坐标之间的欧式距离。该欧式距离越小，说明该两个关键点在图像中的图像坐标越接近。然后，可以选择所得到的欧式距离中，小于预设阈值的距离。从而，可以得到与选择出的欧式距离对应的关键点匹配对。

步骤502，确定至少一组关键点匹配对中的每一个关键点的特征向量。

在这里，基于所得到的至少一组关键点匹配对，可以确定各个关键点的特征向量。在这里，该关键点的特征向量可以包括64维向量，其具体可以利用sift关键点向量的确定方法进行确定。

步骤503，基于所得到的关键点的特征向量，确定每一组关键点匹配对的关键点特征向量之间的欧式距离。

在这里，根据步骤502所确定的两张图像中，每一张图像指定图像区域范围内的关键点的特征向量，以及步骤501所确定出的关键点匹配对，可以确定出每一组关键点匹配对的关键点特征向量之间的欧式距离。在这里，关键点特征向量用于指示关键点的特征，该特征可以包括但不限于颜色信息、梯度分布、梯度方向等。通过确定关键点特征向量之间的欧式距离，可以确定关键点匹配对之间的特征是否相似。特征向量之间的欧式距离小于预设阈值时，可以确定该欧式距离对应的关键点匹配对之间的特征相似；当特征向量之间的欧式距离大于或等于预设阈值时，可以确定该欧式距离对应的关键点匹配对之间的特征不相似。

步骤504，基于关键点特征向量之间的欧式距离所形成的第一欧式距离集合，确定该两张图像是否相似。

在这里，可以基于各关键点匹配对之间的特征向量得到的欧式距离，形成第一欧式距离集合。然后，确定该第一欧式距离集合中的欧式距离小于预设阈值的数目。若该数目大于预设阈值，可以确定该两张图像相似。若该数目小于或等于预设阈值，可以确定该两张图像不相似。

在一些可选的实现方式中，基于关键点特征向量之间的欧式距离所形成的第一欧式距离集合，确定该两张图像是否相似，还可以包括：首先，从第一欧式距离集合中选择出小于预设阈值的欧式距离。然后，确定所选择出的欧式距离对应的关键点匹配对的数目，作为第一数目。接着，确定指定图像区域范围内该两张图像分别包括的关键点的数目，选择小的数目作为第二数目。然后，确定第一数目和第二数目的比值。最后，确定该比值是否大于或等于预设阈值，以确定该两张是否相似。其中，该比值大于或等于预设阈值时，可以确定该两张图像相似。该比值小于预设阈值时，可以确定该两张图像不相似。

作为示例，继续参看图6，图像A中指定图像区域范围内包括的关键点的数目为11个，图B中指定图像区域范围内包括的关键点的数目为12个。其中，图像A与图像B中，假设指定图像区域范围内所包括的关键点匹配对的数目为5个。因此，在这里第一数目为5，第二数目为10，第一数目与第二数目的比值为5/10＝0.5。假设该比值的预设阈值为0.7时，由于0.5小于0.7，可以确定图像A与图像B不相似。

基于图5所示的实施例，当该两张图像对应的上述比值大于或等于预设阈值时，可以确定该两张图像相似。也即是说，上述各实施例所述的存储时间区间包括相似的图像。

在一些可选的实现方式中，在确定所选择出的欧式距离对应的关键点匹配对的数目之前，还可以包括：确定所选择出的欧式距离对应的关键点匹配对中，是否存在匹配异常的关键点匹配对；响应于确定存在匹配异常的关键点匹配对，解除匹配异常的关键点之间的匹配关系。

具体的，可以利用RANSAC(Random Sample Consensus，随机抽样一致)算法进行异常点匹配检测。如图7所示，图7示意性的示出了图像处理方法的再一个应用场景的示意图。在图7中，图C中的关键点与图D中的关键点的匹配具有方向一致性，该方向沿图7所示的x方向。而图C中的关键点c与图D中的关键点d虽然也是一组关键点匹配对，但该匹配对的匹配与其他关键点的匹配方向不一致。从而，可以将关键点c和关键点d该关键点匹配对看作是匹配异常的关键点匹配对。因此，可以解除关键点c与关键点d之间的匹配关系。

通过对匹配异常的关键点匹配对进行检测，可以使得所确定出的关键点匹配对的数目更加精确，从而使得所确定出的两图像的相似性结果更加准确。

进一步参考图8，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了图像处理装置的一个实施例，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图8所示，本实施例提供的图像处理装置800包括第一确定单元801、第二确定单元802、第三确定单元803和保存单元804。其中，第一确定单元801，被配置成遍历指定文件夹，以获取指定文件夹中的图像的存储时间。第二确定单元802，被配置成基于指定文件夹中的图像的存储时间，确定存储时间区间；第三确定单元803，被配置成确定在存储时间区间内存储的图像是否包括相似的图像；保存单元804，被配置成响应于确定包括相似的图像，保存相似的图像中的至少一张图像。

在本实施例中，图像处理装置800中：第一确定单元801、第二确定单元802、第三确定单元803和保存单元804的具体处理及其所带来的技术效果可分别参考图2对应实施例中的步骤201、步骤202、步骤203和步骤204的相关说明，在此不再赘述。

在本实施例的一些可选的实现方式中，第二确定单元802包括：提取子单元(图中未示出)，被配置成提取存储时间区间存储的第一图像和第二图像各自的关键点；匹配子单元(图中未示出)，被配置成将第一图像的关键点与第二图像的关键点进行匹配；基于匹配，确定第一图像和第二图像是否相似。

在本实施例的一些可选的实现方式中，第二确定单元802包括：时间段划分子单元(图中未示出)，被配置成：将存储时间区间划分成预设数目个时间段，对于预设数目个时间段中的一个时间段，确定该时间段存储的图像中，是否包括相似的图像。

在本实施例的一些可选的实现方式中，时间段划分子单元(图中未示出)进一步被配置成：对预设数目个时间段中的相邻的两个时间段，设置预定时间段的交叠时间。

在本实施例的一些可选的实现方式中，时间段划分子单元(图中未示出)，包括：提取子单元(图中未示出)，被配置成提取该时间段存储的第一图像和第二图像各自的关键点；匹配子单元(图中未示出)，被配置成将第一图像的关键点与第二图像的关键点进行匹配；基于匹配，确定第一图像和第二图像是否相似。

在本实施例的一些可选的实现方式中，匹配子单元(图中未示出)，包括：第一确定模块(图中未示出)，被配置成确定指定图像区域范围内第一图像和第二图像匹配的关键点，得到至少一组关键点匹配对。确定子单元(图中未示出)，包括：第二确定模块(图中未示出)，被配置成确定至少一组关键点匹配对中的每一个关键点的特征向量；第三确定模块(图中未示出)，被配置成基于所得到的关键点的特征向量，确定每一组关键点匹配对的关键点特征向量之间的欧式距离；第四确定模块(图中未示出)，被配置成基于关键点特征向量之间的欧式距离所形成的第一欧式距离集合，确定该两张图像是否相似。

在本实施例的一些可选的实现方式中，第一确定模块(图中未示出)进一步被配置成：对于其中一张图像的指定图像区域范围内的关键点，确定该关键点的图像坐标与另外一张图像的指定图像区域范围内的关键点的图像坐标之间的欧式距离；从基于关键点的图像坐标之间的欧式距离所得到的第二欧式距离集合中，选取出小于预设阈值的欧式距离；将所选取出的小于预设阈值的欧式距离对应的关键点确定为关键点匹配对。

在本实施例的一些可选的实现方式中，第四确定模块(图中未示出)进一步被配置成：从第一欧式距离集合中选择出小于预设阈值的欧式距离；确定所选择出的欧式距离对应的关键点匹配对的数目，作为第一数目；确定指定图像区域范围内该两张图像分别包括的关键点的数目，选择小的数目作为第二数目；确定第一数目与第二数目的比值；确定比值是否大于或等于预设阈值，以确定该两张图像是否相似。

在本实施例的一些可选的实现方式中，图像处理装置800还包括：第四确定单元(图中未示出)，被配置成确定所选择出的欧式距离对应的关键点匹配对中，是否存在匹配异常的关键点匹配对；解除单元(图中未示出)，被配置成响应于确定存在匹配异常的关键点匹配对，解除匹配异常的关键点之间的匹配关系。

在本实施例的一些可选的实现方式中，保存单元804进一步被配置成确定与该两张图像对应的比值是否大于或等于预设阈值；响应于确定与该两张图像对应的比值大于或等于预设阈值，确定包括相似的图像。

在本实施例的一些可选的实现方式中，第二确定单元802进一步被配置成确定指定文件夹中的图像的存储时间中，最早的存储时间和最晚的存储时间；将最早存储时间与最晚存储时间之间的时间区间确定为初始存储时间区间，以及呈现初始存储时间区间；接收用户指定的初始存储时间区间中的任一存储时间区间；将用户指定的任一存储时间区间确定为存储时间区间。

在本实施例的一些可选的实现方式中，保存单元804进一步被配置成：对相似的图像进行质量检测；基于质量检测结果，保存至少一张图像。

本公开的实施例提供的图像处理装置，通过遍历指定文件夹，确定出该指定文件夹中的图像的存储时间区间，然后确定该存储时间区间存储的图像是否包括相似的图像，在确定包括相似的图像时，保存相似的图像中的其中一张图像，从而可以不需要用户手动搜索文件夹，寻找相似的图像，达到针对同一相册、同一文件夹或者同一电子设备中对相同或相似的图像进行图像去重的目的，降低了用户手动去重的繁琐步骤，提高了图像去重的步骤；由于图像占用的内存减少，还可以释放更多的存储空间，有利于用户对电子设备更加高效的使用。

下面参考图9，其示出了适于用来实现本公开的实施例的电子设备(例如图1中的终端设备)900的结构示意图。本公开的实施例中的终端设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图9示出的终端设备仅仅是一个示例，不应对本公开的实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图9所示，电子设备900可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)901，其可以根据存储在只读存储器(ROM)902中的程序或者从存储装置908加载到随机访问存储器(RAM)903中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 903中，还存储有电子设备900操作所需的各种程序和数据。处理装置901、ROM 902以及RAM903通过总线904彼此相连。输入/输出(I/O)接口905也连接至总线904。

通常，以下装置可以连接至I/O接口905：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置906；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置907；包括例如磁带、硬盘等的存储装置908；以及通信装置909。通信装置909可以允许电子设备900与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图9示出了具有各种装置的电子设备900，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。图9中示出的每个方框可以代表一个装置，也可以根据需要代表多个装置。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置909从网络上被下载和安装，或者从存储装置908被安装，或者从ROM 902被安装。在该计算机程序被处理装置901执行时，执行本公开的实施例的方法中限定的上述功能。

需要说明的是，本公开的实施例描述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开的实施例中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

上述计算机可读介质可以是上述终端设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该终端设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：遍历指定文件夹，以获取指定文件夹中的图像的存储时间；基于指定文件夹中的图像的存储时间，确定存储时间区间；确定在存储时间区间内存储的图像是否包括相似的图像；响应于确定包括相似的图像，保存相似的图像中的其中一张图像。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的实施例的操作的计算机程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)——连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本公开的实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括一种处理器，包括第一确定单元、第二确定单元、第三确定单元和保存单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，第一确定单元还可以被描述为“遍历指定文件夹，以获取指定文件夹中的图像的存储时间的单元”。

以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开的实施例中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开的实施例中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (16)

1.一种图像处理方法，包括：

遍历指定文件夹，以获取所述指定文件夹中的图像的存储时间；

基于所述指定文件夹中的图像的存储时间，确定存储时间区间；

确定在所述存储时间区间内存储的图像是否包括相似的图像，包括：将所述存储时间区间划分成预设数目个时间段；对于所述预设数目个时间段中的一个时间段，确定该时间段存储的图像中，是否包括相似的图像，其中，所述预设数目个时间段是基于所述指定文件夹所包括的图像的数目划分的；

响应于确定包括相似的图像，保存相似的图像中的至少一张图像；

其中，所述将所述存储时间区间划分成预设数目个时间段，包括：对所述预设数目个时间段中的相邻的两个时间段，设置预定时间段的交叠时间。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定在所述存储时间区间内存储的图像是否包括相似的图像，包括：

提取所述存储时间区间存储的第一图像和第二图像各自的关键点；

将所述第一图像的关键点与所述第二图像的关键点进行匹配；

基于所述匹配，确定所述第一图像和所述第二图像是否相似。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定该时间段存储的图像中，是否包括相似的图像，包括：

提取该时间段存储的第一图像和第二图像各自的关键点；

将所述第一图像的关键点与所述第二图像的关键点进行匹配；

基于所述匹配，确定所述第一图像和所述第二图像是否相似。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其中，将所述第一图像的关键点与所述第二图像的关键点进行匹配，包括：

确定指定图像区域范围内所述第一图像和所述第二图像匹配的关键点，得到至少一组关键点匹配对；以及

所述基于所述匹配，确定所述第一图像和所述第二图像是否相似，包括：

确定所述至少一组关键点匹配对中的每一个关键点的特征向量；

基于所得到的关键点的特征向量，确定每一组关键点匹配对的关键点特征向量之间的欧式距离；

基于关键点特征向量之间的欧式距离所形成的第一欧式距离集合，确定该两张图像是否相似。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述确定指定图像区域范围内所述第一图像和所述第二图像匹配的关键点，得到至少一组关键点匹配对，包括：

对于其中一张图像的指定图像区域范围内的关键点，确定该关键点的图像坐标与另外一张图像的指定图像区域范围内的关键点的图像坐标之间的欧式距离；

从基于关键点的图像坐标之间的欧式距离所得到的第二欧式距离集合中，选取出小于预设阈值的欧式距离；

将所选取出的小于预设阈值的欧式距离对应的关键点确定为关键点匹配对。

6.根据权利要求4所述的方法，其中，所述基于关键点特征向量之间的欧式距离所形成的第一欧式距离集合，确定该两张图像是否相似，包括：

从所述第一欧式距离集合中选择出小于预设阈值的欧式距离；

确定所选择出的欧式距离对应的关键点匹配对的数目，作为第一数目；

确定指定图像区域范围内该两张图像分别包括的关键点的数目，选择小的数目作为第二数目；

确定第一数目与第二数目的比值；

确定所述比值是否大于或等于预设阈值，以确定该两张图像是否相似。

7.根据权利要求5所述的方法，其中，所述基于关键点特征向量之间的欧式距离所形成的第一欧式距离集合，确定该两张图像是否相似，包括：

从所述第一欧式距离集合中选择出小于预设阈值的欧式距离；

确定所选择出的欧式距离对应的关键点匹配对的数目，作为第一数目；

确定指定图像区域范围内该两张图像分别包括的关键点的数目，选择小的数目作为第二数目；

确定第一数目与第二数目的比值；

确定所述比值是否大于或等于预设阈值，以确定该两张图像是否相似。

8.根据权利要求6所述的方法，其中，在确定所选择出的欧式距离对应的关键点匹配对的数目之前，所述方法还包括：

确定所选择出的欧式距离对应的关键点匹配对中，是否存在匹配异常的关键点匹配对；

响应于确定存在匹配异常的关键点匹配对，解除匹配异常的关键点之间的匹配关系。

9.根据权利要求7所述的方法，其中，在确定所选择出的欧式距离对应的关键点匹配对的数目之前，所述方法还包括：

确定所选择出的欧式距离对应的关键点匹配对中，是否存在匹配异常的关键点匹配对；

响应于确定存在匹配异常的关键点匹配对，解除匹配异常的关键点之间的匹配关系。

10.根据权利要求8所述的方法，其中，确定包括相似的图像，包括：

确定与该两张图像对应的比值是否大于或等于预设阈值；

响应于确定与该两张图像对应的比值大于或等于预设阈值，确定包括相似的图像。

11.根据权利要求9所述的方法，其中，确定包括相似的图像，包括：

确定与该两张图像对应的比值是否大于或等于预设阈值；

响应于确定与该两张图像对应的比值大于或等于预设阈值，确定包括相似的图像。

12.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述指定文件夹中的图像的存储时间，确定存储时间区间，包括：

确定所述指定文件夹中的图像的存储时间中，最早的存储时间和最晚的存储时间；

将所述最早存储时间与所述最晚存储时间之间的时间区间确定为初始存储时间区间，以及呈现所述初始存储时间区间；

接收用户指定的所述初始存储时间区间中的任一存储时间区间；

将用户指定的任一存储时间区间确定为所述存储时间区间。

13.根据权利要求1所述的方法，其中，所述保存相似的图像中的至少一张图像，包括：

对相似的图像进行质量检测；

基于质量检测结果，保存至少一张图像。

14.一种图像处理装置，包括：

第一确定单元，被配置成遍历指定文件夹，以获取所述指定文件夹中的图像的存储时间；

第二确定单元，被配置成基于所述指定文件夹中的图像的存储时间，确定存储时间区间；

第三确定单元，被配置成确定在所述存储时间区间内存储的图像是否包括相似的图像；

保存单元，被配置成响应于确定包括相似的图像，保存相似的图像中的至少一张图像；

所述第二确定单元包括：时间段划分子单元，被配置成：将存储时间区间划分成预设数目个时间段，对于预设数目个时间段中的一个时间段，确定该时间段存储的图像中，是否包括相似的图像，其中，所述预设数目个时间段是基于所述指定文件夹所包括的图像的数目划分的；

所述时间段划分子单元进一步被配置成：对所述预设数目个时间段中的相邻的两个时间段，设置预定时间段的交叠时间。

15.一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，其上存储有一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-13中任一所述的方法。

16.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-13中任一所述的方法。

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