武警工程大学研究生管理大队12队 张 鑫

武警广州指挥学院 姜 波

基于安卓的手机图片分类软件的设计与实现

武警工程大学研究生管理大队12队 张 鑫

武警广州指挥学院 姜 波

本文针对安卓手机中图片浏览器的快速分类和浏览，提出一种手机图片分类软件方案。利用层次分析法和手机图片的特征，从手机图片大小、分辨率、格式、信息完整性四个方面建立手机图片的评价模型，对图片进行打分，最后进行筛选。最后给出了Android软件用户界面生成和实现过程。

安卓；图片浏览器；层次分析法

0 引言

现在Android手机操作系统已经成为整个手机操作系统的主流系统。图片大量地出现在手机之中，因此手机图片的管理和浏览的使用也是越来越多。然而储存在手机中的图片来源多种，因此大量无用的杂乱图片会出现在手机之中，例如程序应用的图标，广告图片，网上浏览的缓存图片。而安卓系统的图片浏览器是自动加载所有图片，使得这些图片大量的充斥在其中影响图片的浏览。因此设计一个新的手机图片浏览器，实现先对图片的评分接着进行过滤。

1 手机图片评价模型设计

手机中所储存的图片大致可以分为以下三大来源：手机拍照、网上下载保存、手机应用的所产生。下面对这几种来源进行详细分析。

1.1 手机图片特征分析

拍摄的图像所包含很多内容，包括ISO、日期时间、白平衡、快门、相机品牌、及全球定位系统（GPS）、缩略图、型号等等。然而普通的手机图片浏览器却并未对这些数据进行深入分析，而是简单按照时间的方式或者图片所在的文件夹的方式进行排序。

如此手机中的图库就会成为大杂烩，包罗万象，影响用户的使用。一般的解决方法是对看图软件进行设置，指定读取特定文件夹图像。但是这样不仅仅造成图片可能漏读取出来，并且随着包含图像的文件越来越多，每次设置也是非常麻烦。

根据目前分析，我们可以得出手机图片三大来源的特征分别是：拍照图片：1）大小较大一般大于1M，图片质量高；2）图片文件头部信息包含全面；3）图片分辨率较大。下载图片：1）文件大小大多低于1M，图片质量普遍不高；2）图片进行压缩过，文件头部包含信息几乎没有；3）图片文件多为jpg或gif格式。手机程序图片：1）大小多为几K到几十K；2）图片长宽一致。

为了对以上的分析进行验证，对手机中的图片进行了实际的调查和统计，总共收集了2530张的手机图片，进行归纳整理得出的统计结果如下：

?

对图像进行观察发现，得出以下几个结论：1）拍照图片集中在1-16M范围之内；网络下载图片集中在10KB-100KB范围之内；手机程序图标集中在0KB-100KB范围之内；2）拍照图片集中在jpg格式，网络下载图片多为jpg或gif格式；手机程序图片大多为png格式；3）杂乱无用的图片集中在0-10KB，并且这些图片的格式多为jpg格式或png格式。

统计所得的结果同理论上的分析大致相同，可以得出手机图片的特征。

对手机图片的分辨率统计所有的手机程序图标其长宽分辨率绝大部分是完全相同，个别相差不超过10。手机拍摄的图片分辨率之差，不同手机不相同，但之差在500以上。而网络下载图片分辨率不一定，但不是走向两个极端而是介于其中的。

1.2 手机图片评价模型建立

首先依据实际统计图片信息结果对图片大小、图片格式、图片分辨率、图片信息完整性评价分数建立标准，每项满分标准为100分。标准建立应该尽量突出手机拍照所得照片得分尽量要高，手机应用程序图标的得分应该尽量低，网络下载所得的图片应该有一定的区分度。下面为从四个方面分别建立的不同的评分标准。

1）图片格式：jpg格式低质量杂乱的图片集中在0—10KB之中，依据统计结果jpg格式图片总数在931张，0-10KB有407张占到43.71%，非杂乱图片占到56.29%,。所以jpg图片得分为56分；gif格式图片共有102张，经过筛选其中35张图片质量较高，占到34.31%，所以gif格式图片得分为34分；png图片共有1343张图片，几乎全部为应用程序图标或者为广告图片，所以得分为1分。

2）图片大小：1-16M图片总共有208张图片，几乎没有无用杂乱的图片，所以得分99分；100KB-1Mb图片共有69张，有15张的杂乱的图片占到21.73%，所以得分为78分；10KB-100KB图 片共有900张，网络下载图片，程序图片较多集中在这个地方，杂乱图片有565张占到62.77%，所以得分为37分；0-10KB共有1353张，几乎所有图片都为杂乱无用的图片，所以得分为1分。

3）图片分辨率：由于程序图标明显的特征是分辨率的长和宽之差非常小,为了将其过滤,若分辨率的长和宽差距在10之内,得分为1分；若分辨率的长宽都在1000以上则认定为拍照所得的图片,得分为99分；其余分辨率长宽不同，得分为50；

4）信息完整性：

如图片保存有拍摄的图像所包含很多内容，包括ISO、日期时间、白平衡、快门、相机品牌、及全球定位系统（GPS）、缩略图、型号全部或者部分信息，根据前面对手机图片的分析可以得出包含这些信息的图片不可能是网络下载所得或者为手机程序图片，则可以认定为拍照所得的图片，得分为99分；若不包含的分为1分。

1.3 层次分析法判断四个方面的评分权重

1）层次结构

目标层：合理的图片管理。

准则层：图片大小（B1），图片格式（B2），图片分辨率（B3），图片信息完整性（B4）。

措施层：图片过滤、重新排序。

图1 软件文件结构及实现界面

2）构造判断矩阵并赋值

根据递阶层次结构可以构造出判断矩阵。

B1 B2 B3 B4 B1 1 7 3 5 B2 1/7 1 1/5 1/3 B3 1/3 5 1 3 B4 1/5 3 1/3 1

3）计算权向量与检验

平均随机一致性指标R.I.表（1000次正互反矩阵计算结果）

矩阵阶数 1 2 3 4 5 6 7 8 R.I. 0 0 0.52 0.89 1.12 1.26 1.36 1.41矩阵阶数 9 10 11 12 13 14 15 R.I. 1.46 1.49 1.52 1.54 1.56 1.58 1.59

最后的出的结论为矩阵满足一致性检验,得出的权重分别为：

格式比重为50.5%，信息完整性比重为26.22%，分辨率比重为11.75%，图片大小比重为11.53%。

1.4 模型验证

为了对评价模型进行进一步验证，从收集的2600多张图片之中选取具有代表性的100张图片。其中有20张为杂乱无用的图片里面有14张应用程序图标，6张广告图片，其他80张图片有40张手机拍摄的图片，40张网上下载的图片。最后经过评价模型检验，统计得出20张图片之中有15张图片的得分是低于30分，被成功的过滤出来，过滤杂乱图片的成功率为75.00%。非杂乱的80张图片中，有13张被错误的过滤掉，差错率为16.25%。虽然评价模型并不是100%的能够准确无误的过滤出所有杂乱的图片，但是过滤的成功率较高，过滤的差错率较低，还是符合预期，所以对评价系统基本满意。

2 软件的设计与实现

2.1 界面设计

如今构建Android的界面主要有三种方式：（1）利用XML配置文件生成；（2）使用代码在程序中生成；（3）用界面的接口形成自定义的用户界面组件。

三种方式都有各自的优缺点，下面结合本Android程序来进行一一介绍：（1）利用XML配置文件生成。 优秀的程序员写程序代码时，都会具有低耦合度，界面的设计代码和程序的逻辑代码应该是互相分离的。所以使用XML文件是值得提倡的行为。通过XML文件配置时，Android程序启动时会用setContent-View（）的方法来加载界面，然后使用findViewById（）来在程序中注册图形组件，程序里面的控件就能实行各种操作。（2）使用代码在程序中实现。对于一部分控件来说，可以实现一些特殊的显示方式，并不完全用布局XML文件中实现。在程序中代码构建的方式还可以在系统运行时动态去更改页面布及效果。如gallery控件之中的滑动效果，就是需要实现一个自定义的循环，让显色效果交替在滑动中体现。（3）用户自定义页面组件。 由于Android应用程序中的用户界面都是由View及View的各个子类图Button，TextView等子View及各种容器ViewGroup构成。因此也好实现自己定制化的界面剂页面组件只需要继承View类。

2.2 软件实现（见图1）

3 结论

本文总结手机图库中的图片三个主要来源分别是手机拍摄的图片、网上下载的图片、应用程序图标，并对每类图片的特性及其原因进行了详细的分析。根据手机中三类图片的特性包括图片大小、分辨率、格式、信息完整性，建立手机图片的评价模型。接着按照图片的统计结果建立一个标准，对每一张图片从四个特性方面进行了打分，而加权平均数的权值是通过层次分析法得出。最后为了对评分标准的合理性以及评价模型的合理性进行检验，从统计收集的2530选取了具有代表性的100张图片，来对模型进行验证。得出的结果是对于杂乱图片过滤概率能达到75.00%，错误检测为杂乱图片概率为16.25%。最终在eclipse上编写图片浏览器软件实现了将低质量，杂乱无用的图片依据分数进行了过滤，从而重新对手机中的图片进行排序，得到相对合理的图片浏览顺序。

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张鑫（1991—），安徽合肥人，硕士，现就读于武警工程大学。

张鑫【通讯作者】（1991—），安徽合肥人，硕士，现就读于武警工程大学，主要研究方向：信息安全。