一种自动生成旅行相册MV的方法技术

本发明专利技术公开了一种自动生成旅行相册MV的方法。它具体包括如下步骤：自动扫描用户移动设备的照片库，将最近N日的照片按日期分组；单日照片通过SSIM和SIFT技术去除掉高相似度照片，以及曝光过渡、过黑过白的照片；分析剩余精选出的照片中的EXIF数据，提取出其中的GPS、拍摄时间数据，通过GPS数据将坐标所在地一样的照片分到同一组；通过GPS数据和拍摄时间查询到坐标所在地的季节以及天气，最终智能匹配到需要应用的美化方案；将提取出来的照片通过分析出来的场景合成精美的旅行相册MV。本发明专利技术的有益效果是：通过每张照片包含的EXIF数据分析智能归类照片，结合EXIF数据选取美化方案对相册MV进行美化，帮助用户快速简单高效的制作旅行相册MV。

A method of automatically generating travel album MV

【技术实现步骤摘要】
一种自动生成旅行相册MV的方法
本专利技术涉及图片处理相关
，尤其是指一种自动生成旅行相册MV的方法。
技术介绍
在生活水平和物质水平不断提升的当下，人们的旅游热情不断提升，手中的智能设备的拍照功能也逐渐强大，出去旅行拍摄几张照片，打卡留念成了旅行必备的事情，旅行之后，整理相册并且制作精美的MV的需求变得越来越强烈，可是筛选照片和制作MV，对于普通用户来说难度极大。现有的自动相册MV制作技术，只能做到去除相似的照片，选择几张不同的照片自动合成，并不能智能的根据旅游地点的场景去归类，更不能根据旅游地点、天气、季节，去智能美化视频的背景、背景音乐、转场等。相册MV也叫图片MV，多张图片组合合成的精美视频。
技术实现思路
本专利技术是为了克服现有技术中存在上述的不足，提供了一种能够快速简单高效制作的自动生成旅行相册MV的方法。为了实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：一种自动生成旅行相册MV的方法，具体包括如下步骤：(1)自动扫描用户移动设备的照片库，将最近N日的照片按日期分组；(2)单日照片通过SSIM和SIFT技术去除掉高相似度照片，以及曝光过渡、过黑过白的照片；(3)分析剩余精选出的照片中的EXIF数据，提取出其中的GPS、拍摄时间、相机拍摄角度数据，通过GPS数据将坐标所在地一样的照片分到同一组；(4)通过GPS数据和拍摄时间查询到坐标所在地的季节以及天气，最终根据照片数量、拍摄时间、GPS数据、季节、天气标签智能匹配到服务器预设的主题模板方案；(5)根据步骤(4)通过服务器获取的主题模板方案，结合提取出来的照片通过分析出来的场景合成精美的旅行相册MV。本方法通过每张照片包含的EXIF数据分析智能归类照片，结合EXIF数据选取美化方案对相册MV进行美化，帮助用户快速简单高效的制作旅行相册MV。作为优选，在步骤(2)中，具体操作方法为：SSIM结构相似性的计算公式如下：其中：传入的x，y分别为两张图片，计算结果返回值范围为(0，1)，当两张图片一模一样时，返回值为1；SIFT尺寸不变特征变换的计算公式如下：其中：传入的x，y分别为两张图片，先通过检测特征，再通过特征匹配返回结果在(0，1)两张一模一样时，返回值为1；根据上述两个计算公式的结果进行综合筛选：SIFT(X,Y)>0.5且SSIM(X,Y)>0.5的图片被认为是相似图片。作为优选，SIFT尺寸不变特征变换的具体操作方法为：(a)通过检测特征：尺度空间极值检测、关键点定位、方向确定和关键点描述，找到特征值；(b)通过特征匹配：(i)SIFT特征的生成，即从多幅图像中提取对尺度缩放、旋转、亮度变化无关的特征向量；(ii)SIFT特征向量的匹配；(c)最终返回结果在(0，1)两张一模一样时，返回值为1。作为优选，在步骤(3)中，需要先将角度为90、180、270的三种情况下的图片，旋转成0，也就是正向，再通过GPS数据将坐标所在地一样的照片分到同一组。作为优选，在步骤(4)中，具体操作方法为：将主题模板打上标签，其中包括适合图片数量、适合季节、适合天气、拍摄时间、GPS数据，之后根据客户端的传入的参数，服务器根据过滤条件以及对于传入参数，计算出每个主体模板的匹配分，分数最高的为最适合的主题模板，返回给客户端。本专利技术的有益效果是：通过每张照片包含的EXIF数据分析智能归类照片，结合EXIF数据选取美化方案对相册MV进行美化，帮助用户快速简单高效的制作旅行相册MV。具体实施方式下面结合具体实施方式对本专利技术做进一步的描述。一种自动生成旅行相册MV的方法，具体包括如下步骤：(1)自动扫描用户移动设备的照片库，将最近N日的照片按日期分组；(2)单日照片通过SSIM和SIFT技术去除掉高相似度照片，以及曝光过渡、过黑过白的照片；具体操作方法为：SSIM结构相似性(Structuralsimilarityindex)的计算公式如下：其中：传入的x，y分别为两张图片，计算结果返回值范围为(0，1)，当两张图片一模一样时，返回值为1；SIFT尺寸不变特征变换(Scale-invariantfeaturetransform)的计算公式如下：其中：传入的x，y分别为两张图片，先通过检测特征，再通过特征匹配返回结果在(0，1)两张一模一样时，返回值为1；具体操作方法为：(a)通过检测特征：尺度空间极值检测、关键点定位、方向确定和关键点描述，找到特征值；(b)通过特征匹配：(i)SIFT特征的生成，即从多幅图像中提取对尺度缩放、旋转、亮度变化无关的特征向量；(ii)SIFT特征向量的匹配；(c)最终返回结果在(0，1)两张一模一样时，返回值为1。根据上述两个计算公式的结果进行综合筛选：SIFT(X,Y)>0.5且SSIM(X,Y)>0.5的图片被认为是相似图片。(3)分析剩余精选出的照片中的EXIF数据，提取出其中的GPS、拍摄时间、相机拍摄角度数据，通过GPS数据将坐标所在地一样的照片分到同一组；需要先将角度为90、180、270的三种情况下的图片，旋转成0，也就是正向，再通过GPS数据将坐标所在地一样的照片分到同一组。(4)通过GPS数据和拍摄时间查询到坐标所在地的季节以及天气，最终根据照片数量、拍摄时间、GPS数据、季节、天气标签智能匹配到服务器预设的主题模板方案(一个主题模板为一整套美化方案：包括自定义的片头、片尾、转场、背景音乐、贴纸、特效效果等，在视频合成中，会自动应用到图片上，达到美化效果)；具体操作方法为：(41)将主题模板打上标签：其中包括适合图片数量(1-N张)，适合季节(春夏秋冬)，适合天气(晴天，阴天，雨天等)，拍摄时间(白天，黑夜)，GPS数据(特定主题有地域性，比如中国元素主题，日本元素主题等)等；(42)根据客户端的传入的参数。服务器根据过滤条件以及对于传入参数，计算出每个模板的匹配分，分数最高的为最适合的主题模板，返回给客户端。(5)根据步骤(4)通过服务器获取的主题模板方案，结合提取出来的照片通过分析出来的场景合成精美的旅行相册MV。具体实施例：步骤1)在用户授予相册权限之后，自动扫描用户相册，获取最近7日的照片，将照片分组。步骤2)通过SSIM、SIFT等已知技术去除掉高相似度照片，以及曝光过渡、过黑过白的照片。步骤3)通过分析EXIF信息，提取出其中的经纬度，将坐标位置一样的照片分为同一组，取单日经纬度信息相同的数量最多的分组，如下表所示。步骤4)向服务器发送指令，根据用户上报的单日照片分组中的照片数量、拍摄时间、拍摄地点、所属季节、当日天气情况、用户性别等参数，服务器根据多维度的参数决定下发旅行相册MV的最佳模板“本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种自动生成旅行相册MV的方法，其特征是，具体包括如下步骤：/n(1)自动扫描用户移动设备的照片库，将最近N日的照片按日期分组；/n(2)单日照片通过SSIM和SIFT技术去除掉高相似度照片，以及曝光过渡、过黑过白的照片；/n(3)分析剩余精选出的照片中的EXIF数据，提取出其中的GPS、拍摄时间、相机拍摄角度数据，通过GPS数据将坐标所在地一样的照片分到同一组；/n(4)通过GPS数据和拍摄时间查询到坐标所在地的季节以及天气，最终根据照片数量、拍摄时间、GPS数据、季节、天气标签智能匹配到服务器预设的主题模板方案；/n(5)根据步骤(4)通过服务器获取的主题模板方案，结合提取出来的照片通过分析出来的场景合成精美的旅行相册MV。/n

【技术特征摘要】
1.一种自动生成旅行相册MV的方法，其特征是，具体包括如下步骤：
(1)自动扫描用户移动设备的照片库，将最近N日的照片按日期分组；
(2)单日照片通过SSIM和SIFT技术去除掉高相似度照片，以及曝光过渡、过黑过白的照片；
(3)分析剩余精选出的照片中的EXIF数据，提取出其中的GPS、拍摄时间、相机拍摄角度数据，通过GPS数据将坐标所在地一样的照片分到同一组；
(4)通过GPS数据和拍摄时间查询到坐标所在地的季节以及天气，最终根据照片数量、拍摄时间、GPS数据、季节、天气标签智能匹配到服务器预设的主题模板方案；
(5)根据步骤(4)通过服务器获取的主题模板方案，结合提取出来的照片通过分析出来的场景合成精美的旅行相册MV。


2.根据权利要求1所述的一种自动生成旅行相册MV的方法，其特征是，在步骤(2)中，具体操作方法为：
SSIM结构相似性的计算公式如下：



其中：传入的x，y分别为两张图片，计算结果返回值范围为(0，1)，当两张图片一模一样时，返回值为1；
SIFT尺寸不变特征变换的计算公式如下：



其中：传入的x，y分别为两张图片，先通过检测特征，再通过特征匹配返回结果在(0，1)两张一模一样时，返回值为1；

【专利技术属性】
技术研发人员：王洁明，顾湘余，韩晟，
申请(专利权)人：杭州趣维科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33