一种去除图像伪影的方法、装置及可读存储介质

技术领域

本公开涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种去除图像伪影的方法、装置及可读存储介质。

背景技术

相机高动态范围影像的合成技术中，将多帧亮度相同的长曝光图像合成为一个图像，以提升画质效果、增加细节和降低噪声。但长曝光的方式更容易产生相机抖动，从而使得被拍摄物在画面中产生位移、模糊等，且无法通过图像配准来修正，这些图像直接参与融合会在合成后的图像中产生伪影。

通过图像差值检测伪影区域的方法中，首先在所有帧中选取最清晰的帧作为参考帧，利用参考帧对其它帧进行配准，计算其它帧与参考帧的差值，通过设定一个阈值来筛选出伪影区域，差值大于此阈值则认为是伪影区域，此区域不参与后续的图像融合，从而在一定程度上缓解伪影。

所述通过图像差值检测伪影区域的方法对阈值的设置越为敏感，若将阈值设置的较低，则容易将没有信息的平坦区域检测为伪影区域，则这些区域不参与融合，影响多帧降噪的效果；若将阈值设置的较高，则会使得差值较小的伪影区域漏检，从而在最终的成片上产生伪影。

发明内容

有鉴于此，本公开提供了一种去除图像伪影的方法、装置及可读存储介质。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种去除图像伪影的方法，包括：

获取摄像头采集的N个长曝光图像；所述N个长曝光图像包括一个参考帧图像，以及N-1个非参考帧图像；

根据所述摄像头的噪声方差系数和所述N个长曝光图像计算每个非参考帧图像中各像素点的位于伪影区域的概率；

根据每个非参考帧图像中各像素点的位于伪影区域的概率计算相应非参考帧图像中相应像素点的权重；

根据所述N-1非参考帧图像中每个像素点的权重合成所述N个长曝光图像的加权图像。

在一实施方式中，所述根据所述摄像头的噪声方差系数和所述N个长曝光图像计算每个非参考帧图像中各像素点位于伪影区域的概率，包括：

根据所述摄像头的噪声方差系数和每个非参考帧图像确定每个非参考帧图像对应的噪声表征图；

根据所述噪声表征图和所述参考帧图像计算每个非参考帧图像中各像素点位于伪影区域的概率。

在一实施方式中，根据所述噪声表征图和所述参考帧图像计算每个非参考帧图像中各像素点位于伪影区域的概率，包括：

确定每个非参考帧图像与所述参考帧图像的差距图；

根据所述噪声表征图和所述差距图，计算每个非参考帧图像中每个像素点位于伪影区域的概率。

在一实施方式中，所述根据所述摄像头的噪声方差系数和每个非参考帧图像确定每个非参考帧图像对应的噪声表征图，包括：

根据每个非参考帧图像中像素点的灰度值和所述噪声方差系数，确定噪声表征图中相应像素点的值。

在一实施方式中，所述噪声方差系数包括第一系数和第二系数；

所述根据每个非参考帧图像中像素点的灰度值和所述噪声方差系数，确定噪声表征图中相应像素点的值，包括：

计算非参考帧图像中像素点的灰度值与所述第一系数的乘积，以及所述乘积与所述第二系数的和；

将所述和作为所述噪声表征图中相应像素点的值。

在一实施方式中，所述根据所述噪声表征图和所述差距图，计算所述非参考帧图像中每个像素点位于伪影区域的概率，包括：

将所述噪声表征图和所述差距图中同一像素点对应的值输入概率密度函数，将所述概率密度函数的输出值作为所述非参考帧图像中相应像素点位于伪影区域的概率。

在一实施方式中，所述根据所述噪声表征图和所述差距图，计算所述非参考帧图像中每个像素点位于伪影区域的概率，还包括：

将所述噪声表征图和所述差距图中同一像素点对应的值输入概率密度函数,确定所述概率密度函数的输出值；

在所述输出值大于或等于预设概率时，将所述输出值与一调节值的差作为所述非参考帧图像中相应像素点位于伪影区域的概率；

在所述输出值小于预设概率时，将所述输出值与一调节值的和作为所述非参考帧图像中相应像素点位于伪影区域的概率；

其中，所述调节值与所述摄像头的成像质量呈负相关。

在一实施方式中，每个非参考帧图像中各像素点的位于伪影区域的概率与相应非参考帧图像中相应像素点的权重呈负相关。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种去除图像伪影的装置，包括：

获取模块，用于获取摄像头采集的N个长曝光图像；所述N个长曝光图像包括一个参考帧图像，以及N-1个非参考帧图像；

第一计算模块，用于根据所述摄像头的噪声方差系数和所述N个长曝光图像计算每个非参考帧图像中各像素点的位于伪影区域的概率；

第二计算模块，用于根据每个非参考帧图像中各像素点的位于伪影区域的概率计算相应非参考帧图像中相应像素点的权重；

合成模块，用于根据所述N-1非参考帧图像中每个像素点的权重合成所述N个长曝光图像的加权图像。

在一实施方式中，所述第一计算模块包括：

第一确定模块，用于根据所述摄像头的噪声方差系数和每个非参考帧图像确定每个非参考帧图像对应的噪声表征图；

第三计算模块，根据所述噪声表征图和所述参考帧图像计算每个非参考帧图像中各像素点位于伪影区域的概率。

在一实施方式中，所述第三计算模块还包括：

第二确定模块，用于确定每个非参考帧图像与所述参考帧图像的差距图；

所述第四计算模块，还用于根据所述噪声表征图和所述差距图，计算每个非参考帧图像中每个像素点位于伪影区域的概率。

在一实施方式中，所述第一确定模块，还用于使用以下方法根据所述摄像头的噪声方差系数和每个非参考帧图像确定每个非参考帧图像对应的噪声表征图：

根据每个非参考帧图像中像素点的灰度值和所述噪声方差系数，确定噪声表征图中相应像素点的值。

在一实施方式中，所述噪声方差系数包括第一系数和第二系数；

所述根据每个非参考帧图像中像素点的灰度值和所述噪声方差系数，确定噪声表征图中相应像素点的值，包括：

计算非参考帧图像中像素点的灰度值与所述第一系数的乘积，以及所述乘积与所述第二系数的和；

将所述和作为所述噪声表征图中相应像素点的值。

在一实施方式中，所述第四计算模块包括：

第一函数调用模块，用于将所述噪声表征图和所述差距图中同一像素点对应的值输入概率密度函数，将所述概率密度函数的输出值作为所述非参考帧图像中相应像素点位于伪影区域的概率。

在一实施方式中，所述第四计算模块包括：

第二函数调用模块，用于将所述噪声表征图和所述差距图中同一像素点对应的值输入概率密度函数，确定所述概率密度函数的输出值；

调整模块，用于在所述输出值大于或等于预设概率时，将所述输出值与一调节值的差作为所述非参考帧图像中相应像素点位于伪影区域的概率；

在所述输出值小于预设概率时，将所述输出值与一调节值的和作为所述非参考帧图像中相应像素点位于伪影区域的概率；

其中，所述调节值与所述摄像头的成像质量呈负相关。

在一实施方式中，每个非参考帧图像中各像素点的位于伪影区域的概率与相应非参考帧图像中相应像素点的权重呈负相关。

本公开提供了一种去除图像伪影的装置，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行所述存储器中的可执行指令以实现所述方法的步骤。

本公开提供了一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该可执行指令被处理器执行时实现任一项所述方法的步骤。

本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：针对不同的摄像头的性能设置摄像头相应的噪声方差系数，使用相应的噪声方差系数计算每个非参考帧图像中各像素点位于伪影区域的概率，从而确定每个非参考帧图像中各像素点的权重，使用权重对同一像素点的灰度值进行加权，获得更准确的伪影区域，从而有效去除合成后的图像中的伪影区域，提升图片的画质效果。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。

图1是根据一示例实施例提供的去除图像伪影的方法的流程图；

图2是根据一示例实施例提供的另一种去除图像伪影的方法的流程图；

图3是根据一示例实施例提供的另一种去除图像伪影的方法的流程图；

图4是根据一示例实施例提供的去除图像伪影的效果图；

图5是根据一示例实施例提供的去除图像伪影的装置的结构图；

图6是根据一示例实施例提供的去除图像伪影的装置的结构图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开中实施例相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开中实施例的一些方面相一致的装置和方法的例子。

在本公开实施例使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本公开实施例。在本公开实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

考虑到不同相机摄像头(sensor)的成像质量不同，成像质量较差的相机摄像头采集的图像的信噪比较低，图像中噪声较大，在进行参考帧与非参考帧的差值计算时，此两帧图像会因为噪声影响在非伪影区域产生较大差值，从而将非伪影区域误判断为伪影区域。

本公开实施例中提供一种去除图像伪影的方法，应用于移动终端。此移动终端具有摄像头，此移动终端可以是手机、平板电脑、智能设备等。

参照图1，图1是根据一示例性实施例示出的一种去除图像伪影的方法的流程图。如图1所示，此方法包括：

步骤S11，获取摄像头采集的N个长曝光图像；所述N个长曝光图像包括一个参考帧图像以及N-1个非参考帧图像；

步骤S12，根据所述摄像头的噪声方差系数和所述N个长曝光图像计算每个非参考帧图像中各像素点的位于伪影区域的概率；

步骤S13，根据每个非参考帧图像中各像素点的位于伪影区域的概率计算相应非参考帧图像中相应像素点的权重；

步骤S14，根据所述N-1非参考帧图像中每个像素点的权重合成所述N个长曝光图像的加权图像。

在一实施方式中，在步骤S11之前还包括步骤S10即确定摄像头的噪声方差系数，具体包括：通过噪声标定方法确定摄像头的噪声方差系数，使噪声方差系数体现摄像头的成像质量。

在一实施方式中，步骤S11中的N个长曝光图像是相同亮度的N个长曝光图像。此相同亮度的N个长曝光图像的是经过图像配准的图像。

本公开实施例，针对不同的摄像头的性能设置摄像头相应的噪声方差系数，使用相应的噪声方差系数计算每个非参考帧图像中各像素点位于伪影区域的概率，从而确定每个非参考帧图像中各像素点的权重，使用权重对同一像素点的灰度值进行加权，获知更准确的伪影区域，从而有效去除合成后的图像中的伪影区域，提升图片的画质效果。

本公开实施例中提供一种去除图像伪影的方法，应用于移动终端。参照图2，图2是根据一示例性实施例示出的一种去除图像伪影的方法的流程图。如图2所示，此方法包括：

步骤S11，获取摄像头采集的N个长曝光图像；所述N个长曝光图像包括一个参考帧图像，以及N-1个非参考帧图像；

步骤S12-1，根据所述摄像头的噪声方差系数和每个非参考帧图像确定每个非参考帧图像对应的噪声表征图；

步骤S12-2，根据所述噪声表征图和所述参考帧图像计算每个非参考帧图像中各像素点位于伪影区域的概率。

步骤S13，根据每个非参考帧图像中各像素点的位于伪影区域的概率计算相应非参考帧图像中相应像素点的权重；

步骤S14，根据所述N-1非参考帧图像中每个像素点的权重合成所述N个长曝光图像的加权图像。

本公开实施例中，使用所述摄像头的噪声方差系数确定每个非参考帧图像对应的噪声表征图，用于表示非参考帧图像中的噪声分布情况，从而通过噪声表征图计算每个非参考帧图像中各像素点位于伪影区域的概率。

在一实施方式中，步骤S12-1，根据所述摄像头的噪声方差系数和每个非参考帧图像确定每个非参考帧图像对应的噪声表征图，包括：根据每个非参考帧图像中像素点的灰度值和所述噪声方差系数，确定噪声表征图中相应像素点的值。

例如：所述噪声方差系数包括第一系数a和第二系数b。

根据每个非参考帧图像中像素点的灰度值和所述噪声方差系数，确定噪声表征图中相应像素点的值，包括：计算非参考帧图像中像素点的灰度值与所述第一系数的乘积，以及所述乘积与所述第二系数的和；将所述和作为所述噪声表征图中相应像素点的值。

例如:第i个非参考帧图像中(x，y)位置的像素点对应的灰度值为Y

N

本实施方式中，通过像素点中的灰度值的线性变换结果表示噪声方差值，使用噪声方差值构成噪声表征图，从而有效体现噪声的分布情况。

本公开实施例中提供一种去除图像伪影的方法，应用于移动终端。参照图3，图3是根据一示例性实施例示出的一种去除图像伪影的方法的流程图。如图3所示，此方法包括：

步骤S11，获取摄像头采集的N个长曝光图像；所述N个长曝光图像包括一个参考帧图像以及N-1个非参考帧图像；

步骤S12-1’，根据所述摄像头的噪声方差系数确定每个非参考帧图像对应的噪声表征图；确定每个非参考帧图像与所述参考帧图像的差距图；

步骤S12-2’，根据所述噪声表征图和所述差距图计算每个非参考帧图像中各像素点位于伪影区域的概率。

步骤S13，根据每个非参考帧图像中各像素点的位于伪影区域的概率计算相应非参考帧图像中相应像素点的权重；

步骤S14，根据所述N-1非参考帧图像中每个像素点的权重合成所述N个长曝光图像的加权图像。

其中，步骤S12-1’中根据所述摄像头的噪声方差系数确定每个非参考帧图像对应的噪声表征图的方法与步骤S12-1中的方法相同，此处不再赘述。

在一实施方式中，步骤S12-1’中确定每个非参考帧图像与所述参考帧图像的差距图，包括：计算每个非参考帧图像与所述参考帧图像中相同像素点的灰度值的差值，例如：计算每个非参考帧图像与所述参考帧图像中相同像素点的灰度值的差值绝对值。

例如：第i个非参考帧图像中(x，y)位置的像素点对应的灰度值为Y

根据公式(2)计算第i个非参考帧图像与参考帧图像的差距图D

D

在一实施方式中，步骤S12-2’中根据所述噪声表征图和所述差距图，计算所述非参考帧图像中每个像素点位于伪影区域的概率，包括：

将所述噪声表征图和所述差距图中同一像素点对应的值输入概率密度函数，将所述概率密度函数的输出值作为所述非参考帧图像中相应像素点位于伪影区域的概率。

例如：根据公式(3)计算第i个非参考帧图像中(x，y)位置的像素点对应的位于伪影区域的概率P

P

其中，R为概率密度函数。

在一实施方式中，步骤S12-2’中根据所述噪声表征图和所述差距图，计算所述非参考帧图像中每个像素点位于伪影区域的概率，包括：

将所述噪声表征图和所述差距图中同一像素点对应的值输入概率密度函数，确定所述概率密度函数的输出值。

在所述输出值大于或等于预设概率时，将所述输出值与一调节值的差作为所述非参考帧图像中相应像素点位于伪影区域的概率；

在所述输出值小于预设概率时，将所述输出值与一调节值的和作为所述非参考帧图像中相应像素点位于伪影区域的概率；

其中，所述调节值与所述摄像头的成像质量呈负相关。

例如：

在所述输出值大于或等于预设概率时，如公式(4)所示，将所述输出值与一调节值的差作为所述非参考帧图像中相应像素点位于伪影区域的概率：

P

在所述输出值小于预设概率时，如公式(5)所示，将所述输出值与一调节值的和作为所述非参考帧图像中相应像素点位于伪影区域的概率：

P

其中，k为调节值，例如k是位于0和0.5之间的值。

调节值k的值与摄像头的成像质量呈负相关,即摄像头的成像质量较好时，k的值较小，摄像头的成像质量较差时，k的值较大。例如：一摄像头的成像质量较好，对此摄像头采集的N个长曝光图像执行去除图像伪影的处理时，设置k的值为0.1。一摄像头的成像质量较差，对此摄像头采集的N个长曝光图像执行去除图像伪影的处理时，设置k的值为0.4。其中，摄像头的成像质量可以由一种成像质量指数来表示。

本实施方式中，使用公式(4)和公式(5)对使用概率密度函数计算到的概率进行调整，以针对不同摄像头进行相应矫正，从而适用于不同成像质量的各种摄像头。

本公开实施例中提供一种去除图像伪影的方法，应用于移动终端。此方法包括图1，图2或图3所示的方法，并且：

每个非参考帧图像中各像素点的位于伪影区域的概率与相应非参考帧图像中相应像素点的权重呈负相关。

例如：第i个非参考帧图像中(x，y)位置的像素点对应的位于伪影区域的概率P

本公开实施例中，使用与非参考帧图像中像素点的位于伪影区域的概率呈负相关的值作为此非参考帧图像中此像素点的权重，使此像素点位于伪影区域的概率越大时，权重越小，此像素点位于伪影区域的概率越小时，权重越大。从而在后续使用N个长曝光图像合成为一个图像时，加大位于伪影区域的概率较小的像素权的成分值，减少位于非伪影区域的概率较小的像素权的成分值，从而有效去除合成后的图像中的伪影区域。

本公开实施例中提供一种去除图像伪影的方法，应用于移动终端。此方法包括图1，图2或图3所示的方法，并且：

步骤S14中根据所述N-1非参考帧图像中每个像素点的权重合成所述N个长曝光图像的加权图像，包括：

设置参考帧图像中每个像素点的权重为1。

例如：第i个非参考帧图像中(x，y)位置的像素点对应的权重W

在一示例中，如图4所示的处理结果示意图中，下图是使用本公开实施例的处理方法得到的合成图，相比于上图中使用现有技术的处理方法得到的合成图，在人物腿部的清晰度明显提升。

本公开实施例中提供一种去除图像伪影的装置，应用于移动终端。参照图5，图5是根据一示例性实施例示出的一种去除图像伪影的装置的结构图。如图5所示，此装置包括：

获取模块51，用于获取摄像头采集的N个长曝光图像；所述N个长曝光图像包括一个参考帧图像以及N-1个非参考帧图像；

第一计算模块52，用于根据所述摄像头的噪声方差系数和所述N个长曝光图像计算每个非参考帧图像中各像素点的位于伪影区域的概率；

第二计算模块53，用于根据每个非参考帧图像中各像素点的位于伪影区域的概率计算相应非参考帧图像中相应像素点的权重；

合成模块54，用于根据所述N-1非参考帧图像中每个像素点的权重合成所述N个长曝光图像的加权图像。

本公开实施例中提供一种去除图像伪影的装置，应用于移动终端，包括图5所示的装置，并且：

所述第一计算模块52包括：

第一确定模块，用于根据所述摄像头的噪声方差系数和每个非参考帧图像确定每个非参考帧图像对应的噪声表征图；

第三计算模块，根据所述噪声表征图和所述参考帧图像计算每个非参考帧图像中各像素点位于伪影区域的概率。

本公开实施例中提供一种去除图像伪影的装置，应用于移动终端，包括图5所示的装置，并且：

所述第三计算模块还包括：

第二确定模块，用于确定每个非参考帧图像与所述参考帧图像的差距图；

所述第四计算模块，还用于根据所述噪声表征图和所述差距图，计算每个非参考帧图像中每个像素点位于伪影区域的概率。

在一实施方式中，所述第一确定模块，还用于使用以下方法根据所述摄像头的噪声方差系数和每个非参考帧图像确定每个非参考帧图像对应的噪声表征图：

根据每个非参考帧图像中像素点的灰度值和所述噪声方差系数，确定噪声表征图相应像素点的值。

在一实施方式中，所述噪声方差系数包括第一系数和第二系数；

所述根据每个非参考帧图像中像素点的灰度值和所述噪声方差系数，确定噪声表征图相应像素点的值，包括：

计算非参考帧图像中像素点的灰度值与所述第一系数的乘积，以及所述乘积与所述第二系数的和；

将所述和作为所述噪声表征图中相应像素点的值。

在一实施方式中，

所述第四计算模块包括：

第一函数调用模块，用于将所述噪声表征图和所述差距图中同一像素点对应的值输入概率密度函数，将所述概率密度函数的输出值作为所述非参考帧图像中相应像素点位于伪影区域的概率。

本公开实施例中提供一种去除图像伪影的装置，应用于移动终端，包括图5所示的装置，并且：

所述第四计算模块包括：

第二函数调用模块，用于将所述噪声表征图和所述差距图中同一像素点对应的值输入概率密度函数，确定所述概率密度函数的输出值；

调整模块，用于在所述输出值大于或等于预设概率时，将所述输出值与一调节值的差作为所述非参考帧图像中相应像素点位于伪影区域的概率；

在所述输出值小于预设概率时，将所述输出值与一调节值的和作为所述非参考帧图像中相应像素点位于伪影区域的概率；

其中，所述调节值与所述摄像头的成像质量呈负相关。

本公开实施例中提供一种去除图像伪影的装置，应用于移动终端，包括图5所示的装置，并且：

每个非参考帧图像中各像素点的位于伪影区域的概率与相应非参考帧图像中相应像素点的权重呈负相关。

本公开实施例中提供一种去除图像伪影的装置，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行所述存储器中的可执行指令以实现所述去除图像伪影的方法的步骤。

本公开实施例中提供一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该可执行指令被处理器执行时实现所述去除图像伪影的方法的步骤。

图6是根据一示例性实施例示出的一种用于去除图像伪影的装置600的框图。例如，装置600可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。

参照图6，装置600可以包括以下一个或多个组件：处理组件602，存储器604，电源组件606，多媒体组件608，音频组件610，输入/输出(I/O)的接口612，传感器组件614，以及通信组件616。

处理组件602通常控制装置600的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件602可以包括一个或多个处理器620来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件602可以包括一个或多个模块，便于处理组件602和其他组件之间的交互。例如，处理组件602可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件608和处理组件602之间的交互。

存储器604被配置为存储各种类型的数据以支持在设备600的操作。这些数据的示例包括用于在装置600上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器604可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电源组件606为装置600的各种组件提供电力。电源组件606可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为装置600生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件608包括在所述装置600和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件608包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当设备600处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件610被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件610包括一个麦克风(MIC)，当装置600处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器604或经由通信组件616发送。在一些实施例中，音频组件610还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口612为处理组件602和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件614包括一个或多个传感器，用于为装置600提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件614可以检测到设备600的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为装置600的显示器和小键盘，传感器组件614还可以检测装置600或装置600一个组件的位置改变，用户与装置600接触的存在或不存在，装置600方位或加速/减速和装置600的温度变化。传感器组件614可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件614还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件614还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。

通信组件616被配置为便于装置600和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置600可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，4G或5G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件616经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件616还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，装置600可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。

在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器604，上述指令可由装置600的处理器620执行以完成上述方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开中实施例的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开中实施例的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开中实施例的一般性原理并包括实施例未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开实施例的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本公开中实施例并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围对本申请中所公开的方法步骤或终端组件进行各种组合、替换、修改和改变，这些组合、替换、修改和改变均被视为被包括在本公开所记载的范围内。本公开所要求保护的范围由所附的权利要求来限制。

需要说明的是，在本公开中，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。