本申請屬于圖像信息處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種圖像修復(fù)方法及裝置。

背景技術(shù)：

圖像修復(fù)技術(shù)通常用于對圖像中有信息缺損區(qū)域的部位進(jìn)行填充，使觀察者難以察覺圖像曾經(jīng)缺損或是被修復(fù)處理過。

目前，數(shù)字圖像修復(fù)技術(shù)主要包括基于偏微分方程算法的圖像修復(fù)技術(shù)和基于變分算法的圖像修復(fù)技術(shù)?；谄⒎址匠趟惴ǖ膱D像修復(fù)技術(shù)通常是利用物理學(xué)中的熱擴(kuò)散方程將圖像中待修補(bǔ)區(qū)域周圍的信息傳播至待修補(bǔ)區(qū)域中，其中典型的技術(shù)包括CDD(曲率驅(qū)動)修復(fù)模型?；谧兎炙惴ǖ膱D像修復(fù)技術(shù)可以通過模仿修補(bǔ)師的手工修復(fù)圖像過程，即可以通過建立圖像的先驗?zāi)Ｐ秃蛿?shù)據(jù)模型將修補(bǔ)問題轉(zhuǎn)化為泛函求極值的變分問題，其中主要的方法包括利用全變分修復(fù)模型進(jìn)行圖像修復(fù)。

現(xiàn)有技術(shù)中的基于偏微分方程算法和基于變分算法的圖像修復(fù)技術(shù)的模型建立于有界變差空間，通常把圖像中待修復(fù)的區(qū)域視為平滑的函數(shù)，再將待修復(fù)區(qū)域周邊的信息擴(kuò)充填補(bǔ)至待修復(fù)區(qū)域，達(dá)到修復(fù)的效果。但對于破損區(qū)域較寬或者周邊紋理豐富的待修復(fù)圖像，若采用上述方法將修復(fù)區(qū)域周邊的信息擴(kuò)充填補(bǔ)到破損區(qū)或紋理豐富區(qū)域，往往會造成填充信息不合理，使修補(bǔ)后的區(qū)域產(chǎn)生較為嚴(yán)重的模糊現(xiàn)象或者明顯修復(fù)痕跡，大大降低圖像修復(fù)效果。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本申請目的在于提供一種圖像修復(fù)方法及裝置，可以提高修復(fù)后的圖像的清晰度，減少修復(fù)痕跡，提升圖像修復(fù)效果。

本申請?zhí)峁┮环N圖像修復(fù)方法及裝置是這樣實現(xiàn)的：

一種圖像修復(fù)方法，所述方法包括：

獲取圖像中待修復(fù)區(qū)域的邊界像素，判斷所述邊界像素是否屬于所述待修復(fù)區(qū)域的紋理區(qū)域；

當(dāng)判斷所述邊界像素屬于所述紋理區(qū)域時，從所述邊界像素中選取待處理邊界像素，確 定出以所述待處理邊界像素為中心的目標(biāo)區(qū)域以及范圍包括所述目標(biāo)區(qū)域的搜索區(qū)域；

在所述搜索區(qū)域的非修復(fù)區(qū)域內(nèi)劃分與所述目標(biāo)區(qū)域相匹配的預(yù)設(shè)比對區(qū)域，從所述預(yù)設(shè)比對區(qū)域中選出與所述目標(biāo)區(qū)域的顏色信息的差值達(dá)到預(yù)設(shè)要求的計算比對區(qū)域；

將所述待處理邊界像素的顏色信息設(shè)置為所述計算比對區(qū)域的中心像素的顏色信息，生成修復(fù)后邊界像素。

一種圖像修復(fù)裝置，所述裝置包括：

邊界像素處理模塊，用于獲取圖像中待修復(fù)區(qū)域的邊界像素，以及用于判斷所述邊界像素是否屬于所述待修復(fù)區(qū)域的紋理區(qū)域；

區(qū)域劃分模塊，用于在邊界像素處理模塊判斷所述邊界像素屬于所述紋理區(qū)域時，從所述邊界像素中選取待處理邊界像素，以及用于確定出以所述待處理邊界像素為中心的目標(biāo)區(qū)域及范圍包括所述目標(biāo)區(qū)域的搜索區(qū)域；

區(qū)域比對模塊，用于在所述搜索區(qū)域的非修復(fù)區(qū)域內(nèi)劃分與所述目標(biāo)區(qū)域相匹配的預(yù)設(shè)比對區(qū)域，以及用于從所述預(yù)設(shè)比對區(qū)域中選出與所述目標(biāo)區(qū)域的顏色信息的差值達(dá)到預(yù)設(shè)要求的計算比對區(qū)域；

邊界像素修復(fù)模塊，用于將所述待處理邊界像素的顏色信息設(shè)置為所述計算比對區(qū)域的中心像素的顏色信息，生成修復(fù)后邊界像素。

本申請?zhí)峁┮环N圖像修復(fù)方法及裝置對判斷屬于色彩豐富的紋理區(qū)域，可以從邊界像素周邊的非修復(fù)區(qū)域獲取邊界像素的修復(fù)信息，從邊界像素開始進(jìn)行修復(fù)。在本申請的圖像修復(fù)過程中，可以以邊界像素為目標(biāo)區(qū)域，并確定出目標(biāo)區(qū)域的搜索區(qū)域，在所述搜索區(qū)域中找到與目標(biāo)區(qū)域顏色最為匹配的比對區(qū)域。這樣可以從邊界像素周圍獲取與所述目標(biāo)區(qū)域最為相似的比對區(qū)域，然后以所述比對區(qū)域的中心像素的顏色信息作為所述像素的顏色，可以更加準(zhǔn)確、合理對圖像進(jìn)行修復(fù)。本申請?zhí)峁┑姆椒ɑ蜓b置可以從非修復(fù)區(qū)域的已知信息中獲取更為準(zhǔn)確的已知顏色信息對圖像進(jìn)行修復(fù)，可以增強(qiáng)圖像修復(fù)的準(zhǔn)確性和修復(fù)后的圖像的清晰度，減少圖像修復(fù)痕跡，提升圖像修復(fù)效果。

附圖說明

為了更清楚地說明本申請實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本申請中記載的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動性的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1是本申請?zhí)峁┑膱D像修復(fù)方法的一種實施例的方法流程圖；

圖2是本申請實施例中待修復(fù)圖像的邊界像素示意圖；

圖3是本申請判斷所述邊界像素是否屬于紋理區(qū)域的一種實施例的方法流程示意圖；

圖4是本申請中邊界像素的預(yù)設(shè)統(tǒng)計區(qū)域的示意圖；

圖5是本申請本申請?zhí)峁┑膭澐诸A(yù)設(shè)對比區(qū)域方法的一種實施例的示意圖；

圖6是本申請?zhí)峁┑挠嬎銓Ρ葏^(qū)域一種實施例的方法流程示意圖；

圖7是本申請本申請選取計算預(yù)設(shè)比對區(qū)域的另一種實施例的方法流程圖；

圖8是本申請本申請計算所述第一預(yù)設(shè)比對區(qū)域顏色值誤差值的一種實施例的示意圖；

圖9是本申請?zhí)峁┑膱D像修復(fù)裝置一種實施例的模塊結(jié)構(gòu)示意圖；

圖10是本申請?zhí)峁┑膮^(qū)域劃分模塊一種實施例的模塊結(jié)構(gòu)示意圖；

圖11是本申請本申請?zhí)峁┑膮^(qū)域比對模塊一種實施例的模塊結(jié)構(gòu)示意圖；

圖12是本申請本申請?zhí)峁┑膮^(qū)域比對模塊另一種實施例的模塊結(jié)構(gòu)示意圖；

圖13是本申請本申請?zhí)峁┑倪吔缦袼靥幚砟K另一種實施例的模塊結(jié)構(gòu)示意圖；

圖14是本申請本申請?zhí)峁┑倪吔缦袼靥幚砟K另一種實施例的模塊結(jié)構(gòu)示意圖；

圖15是本申請本申請?zhí)峁┑膮^(qū)域比對模塊另一種實施例的模塊結(jié)構(gòu)示意圖；

圖16是本申請本申請所述圖像修復(fù)裝置另一種實施例的模塊結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實施方式

為了使本技術(shù)領(lǐng)域的人員更好地理解本申請中的技術(shù)方案，下面將結(jié)合本申請實施例中的附圖，對本申請實施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本申請一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒旧暾堉械膶嵤├绢I(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都應(yīng)當(dāng)屬于本申請保護(hù)的范圍。

圖像的紋理是圖像的一種重要的視覺特征，紋理可以反映圖像亮度的空間變化情況，具有局部與整體的自相似性。紋理可以由紋理單元按某種確定性的規(guī)律或某種統(tǒng)計規(guī)律排列組成，在紋理區(qū)域內(nèi)各組成部分可以具有相似的結(jié)構(gòu)。因此，對圖像待修復(fù)區(qū)域中的紋理區(qū)域修復(fù)時，可以從所述待修復(fù)區(qū)域附近的非修復(fù)區(qū)域中提取顏色信息填充所述修復(fù)區(qū)域。本申請?zhí)峁┑膱D像修復(fù)方法或裝置提供的技術(shù)方案在判斷待修復(fù)圖像為紋理區(qū)域時可以更加準(zhǔn)確、合理的進(jìn)行修復(fù)處理，提高圖像修復(fù)效果。

下面結(jié)合附圖對本申請所述的圖像處理方法及裝置進(jìn)行詳細(xì)的說明。圖1是本申請?zhí)岢龅膱D像修復(fù)方法的一種實施例的方法流程圖。雖然本申請?zhí)峁┝巳缦率鰧嵤├蚋綀D所示的方法操作步驟或裝置結(jié)構(gòu)，但基于常規(guī)或者無需創(chuàng)造性的勞動在所述方法或裝置中可以包括 更多或者更少的操作步驟或模塊結(jié)構(gòu)。在邏輯性上不存在必要因果關(guān)系的步驟或結(jié)構(gòu)中，這些步驟的執(zhí)行順序或裝置的模塊結(jié)構(gòu)不限于本申請實施例提供的執(zhí)行順序或模塊結(jié)構(gòu)。所述的方法或模塊結(jié)構(gòu)的在實際中的裝置或終端產(chǎn)品執(zhí)行時，可以按照實施例或者附圖所示的方法或模塊結(jié)構(gòu)連接進(jìn)行順序執(zhí)行或者并行執(zhí)行(例如并行處理器或者多線程處理的環(huán)境)。

具體的如圖1所示，本申請?zhí)峁┑膱D像修復(fù)方法的一種實施例可以包括：

S1：獲取圖像中待修復(fù)區(qū)域的邊界像素，判斷所述邊界像素是否屬于所述待修復(fù)區(qū)域的紋理區(qū)域。

一般的，在數(shù)字圖像修復(fù)領(lǐng)域中像素可以表示為所述的圖像的最小組成單元，可以將待修復(fù)圖像視為像素的集合。所示圖像的待修復(fù)區(qū)域可以包括自動識別出的待修復(fù)圖像中的信息缺損或信息丟失的像素區(qū)域，或者由作業(yè)人員自行選取的待修復(fù)區(qū)域等。

確定待修復(fù)圖像的待修復(fù)區(qū)域后，可以從待修復(fù)區(qū)域的邊界像素開始修復(fù)。本申請中所述的邊界像素可以包括位于待修復(fù)區(qū)域與非修復(fù)區(qū)域臨界位置的像素。本申請?zhí)峁┮环N所述邊界像素的判定方法，具體的所述邊界像素的判定方法可以包括：

當(dāng)判斷所述待修復(fù)區(qū)域中像素的相鄰像素中至少有一個像素屬于非修復(fù)區(qū)域時，可以將所述像素劃分至邊界像素。

一般的，所述相鄰像素可以包括與所述像素的上、下、左、右四個方向相鄰的像素。舉例說明，圖2是本申請實施例中待修復(fù)圖像的邊界像素示意圖，如圖2所示，該區(qū)域可以包括16×9個像素，一種實施方式中可以通過計算機(jī)自動識別出待修復(fù)區(qū)域。為了清楚的表示出所述自動識別出的待修復(fù)區(qū)域，可以在圖2中分別用1-30對所述待修復(fù)區(qū)域的像素進(jìn)行編號。其他未編號的像素可以視為圖像A的非修復(fù)區(qū)域的像素。如圖2所示，當(dāng)上述有數(shù)字編號的像素的相鄰像素中至少有一個屬于非修復(fù)區(qū)域時，可以將該像素劃分至邊界像素，由此可以確定所述待修復(fù)區(qū)域中的邊界像素。因此，圖2中邊界像素的像素編碼分別為：1、2、3、7、8、9、14、15、16、18、19、21、22、23、25、27、28、29、30。

當(dāng)然，在其他的實施例中，所述的相鄰像素也可以包括像素的左上、右上、左下、右下中的至少一個方向上的像素。具體的所述相鄰像素的選取可以在判斷邊界像素時根據(jù)數(shù)據(jù)處理或設(shè)計需求進(jìn)行選取、設(shè)置。

然后可以判斷所述邊界像素是否屬于所述待修復(fù)區(qū)域的紋理區(qū)域。本申請可以提供一種判斷所述邊界像素是否屬于紋理區(qū)域的方法，圖3是所述判斷所述邊界像素是否屬于紋理區(qū)域的一種實施例的方法流程示意圖，如圖3所示，可以包括：

S101：計算以所述邊界像素為中心的判定區(qū)域中單個像素沿水平方向以及豎直方向的梯 度和。

在本實施例中，可以采用計算像素梯度和的方式判斷所述邊界像素是否屬于紋理區(qū)域。圖像的梯度特征可以反映相鄰像素間顏色信息的連接緊密程度和相對變化程度，并且梯度的計算可以包括一階微分算子，處理方法相對比較簡單，因此本實施例采用像素梯度進(jìn)行計算可以提高數(shù)據(jù)處理速度。在待修復(fù)圖像中，一種實施方式可以包括計算所述邊界像素0度到360度各個方向的梯度值。在本申請實施例中，可以采用僅選取邊界像素的水平方向和豎直方向梯度和作為判斷參考值，可以保障計算結(jié)果可靠性的同時減少計算量，進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)處理速度。

具體的實施過程中，可以以所述邊界像素為中心劃定一個判定區(qū)域。所述判定區(qū)域的形狀一般的可以設(shè)置為矩形區(qū)域或圓形區(qū)域。例如可以設(shè)置成以所述邊界像素為中心邊長為k的正方形區(qū)域，或者設(shè)置成以所述邊界像素為中心，長為a、寬為b的長方形區(qū)域。在其他的實施例中，所述判定區(qū)域也可以設(shè)置成以所述邊界像素為中心，半徑為r的圓形區(qū)域。然后可以采用下述公式(1)計算所述判定區(qū)域中每個單個像素沿水平方向以及豎直方向的梯度和：

上述公式(1)中，G(i)可以為表示邊界像素i的梯度和，可以分別表示所述邊界像素i沿水平方向和豎直方向的梯度值。

S102：計算所述判定區(qū)域中像素的梯度和的平均值，得到所述判定區(qū)域的平均梯度和。

本實施例中可以采用以所述邊界像素周邊所述判斷區(qū)域內(nèi)所有像素的梯度和來評價所述邊界像素的紋理特性。具體的，可以以所述判定區(qū)域中所有像素梯度和的平均值作為以所述邊界像素為中的判定區(qū)域的平均梯度和。例如劃分的判定區(qū)域可以為以邊界像素A為中心的矩形區(qū)域m，可以計算所述判定區(qū)域m中所有像素梯度和的平均值，得到判定區(qū)域m的平均梯度和。所述判定區(qū)域m的平均梯度和計算公式可以如式(2)所示：

上式(2)中，G(m)可以為表示判定區(qū)域m的梯度和的平均值，N可以為表示所述判定區(qū)域m中包含的邊界像素的個數(shù)，可以分別表示為所述判定區(qū)域m中第i個邊界像素沿水平方向和豎直方向的梯度值。

S103：比較所述平均梯度和是否大于預(yù)先設(shè)置的第一閾值，若是，則判斷所述邊界像素 屬于所述待修復(fù)區(qū)域的紋理區(qū)域。

如上所述，本實施例中可以采用以所述邊界像素周邊所述判斷區(qū)域內(nèi)所有像素的梯度和來評價所述邊界像素的紋理特性。圖像的梯度值可以反映相鄰像素間顏色信息的連接緊密程度和相對變化程度，從某種意義上可以理解為梯度值可以反映某個像素周圍的邊緣信息和結(jié)構(gòu)信息。一般地，圖像的梯度值越高，反映所述圖像的邊緣信息越豐富，結(jié)構(gòu)越有層次。因此，本實施例中可以預(yù)先設(shè)置一個判斷所述邊界像素是否屬于紋理區(qū)域的第一閾值，可以通過比較所述判定區(qū)域的平均梯度和是否大于所述第一閾值來判斷所述邊界像素是否屬于紋理區(qū)域。所述第一閾值可以根據(jù)經(jīng)驗值選取、設(shè)置。

本申請中可以獲取圖像中待修復(fù)區(qū)域的邊界像素，判斷所述邊界像素是否屬于所述待修復(fù)區(qū)域的紋理區(qū)域。在待修復(fù)圖像的待修復(fù)區(qū)域中，所述邊界像素與非修復(fù)區(qū)域最為接近，所述非修復(fù)區(qū)域中像素的顏色信息是已知、準(zhǔn)確的，因此可以更準(zhǔn)確的判斷出所述邊界像素是否屬于紋理區(qū)域。

S2：在所述判斷的結(jié)果為是時，從所述邊界像素中選取待處理邊界像素，確定出以所述待處理邊界像素為中心的目標(biāo)區(qū)域以及范圍包括所述目標(biāo)區(qū)域的搜索區(qū)域。

本申請中判斷出屬于所述待修復(fù)區(qū)域的紋理區(qū)域的邊界像素后，可以從所述邊界像素中選取待處理邊界像素進(jìn)行修復(fù)。一種實施方式中可以以所述待處理邊界像素為中心設(shè)置一個目標(biāo)區(qū)域，所述目標(biāo)區(qū)域可以表示為以待處理邊界像素為中心的周圍與之顏色信息關(guān)聯(lián)性較強(qiáng)的比較區(qū)域，可以用于在所述目標(biāo)區(qū)域周圍對比查找與所述目標(biāo)區(qū)域顏色信息最為相近的計算比對區(qū)域。所述目標(biāo)區(qū)域的設(shè)置方式與上述判定區(qū)域相同或類似，例如可以設(shè)置為矩形區(qū)域、圓形區(qū)域等。

本申請的一種實施例中，可以劃分確定出以所述待處理邊界像素為中心且范圍包括所述目標(biāo)區(qū)域的搜索區(qū)域。當(dāng)然，在其他一些實施例中，所述搜索區(qū)域的范圍可以包括所述目標(biāo)區(qū)域但可以不以所述待處理邊界像素為中心，例如在同為矩形的所述目標(biāo)區(qū)域與搜索區(qū)域的一個直角重合的應(yīng)用場景。

在本申請另一種實施例中，可以從邊界像素中從優(yōu)先權(quán)最高的邊界像素開始修復(fù)。所述邊界像素的優(yōu)先權(quán)可以表示為所述邊界像素可以被修復(fù)到最佳狀態(tài)的程度。例如邊界像素周圍完整的非修復(fù)區(qū)域的像素越多，可以表示修復(fù)該邊界像素的可用、準(zhǔn)確信息越多，所述邊界像素被修復(fù)到最佳狀態(tài)的程度越高，則修復(fù)該邊界像素的優(yōu)先權(quán)相應(yīng)的越高。因此，本申請的另一種實施例中，所述從所述邊界像素中選取待處理邊界像素可以包括：

S201：獲取以所述邊界像素為中心的預(yù)設(shè)統(tǒng)計區(qū)域中屬于非修復(fù)區(qū)域的像素的個數(shù)；

S202：計算所述屬于非修復(fù)區(qū)域的像素的個數(shù)與所述預(yù)設(shè)統(tǒng)計區(qū)域中像素總個數(shù)的比值，以及計算所述預(yù)設(shè)統(tǒng)計區(qū)域的像素灰度值的方差；

S203：以所述比值與所述方差的乘積作為所述邊界像素的優(yōu)先權(quán)；

S204：選取所述優(yōu)先權(quán)最高的邊界像素作為待處理邊界像素。

圖4是本申請實施例中邊界像素的預(yù)設(shè)統(tǒng)計區(qū)域的示意圖。具體如圖4所示，可以以設(shè)置一個3*3的預(yù)設(shè)統(tǒng)計區(qū)域。從圖4中可以得出，以邊界像素14為中心獲取的所述預(yù)設(shè)統(tǒng)計區(qū)域中位于非修復(fù)區(qū)域的像素個數(shù)為2，計算得到該像素個數(shù)與所述預(yù)設(shè)比對區(qū)域中像素總個數(shù)的比例為2/9。采用同樣的計算方法，可以計算得到邊界像素15在所述預(yù)設(shè)統(tǒng)計區(qū)域中位于非修復(fù)區(qū)域的像素個數(shù)為6，得到所述比例為6/9。當(dāng)然，所述預(yù)設(shè)統(tǒng)計區(qū)域可以根據(jù)計算需求設(shè)置為5*5或者4*5的矩形塊，甚至可以包括其他形狀的預(yù)設(shè)統(tǒng)計區(qū)域，

同時可以計算所述預(yù)設(shè)統(tǒng)計區(qū)域的像素灰度值的方差。所述像素灰度值的方差可以反映圖像中像素的對比度，當(dāng)灰度值的方差越大時，可以表示所述圖像中像素灰度值變化越劇烈，相應(yīng)的，對于灰度值的方差越大的所述圖像中的高頻部分也越多。因此，本實施例中可以采用灰度值對預(yù)設(shè)區(qū)域中的像素進(jìn)行處理。所述預(yù)設(shè)統(tǒng)計區(qū)域內(nèi)像素灰度值的方差可以用下式(3)計算得出：

上式(3)中，可以為表示所述預(yù)設(shè)統(tǒng)計區(qū)域中像素灰度值的方差，N可以為表示所述預(yù)設(shè)統(tǒng)計區(qū)域中包含的像素的個數(shù)，g_i可以表示所述預(yù)設(shè)統(tǒng)計區(qū)域中單個像素的灰度值，g_ave可以表示所述預(yù)設(shè)統(tǒng)計區(qū)域中灰度值的平均值。

然后可以將所述比例與所述灰度值的方差的乘積作為所述邊界像素的優(yōu)先權(quán)，從所述邊界像素中選取優(yōu)先權(quán)最高的邊界像素作為所述待處理邊界像素。

本申請實施例中，可以從優(yōu)先權(quán)最高的邊界像素開始修復(fù)所述待修復(fù)區(qū)域，可以優(yōu)先修復(fù)周圍信息最完整的邊界像素。在后續(xù)處理其他邊界像素時，先修復(fù)完成的邊界像素又可以作為非修復(fù)區(qū)域中像素點參與其他邊界像素的修復(fù)計算，這樣可以使修復(fù)效果達(dá)到最佳，有效提高待修復(fù)圖像修復(fù)后的效果。

S3：在所述搜索區(qū)域的非修復(fù)區(qū)域內(nèi)劃分與所述目標(biāo)區(qū)域相匹配的預(yù)設(shè)比對區(qū)域，從所述預(yù)設(shè)比對區(qū)域中選出與所述目標(biāo)區(qū)域的顏色信息的差值達(dá)到預(yù)設(shè)要求的計算比對區(qū)域。

如上所述，所述搜索區(qū)域可以包括以所述待處理邊界像素為中心且范圍包括所述目標(biāo)區(qū)域的搜索區(qū)域。所述搜索區(qū)域可以作為獲取與所述目標(biāo)區(qū)域顏色信息相同或相近的已知信息的源圖像塊。本實施例中可以在所述搜索區(qū)域的非修復(fù)區(qū)域內(nèi)劃分出一個或多個預(yù)設(shè)比對區(qū)域。參照其他實施例所述，所述預(yù)設(shè)比對區(qū)域可以包括矩形區(qū)域、圓形區(qū)域等。一般的，所述劃分出的比對區(qū)域通常可以與所述目標(biāo)區(qū)域大小和形狀相匹配，這樣，可以在計算所述比對區(qū)域與所述目標(biāo)區(qū)域的顏色信息差值時可以更加便利、準(zhǔn)確、可靠的進(jìn)行處理，得到更為準(zhǔn)確的處理結(jié)果，提高圖像修復(fù)效果。因此，本申請的一種實施例中，所述與所述目標(biāo)區(qū)域相匹配的預(yù)設(shè)比對區(qū)域可以包括：

與所述目標(biāo)區(qū)域形狀和大小相同的預(yù)設(shè)比對區(qū)域；

或者，

與所述目標(biāo)區(qū)域為形狀相同，且大小為所述目標(biāo)區(qū)域等比例縮放的預(yù)設(shè)比對區(qū)域。

圖5是本申請?zhí)峁┑膭澐诸A(yù)設(shè)對比區(qū)域方法的一種實施例的示意圖。如圖5所示，所述搜索區(qū)域可以包括15×9個像素，其中有數(shù)字標(biāo)號的像素可以表示為待修復(fù)區(qū)域中的像素，其余的像素可以表示為非修復(fù)區(qū)域中的像素。圖5中的加粗實線矩形區(qū)域P4為待處理邊界像素4的目標(biāo)區(qū)域，所述目標(biāo)區(qū)域包含3×3個像素，虛線矩形區(qū)域T1和T2為所述目標(biāo)區(qū)域P4劃分的其中兩個預(yù)設(shè)比對區(qū)域。

在對所述搜索區(qū)域劃分好所述預(yù)設(shè)比對區(qū)域之后，可以從所述預(yù)設(shè)比對區(qū)域中選取與所述目標(biāo)區(qū)域顏色信息相同或相近的計算比對區(qū)域。在本申請一種實施例中，可以直接從所述預(yù)設(shè)比對區(qū)域中選取與所述目標(biāo)區(qū)域的顏色信息差值最小的預(yù)設(shè)比對區(qū)域作為計算比對區(qū)域。本實施例中可以采用像素灰度值作為所述的顏色信息進(jìn)行對比計算顏色差值。圖6是本申請?zhí)峁┑挠嬎銓Ρ葏^(qū)域一種實施例的方法流程示意圖。具體的，如圖6所示，本申請的另一種實施例，所述從所述預(yù)設(shè)比對區(qū)域中選出與所述目標(biāo)區(qū)域的顏色信息的差值達(dá)到預(yù)設(shè)要求的計算比對區(qū)域，可以包括：

S301：計算所述預(yù)設(shè)比對區(qū)域和所述目標(biāo)區(qū)域中像素的灰度平均值，得到所述預(yù)設(shè)比對區(qū)域與所述目標(biāo)區(qū)域的灰度值誤差。

一種實施例中，所述預(yù)設(shè)比對區(qū)域中像素的灰度平均值可以包括所述預(yù)設(shè)比對區(qū)域中所有像素的灰度平均值，具體的可以采用下式(4)計算得出：

上式(4)中，G_i可以表示為第i個預(yù)設(shè)比對區(qū)域的灰度平均值，N可以表示所述為第i 個預(yù)設(shè)比對區(qū)域中包括的像素的個數(shù)，g_j可以表示所述第i個預(yù)設(shè)比對區(qū)域中第j個像素的灰度值。

所述目標(biāo)區(qū)域的灰度平均值可以包括所述目標(biāo)區(qū)域中位于非修復(fù)區(qū)域的像素的灰度平均值。在圖5所示的搜索區(qū)域中，以待處理邊界像素4為中心的目標(biāo)區(qū)域包括5個非修復(fù)區(qū)域像素，本實施例中可以通過計算所述5個非修復(fù)區(qū)域像素的灰度平均值確定所述以待處理邊界像素4為中心的目標(biāo)區(qū)域的灰度平均值。

S302：選取所述灰度值誤差最小的所述設(shè)比對區(qū)域作為計算比對區(qū)域。

進(jìn)一步的，可以從所述預(yù)設(shè)比對區(qū)域中選取灰度值誤差最小的預(yù)設(shè)比對區(qū)域作為所述計算比對區(qū)域。

本申請的另一種實施例中，可以結(jié)合灰度值誤差以及紅、綠、藍(lán)三通道的顏色值來判斷所述目標(biāo)區(qū)域和預(yù)設(shè)比對區(qū)域的顏色信息的差值。圖7是本申請選取計算預(yù)設(shè)比對區(qū)域的另一種實施例的方法流程圖，如圖7所示，所述從所述預(yù)設(shè)比對區(qū)域中選出與所述目標(biāo)區(qū)域的顏色信息的差值達(dá)到預(yù)設(shè)要求的計算比對區(qū)域，可以包括：

S311：計算所述預(yù)設(shè)比對區(qū)域和所述目標(biāo)區(qū)域的灰度平均值，得到所述預(yù)設(shè)比對區(qū)域與所述目標(biāo)區(qū)域的灰度值誤差；

S312：從所述預(yù)設(shè)比對區(qū)域中選取所述灰度值誤差小于第二閾值的第一預(yù)設(shè)比對區(qū)域；

S313：分別計算所述第一預(yù)設(shè)比對區(qū)域中與所述目標(biāo)區(qū)域相對位置相同的像素的紅、綠、藍(lán)三通道顏色值的誤差值，以所述第一比對區(qū)域的誤差值的和值作為所述第一預(yù)設(shè)比對區(qū)域的顏色值誤差；

S314：選取所述顏色值誤差最小的第一預(yù)設(shè)比對區(qū)域作為計算比對區(qū)域。

步驟S311具體的實施過程可以參考步驟S81的實施步驟，在此不再贅述。

本實施例中可以從所述預(yù)設(shè)比對區(qū)域中選取灰度值誤差小于預(yù)先設(shè)置的第二閾值的第二預(yù)設(shè)比對區(qū)域。所述第二閾值可以用于篩選出灰度值誤差達(dá)到一定預(yù)設(shè)要求的第一預(yù)設(shè)比對區(qū)域，具體的可以根據(jù)實際計算需求進(jìn)行設(shè)置。一般的，可以從所述預(yù)設(shè)比對區(qū)域中選取一個或者多個灰度值誤差小于所述第二閾值的第一預(yù)設(shè)比對區(qū)域。當(dāng)然，本申請也不排除在所述搜索區(qū)域中沒有符合所述第二閾值的第一預(yù)設(shè)對比區(qū)域，此時可以根據(jù)預(yù)先設(shè)置的處理方案進(jìn)行處理。

然后可以計算所述第一預(yù)設(shè)比對區(qū)域和所述目標(biāo)區(qū)域中相對位置相同的像素的紅、綠、藍(lán)三通道的顏色值的絕對值差，計算所述紅、綠、藍(lán)三通道的顏色值的絕對值差的和值，得到所述第一預(yù)設(shè)比對區(qū)域中像素的顏色值誤差。所述相對位置相同的像素可以包括所述第一 預(yù)設(shè)比對區(qū)域和所述目標(biāo)區(qū)域形狀相同，大小相同或為等比例縮放時，在所述第一預(yù)設(shè)比對區(qū)域和所述目標(biāo)區(qū)域的范圍內(nèi)相對位置相同的像素。例如所述第一預(yù)設(shè)比對區(qū)域和所述目標(biāo)區(qū)域形狀和大小均相同時，同樣位于所述第一比對預(yù)設(shè)區(qū)域和所述目標(biāo)區(qū)域中第一行第一列的像素?；蛘咴谛螤钕嗤?、大小為等比例縮放時，例如3*3的目標(biāo)區(qū)域中第二行第二列的像素與9*9的第一預(yù)設(shè)比對區(qū)域中第五行第五列的像素為所述相對位置相同的像素。在一些應(yīng)用層場景中，若所述第一預(yù)設(shè)比對區(qū)域與所述目標(biāo)區(qū)域不是整數(shù)倍的比例縮放，則可以按照預(yù)先設(shè)置的處理方法進(jìn)行處理。例如3*3的目標(biāo)區(qū)域中第二行第二列的像素，在5*5的第一預(yù)設(shè)比對區(qū)域中可以根據(jù)5/3的縮放比例得到第一預(yù)設(shè)比對區(qū)域中第3.3行第3.3列的像素。此時可以以所述第一預(yù)設(shè)比對區(qū)域中第三行第三列的像素以及前后和/或上下各K個像素的三通道顏色值的平均值作為與所述3*3的目標(biāo)區(qū)域中第二行第二列的像素相對位置相同的像素。

一般地紅、綠、藍(lán)(RGB)作為顏色的三原色可以用RGB三通道的顏色值(以下簡稱RGB值)表示，比如，紫色的RGB值可以表示為(128，0，28)，藍(lán)色的RGB值可以表示為(0，0，255)。在本實施例中，可以計算得出所述第一預(yù)設(shè)比對區(qū)域中和所述目標(biāo)區(qū)域在所述相對位置相同的像素的RGB值的絕對值的差值，將所述第一對比區(qū)域中所有像素RGB值的絕對值的差值的和，得到所述第一預(yù)設(shè)比對區(qū)域的顏色值誤差。例如，圖8是本申請計算所述第一預(yù)設(shè)比對區(qū)域顏色值誤差值的一種實施例的示意圖。如圖8所示，所述目標(biāo)區(qū)域中位于非修復(fù)區(qū)域的包括像素P₁～P₆，所述目標(biāo)區(qū)域的第一預(yù)設(shè)對比區(qū)域包括像素T₁～T₆。其中，像素P₁與像素T₁相對位置相同，所述像素P₁的RGB值為(-37，156，220)，所述像素T₁的RGB包括(-45，170，204).所述像素P₁與像素T₁的RGB值的絕對值的差值分別為(8，14，6)，則可以計算得到像素P₁的誤差值為8+14+16＝38。根據(jù)上述計算方法可以計算得到像素P₂～P₆像素的誤差值分別為67、220、79、80、103。將所述誤差值相加求和，由此可以計算得出以待處理像素4為中心的目標(biāo)區(qū)域的第一預(yù)設(shè)比對區(qū)域的顏色值誤差為：38+67+220+79+80+103＝587。

同樣，可以按照上述方法分別計算得到所述目標(biāo)區(qū)域的其他所述第一預(yù)設(shè)比對區(qū)域的顏色值誤差。然后可以從所述第一預(yù)設(shè)比對區(qū)域中選取區(qū)域顏色值誤差最小的第一預(yù)設(shè)比對區(qū)域作為計算比對區(qū)域。需要說明的是，在一些應(yīng)用場景中如果出現(xiàn)所述顏色值誤差相同的多個所述第一預(yù)設(shè)比對區(qū)域，則可以根據(jù)預(yù)先設(shè)置的處理規(guī)則進(jìn)行處理，例如取多個值的中值或平均值等。

本申請實施例所述的方法步驟中，通過從所述搜索區(qū)域的非修復(fù)區(qū)域內(nèi)劃分一個或多個預(yù)設(shè)比對區(qū)域，分別將所述預(yù)設(shè)比對區(qū)域與目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行比較，通過一定的算法找出與所述 目標(biāo)區(qū)域顏色信息最為相近的計算比對區(qū)域，可以基于目前區(qū)域周圍已知的、準(zhǔn)確的顏色信息來獲取得到計所述算比對區(qū)域，可以提高數(shù)據(jù)處理精度，提高圖像修復(fù)效果。

S4：將所述待處理邊界像素的顏色信息設(shè)置為所述計算比對區(qū)域的中心像素的顏色信息，生成修復(fù)后邊界像素。

在本申請所述中心像素可以包括位于所述計算比對區(qū)域的中心位置的像素。從所述預(yù)設(shè)比對區(qū)域中選出達(dá)到預(yù)設(shè)要求的計算比對區(qū)域后，可以將所述待處理邊界像素的顏色信息設(shè)置為所述計算比對區(qū)域的中心像素的顏色信息，生成所述待處理邊界像素的修復(fù)后邊界像素。

相應(yīng)的，處理完所述當(dāng)前邊界像素后可以將所述當(dāng)前邊界像素可以被劃分至所述非修復(fù)區(qū)域。然后依次處理完所有的邊界像素，完成圖像的修復(fù)，得到修復(fù)后的圖像。

由以上實施例提供的技術(shù)方案可見，在本申請的圖像修復(fù)過程中，可以以邊界像素為目標(biāo)區(qū)域，并確定出目標(biāo)區(qū)域的搜索區(qū)域，在所述搜索區(qū)域中找到與目標(biāo)區(qū)域顏色最為匹配的比對區(qū)域。這樣可以從邊界像素周圍獲取與所述目標(biāo)區(qū)域最為相似的比對區(qū)域，然后以所述比對區(qū)域的中心像素的顏色信息作為所述像素的顏色，可以更加準(zhǔn)確、合理對圖像進(jìn)行修復(fù)。本申請?zhí)峁┑姆椒梢詮姆切迯?fù)區(qū)域的已知信息中獲取更為準(zhǔn)確的已知顏色信息對圖像進(jìn)行修復(fù)，可以增強(qiáng)圖像修復(fù)的準(zhǔn)確性和修復(fù)后的圖像的清晰度，減少圖像修復(fù)痕跡，提升圖像修復(fù)效果。

在本申請的可選實施例中，可以對屬于不同紋理特征的區(qū)域采用不同的處理方法。在獲取待修復(fù)圖像中待修復(fù)區(qū)域的邊界像素后，可以判斷所述邊界像素是否屬于所述待修復(fù)區(qū)域的紋理區(qū)域。一般地，按照圖像的紋理特征可以將像素劃分到紋理區(qū)域或者平滑區(qū)域。對于判斷不屬于所述紋理區(qū)域的邊界像素，可以采用預(yù)先設(shè)置的其他處理方法進(jìn)行圖像修復(fù)。例如對于平滑區(qū)域的邊界像素，可以采用快速多極化(FMM)算法修復(fù)所述邊界像素。所述FMM算法對于修復(fù)顏色值比較均衡的平滑區(qū)域，速度較快，精度較高，可以實現(xiàn)較好的修復(fù)效果。因此，本申請的另一種實施例中，所述方法還可以包括：

當(dāng)判斷所述邊界像素不屬于所述紋理區(qū)域時，采用預(yù)先設(shè)置的包括但不限于利用快速多極化算法進(jìn)行圖像修復(fù)的方式對所述邊界像素進(jìn)行修復(fù)處理。

本實施例提供的圖像修復(fù)方法可以基于修復(fù)區(qū)域不同紋理豐富程度采用不同的修復(fù)方案，可以提高圖像修復(fù)的靈活性，提高圖像修復(fù)效果。

基于本申請實施例所述的圖像修復(fù)方法，本申請?zhí)峁┮环N圖像修復(fù)裝置。圖9是本申請?zhí)峁┑膱D像修復(fù)裝置一種實施例的模塊結(jié)構(gòu)示意圖，如圖9所示，所述裝置可以包括：

邊界像素處理模塊101，可以用于獲取圖像中待修復(fù)區(qū)域的邊界像素，以及用于判斷所述邊界像素是否屬于所述待修復(fù)區(qū)域的紋理區(qū)域；

區(qū)域劃分模塊102，可以用于在邊界像素處理模塊101判斷所述邊界像素屬于所述紋理區(qū)域時，從所述邊界像素中選取待處理邊界像素，以及用于確定出以所述待處理邊界像素為中心的目標(biāo)區(qū)域及范圍包括所述目標(biāo)區(qū)域的搜索區(qū)域；

區(qū)域比對模塊103，可以用于在所述搜索區(qū)域的非修復(fù)區(qū)域內(nèi)劃分與所述目標(biāo)區(qū)域相匹配的預(yù)設(shè)比對區(qū)域，以及用于從所述預(yù)設(shè)比對區(qū)域中選出與所述目標(biāo)區(qū)域的顏色信息的差值達(dá)到預(yù)設(shè)要求的計算比對區(qū)域；

邊界像素修復(fù)模塊104，可以用于將所述待處理邊界像素的顏色信息設(shè)置為所述計算比對區(qū)域的中心像素的顏色信息，生成修復(fù)后邊界像素。

圖10是本申請?zhí)峁┑膮^(qū)域劃分模塊102一種實施例的模塊結(jié)構(gòu)示意圖，如圖10所示，所述區(qū)域劃分模塊102可以包括：

比值計算模塊1021，可以用于獲取以所述邊界像素為中心的預(yù)設(shè)統(tǒng)計區(qū)域中屬于非修復(fù)區(qū)域的像素的個數(shù)，計算所述屬于非修復(fù)區(qū)域的像素的個數(shù)與所述預(yù)設(shè)統(tǒng)計區(qū)域中像素總個數(shù)的比值；

灰度值方差計算模塊1022，可以用于計算所述預(yù)設(shè)統(tǒng)計區(qū)域的像素灰度值的方差；

優(yōu)先權(quán)計算模塊1023，可以用于計算所述比值與所述方差的乘積，將所述乘積作為所述邊界像素的優(yōu)先權(quán)；

像素選取模塊1024，可以用于選取所述優(yōu)先權(quán)最高的邊界像素作為待處理邊界像素。

圖11是本申請?zhí)峁┑膮^(qū)域比對模塊103一種實施例的模塊結(jié)構(gòu)示意圖，如圖11所示，所述區(qū)域比對模塊103可以包括：

灰度值誤差計算模塊1031，可以用于計算所述預(yù)設(shè)比對區(qū)域和所述目標(biāo)區(qū)域中像素的灰度平均值，得到所述預(yù)設(shè)比對區(qū)域與所述目標(biāo)區(qū)域的灰度值誤差；

第一選取模塊1032，可以用于選取所述灰度值誤差最小的所述設(shè)比對區(qū)域作為計算比對區(qū)域。

圖12是本申請?zhí)峁┑膮^(qū)域比對模塊103另一種實施例的模塊結(jié)構(gòu)示意圖，如圖12所示，所述區(qū)域比對模塊103可以包括：

灰度值誤差計算模塊1031，可以用于計算所述預(yù)設(shè)比對區(qū)域和所述目標(biāo)區(qū)域中像素的灰 度平均值，得到所述預(yù)設(shè)比對區(qū)域與所述目標(biāo)區(qū)域的灰度值誤差；

第二選取模塊1033，可以用于存儲預(yù)先設(shè)置的第一閾值，以及用于從所述預(yù)設(shè)比對區(qū)域中選取所述灰度值誤差小于第一閾值的第一預(yù)設(shè)比對區(qū)域；

顏色誤差值計算模塊1034，可以用于分別計算所述第一預(yù)設(shè)比對區(qū)域中與所述目標(biāo)區(qū)域相對位置相同的像素的紅、綠、藍(lán)三通道顏色值的誤差值，以所述第一比對區(qū)域的誤差值的和值作為所述第一預(yù)設(shè)比對區(qū)域的顏色值誤差；

第三選取模塊1035，可以用于選取所述顏色值誤差最小的第一預(yù)設(shè)比對區(qū)域作為計算比對區(qū)域。

圖13是本申請?zhí)峁┑倪吔缦袼靥幚砟K101一種實施例的模塊結(jié)構(gòu)示意圖，如圖13所示，所述邊界像素處理模塊101可以包括：

像素梯度和計算模塊1011，可以用于計算以所述邊界像素為中心的判定區(qū)域中單個像素沿水平方向以及豎直方向的梯度和；

平均梯度和計算模塊1012，可以用于計算所述判定區(qū)域中像素的梯度和的平均值，得到所述判定區(qū)域的平均梯度和；

判斷模塊1013，可以用于比較所述平均梯度和是否大于預(yù)先設(shè)置的第一閾值，若是，則判斷所述邊界像素屬于所述待修復(fù)區(qū)域的紋理區(qū)域。

圖14是本申請?zhí)峁┑倪吔缦袼靥幚砟K101另一種實施例的模塊結(jié)構(gòu)示意圖，如圖14所示，所述邊界像素處理模塊101可以包括：

邊界像素判斷模塊1014，可以用于當(dāng)判斷所述待修復(fù)區(qū)域中像素的相鄰像素中至少有一個像素屬于非修復(fù)區(qū)域時，將所述像素劃分至邊界像素。

圖15是本申請?zhí)峁┑膮^(qū)域比對模塊103另一種實施例的模塊結(jié)構(gòu)示意圖，如圖15所示，所述區(qū)域比對模塊103可以包括下述中的至少一種：

第一匹配模塊1036，可以用于選取與所述目標(biāo)區(qū)域形狀和大小相同的預(yù)設(shè)比對區(qū)域；

第二匹配模塊1037，可以用于選取與所述目標(biāo)區(qū)域為形狀相同，且大小為所述目標(biāo)區(qū)域等比例縮放的預(yù)設(shè)比對區(qū)域。

圖16是本申請所述圖像修復(fù)裝置另一種實施例的模塊結(jié)構(gòu)示意圖，如圖16所示，所述裝置還可以包括：

平滑區(qū)域處理模塊105，可以用于當(dāng)判斷所述邊界像素不屬于所述紋理區(qū)域時，采用預(yù)先設(shè)置的包括但不限于利用快速多極化算法進(jìn)行圖像修復(fù)的方式對所述邊界像素進(jìn)行修復(fù)處理。

申請?zhí)峁┮环N圖像修復(fù)方法及裝置對判斷屬于色彩豐富的紋理區(qū)域，可以從邊界像素周 邊的非修復(fù)區(qū)域獲取邊界像素的修復(fù)信息，從邊界像素開始進(jìn)行修復(fù)。在本申請的圖像修復(fù)過程中，可以以邊界像素為目標(biāo)區(qū)域，并確定出目標(biāo)區(qū)域的搜索區(qū)域，在所述搜索區(qū)域中找到與目標(biāo)區(qū)域顏色最為匹配的比對區(qū)域。這樣可以從邊界像素周圍獲取與所述目標(biāo)區(qū)域最為相似的比對區(qū)域，然后以所述比對區(qū)域的中心像素的顏色信息作為所述像素的顏色，可以更加準(zhǔn)確、合理對圖像進(jìn)行修復(fù)。本申請?zhí)峁┑姆椒ɑ蜓b置可以從非修復(fù)區(qū)域的已知信息中獲取更為準(zhǔn)確的已知顏色信息對圖像進(jìn)行修復(fù)，可以增強(qiáng)圖像修復(fù)的準(zhǔn)確性和修復(fù)后的圖像的清晰度，減少圖像修復(fù)痕跡，提升圖像修復(fù)效果。

盡管本申請內(nèi)容中提到圖像梯度、RGB通道顏色信息、區(qū)域劃分、灰度值計算等的數(shù)據(jù)選取、處理的描述，但是，本申請并不局限于必須是完全標(biāo)準(zhǔn)或者所提及的方式的數(shù)據(jù)選取、處理的情況。本申請中各個實施例所涉及的上述描述僅是本申請中的一些實施例中的應(yīng)用，在某些標(biāo)準(zhǔn)、方法的基礎(chǔ)上略加修改后的處理方法也可以實行上述本申請各實施例的方案。當(dāng)然，在符合本申請上述各實施例的中所述的處理方法步驟的其他無創(chuàng)造性的變形，仍然可以實現(xiàn)相同的申請，在此不再贅述。

雖然本申請?zhí)峁┝巳鐚嵤├蛄鞒虉D所述的方法操作步驟，但基于常規(guī)或者無創(chuàng)造性的勞動可以包括更多或者更少的操作步驟。實施例中列舉的步驟順序僅僅為眾多步驟執(zhí)行順序中的一種方式，不代表唯一的執(zhí)行順序。在實際中的裝置或客戶端產(chǎn)品執(zhí)行時，可以按照實施例或者附圖所示的方法順序執(zhí)行或者并行執(zhí)行(例如并行處理器或者多線程處理的環(huán)境)。

上述實施例闡明的裝置或模塊，具體可以由計算機(jī)芯片或?qū)嶓w實現(xiàn)，或者由具有某種功能的產(chǎn)品來實現(xiàn)。為了描述的方便，描述以上裝置時以功能分為各種模塊分別描述。當(dāng)然，在實施本申請時可以把各模塊的功能在同一個或多個軟件和/或硬件中實現(xiàn)。當(dāng)然，也可以將實現(xiàn)某功能的模塊由多個子模塊或子單元組合實現(xiàn)。

本申請中所述的方法、裝置或模塊可以以計算機(jī)可讀程序代碼方式實現(xiàn)控制器按任何適當(dāng)?shù)姆绞綄崿F(xiàn)，例如，控制器可以采取例如微處理器或處理器以及存儲可由該(微)處理器執(zhí)行的計算機(jī)可讀程序代碼(例如軟件或固件)的計算機(jī)可讀介質(zhì)、邏輯門、開關(guān)、專用集成電路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可編程邏輯控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：ARC 625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20以及Silicone Labs C8051F320，存儲器控制器還可以被實現(xiàn)為存儲器的控制邏輯的一部分。本領(lǐng)域技術(shù)人員也知道，除了以純計算機(jī)可讀程序代碼方式實現(xiàn)控制器以外，完全可以通過將方法步驟進(jìn)行邏輯編程來使得控制器以邏輯門、開關(guān)、專用集成電路、可編程邏輯控制器和嵌入微控制器等的形式來實現(xiàn)相同功能。因此這種控制器可以被認(rèn)為是一種 硬件部件，而對其內(nèi)部包括的用于實現(xiàn)各種功能的裝置也可以視為硬件部件內(nèi)的結(jié)構(gòu)?；蛘呱踔?，可以將用于實現(xiàn)各種功能的裝置視為既可以是實現(xiàn)方法的軟件模塊又可以是硬件部件內(nèi)的結(jié)構(gòu)。

本申請所述裝置中的部分模塊可以在由計算機(jī)執(zhí)行的計算機(jī)可執(zhí)行指令的一般上下文中描述，例如程序模塊。一般地，程序模塊包括執(zhí)行特定任務(wù)或?qū)崿F(xiàn)特定抽象數(shù)據(jù)類型的例程、程序、對象、組件、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、類等等。也可以在分布式計算環(huán)境中實踐本申請，在這些分布式計算環(huán)境中，由通過通信網(wǎng)絡(luò)而被連接的遠(yuǎn)程處理設(shè)備來執(zhí)行任務(wù)。在分布式計算環(huán)境中，程序模塊可以位于包括存儲設(shè)備在內(nèi)的本地和遠(yuǎn)程計算機(jī)存儲介質(zhì)中。

通過以上的實施方式的描述可知，本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以清楚地了解到本申請可借助軟件加必需的硬件的方式來實現(xiàn)?；谶@樣的理解，本申請的技術(shù)方案本質(zhì)上或者說對現(xiàn)有技術(shù)做出貢獻(xiàn)的部分可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來，也可以通過數(shù)據(jù)遷移的實施過程中體現(xiàn)出來。該計算機(jī)軟件產(chǎn)品可以存儲在存儲介質(zhì)中，如ROM/RAM、磁碟、光盤等，包括若干指令用以使得一臺計算機(jī)設(shè)備(可以是個人計算機(jī)，移動終端，服務(wù)器，或者網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等)執(zhí)行本申請各個實施例或者實施例的某些部分所述的方法。

本說明書中的各個實施例采用遞進(jìn)的方式描述，各個實施例之間相同或相似的部分互相參見即可，每個實施例重點說明的都是與其他實施例的不同之處。本申請的全部或者部分可用于眾多通用或?qū)Ｓ玫挠嬎銠C(jī)系統(tǒng)環(huán)境或配置中。例如：個人計算機(jī)、服務(wù)器計算機(jī)、手持設(shè)備或便攜式設(shè)備、平板型設(shè)備、移動通信終端、多處理器系統(tǒng)、基于微處理器的系統(tǒng)、可編程的電子設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)PC、小型計算機(jī)、大型計算機(jī)、包括以上任何系統(tǒng)或設(shè)備的分布式計算環(huán)境等等。

雖然通過實施例描繪了本申請，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員知道，本申請有許多變形和變化而不脫離本申請的精神，希望所附的權(quán)利要求包括這些變形和變化而不脫離本申請的精神。