本發(fā)明涉及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種圖像數(shù)據(jù)處理方法、設(shè)備及終端。

背景技術(shù)：

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不斷的開發(fā)和完善，手機(jī)和電腦等終端設(shè)備已經(jīng)成為了人們生活中不可或缺的一個部分，人們可以在這些終端設(shè)備上查看社交朋友圈或新聞網(wǎng)頁中的各種圖片，并通過照片本身獲取照片所攜帶的圖像信息，例如：通過一張人物圖片可以知悉圖片中人物的當(dāng)前面貌，通過一張建筑物圖片可以了解該建筑物的建筑風(fēng)格。然而，人們往往在發(fā)布圖片之前，為了達(dá)到自己想要的效果采用各種修圖軟件對圖片進(jìn)行修改，從而使朋友圈或網(wǎng)頁中的圖片喪失了一定的真實(shí)性，進(jìn)而導(dǎo)致人們從圖片中獲取的圖像信息也存在一定的失真度。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

有鑒于此，本發(fā)明實(shí)施例提供一種圖像數(shù)據(jù)處理方法、設(shè)備及終端，可以從網(wǎng)絡(luò)中獲取與目標(biāo)圖像相關(guān)聯(lián)的至少一個圖像數(shù)據(jù)，并可以從相關(guān)聯(lián)的至少一個圖像數(shù)據(jù)中還原出目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)的原始圖像數(shù)據(jù)，提高目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)本身攜帶的圖像信息的真實(shí)性。

為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種圖像數(shù)據(jù)處理方法，所述方法包括：

獲取所選目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)的圖像特征數(shù)據(jù)，生成包含所述圖像特征數(shù)據(jù)的圖像獲取指令；

將所述圖像獲取指令發(fā)送至服務(wù)器，以使所述服務(wù)器獲取與所述圖像特征數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)的至少一個圖像數(shù)據(jù)；

接收所述服務(wù)器發(fā)送的所述至少一個圖像數(shù)據(jù)，采用所述圖像特征數(shù)據(jù)對所述至少一個圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，以還原所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)的原始圖像數(shù)據(jù)。

相應(yīng)地，本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種圖像數(shù)據(jù)處理設(shè)備，所述設(shè)備包括：

指令生成單元，用于獲取所選目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)的圖像特征數(shù)據(jù)，生成包含所述圖像特征數(shù)據(jù)的圖像獲取指令；

指令發(fā)送單元，用于將所述圖像獲取指令發(fā)送至服務(wù)器，以使所述服務(wù)器獲取與所述圖像特征數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)的至少一個圖像數(shù)據(jù)；

數(shù)據(jù)還原單元，用于接收所述服務(wù)器發(fā)送的所述至少一個圖像數(shù)據(jù)，采用所述圖像特征數(shù)據(jù)對所述至少一個圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，以還原所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)的原始圖像數(shù)據(jù)。

本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種終端，所述終端包括上述實(shí)施例提供的所述圖像數(shù)據(jù)處理設(shè)備。

在本發(fā)明實(shí)施例中，通過獲取所選目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)的圖像特征數(shù)據(jù)，生成包含圖像特征數(shù)據(jù)的圖像獲取指令，并將圖像獲取指令發(fā)送至服務(wù)器，以使服務(wù)器獲取與圖像特征數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)的至少一個圖像數(shù)據(jù)，接收服務(wù)器發(fā)送的至少一個圖像數(shù)據(jù)，采用圖像特征數(shù)據(jù)對至少一個圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，以還原目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)的原始圖像數(shù)據(jù)。通過圖像特征數(shù)據(jù)獲取與目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)的至少一個圖像數(shù)據(jù)，并通過對至少一個圖像數(shù)據(jù)分析從中還原出目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)的原始圖像數(shù)據(jù)，提高了目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)本身攜帶的圖像信息的真實(shí)性。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中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發(fā)明的一些實(shí)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是本發(fā)明實(shí)施例提供的一種圖像數(shù)據(jù)處理方法的流程示意圖；

圖2是本發(fā)明實(shí)施例提供的另一種圖像數(shù)據(jù)處理方法的流程示意圖；

圖3是本發(fā)明實(shí)施例提供的一種圖像數(shù)據(jù)處理設(shè)備的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖4是本發(fā)明實(shí)施例提供的數(shù)據(jù)還原單元的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖5是本發(fā)明實(shí)施例提供的又一種圖像數(shù)據(jù)處理設(shè)備的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實(shí)施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對本發(fā)明實(shí)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(shí)施例僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動的前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

本發(fā)明實(shí)施例提供的圖像數(shù)據(jù)處理方法可以應(yīng)用于失真圖片的還原(例如：對修圖過度的人物圖像或風(fēng)景圖像的還原)的應(yīng)用場景中，例如：圖像數(shù)據(jù)處理設(shè)備獲取所選目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)的圖像特征數(shù)據(jù)，生成包含圖像特征數(shù)據(jù)的圖像獲取指令，并將圖像獲取指令發(fā)送至服務(wù)器，以使服務(wù)器獲取與圖像特征數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)的至少一個圖像數(shù)據(jù)，接收服務(wù)器發(fā)送的至少一個圖像數(shù)據(jù)，采用圖像特征數(shù)據(jù)對至少一個圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，以還原目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)的原始圖像數(shù)據(jù)。通過圖像特征數(shù)據(jù)獲取與目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)的至少一個圖像數(shù)據(jù)，并通過對至少一個圖像數(shù)據(jù)分析從中還原出目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)的原始圖像數(shù)據(jù)，提高了目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)本身攜帶的圖像信息的真實(shí)性。

本發(fā)明實(shí)施例涉及的圖像數(shù)據(jù)處理設(shè)備可以包括平板電腦、個人計算機(jī)(PC)、智能手機(jī)、掌上電腦以及移動互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備(MID)等終端設(shè)備。

下面將結(jié)合附圖1和附圖2，對本發(fā)明實(shí)施例提供的圖像數(shù)據(jù)處理方法進(jìn)行詳細(xì)介紹。

圖1是本發(fā)明實(shí)施例提供的一種圖像數(shù)據(jù)處理方法的流程示意圖。如圖1所示，本發(fā)明實(shí)施例中所述的方法可以包括以下步驟S101-步驟S103。

S101，獲取所選目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)的圖像特征數(shù)據(jù)，生成包含所述圖像特征數(shù)據(jù)的圖像獲取指令。

具體的，所述圖像數(shù)據(jù)處理設(shè)備可以獲取用戶在瀏覽朋友圈或網(wǎng)頁時選擇的所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)的圖像特征數(shù)據(jù)，其中，所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)可以是一張人物照片、一張建筑物照片、一張風(fēng)景照片等。

可以理解的是，所述圖像特征數(shù)據(jù)可以是代表所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)主要特征的數(shù)據(jù)，可以包括五官特征數(shù)據(jù)、顏色特征數(shù)據(jù)、紋理特征數(shù)據(jù)、形狀特征數(shù)據(jù)和空間關(guān)系特征數(shù)據(jù)中的一種或多種。通常，所述五官特征數(shù)據(jù)主要是五官的大小、分布等，是區(qū)分人臉的主要特征數(shù)據(jù)；所述顏色特征數(shù)據(jù)是基于像素點(diǎn)的特征數(shù)據(jù)，由于顏色對圖像或圖像區(qū)域的方向、大小等變化不敏感，所以顏色特征數(shù)據(jù)不能很好地捕捉圖像中對象的局部特征，是用作輔助特征數(shù)據(jù)使用；所述紋理特征數(shù)據(jù)是一種全局特征數(shù)據(jù)，它描述了圖像或圖像區(qū)域所對應(yīng)物體的表面性質(zhì)，在檢索具有粗細(xì)、疏密等方面較大差別的紋理圖像時，可以利用紋理特征數(shù)據(jù)；所述形狀特征數(shù)據(jù)可以是圖像的輪廓特征數(shù)據(jù)或區(qū)域形狀特征數(shù)據(jù)；所述空間關(guān)系特征數(shù)據(jù)可以是描述圖像中分割出來的多個目標(biāo)之間的相互的空間位置或相對方向關(guān)系的特征數(shù)據(jù)。

進(jìn)一步的，所述圖像數(shù)據(jù)處理設(shè)備可以生成包含所述圖像特征數(shù)據(jù)的圖像獲取指令?？梢岳斫獾氖牵鰣D像獲取指令中可以包含所述圖像特征數(shù)據(jù)，從而使服務(wù)器接收到所述圖像獲取指令后可以根據(jù)所述圖像特征數(shù)據(jù)獲取與所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)的圖像數(shù)據(jù)。

S102，將所述圖像獲取指令發(fā)送至服務(wù)器。

具體的，所述圖像數(shù)據(jù)處理設(shè)備可以將所述圖像數(shù)據(jù)獲取指令發(fā)送至服務(wù)器。所述服務(wù)器接收到所述圖像數(shù)據(jù)獲取指令后，可以根據(jù)所述圖像獲取指令中包含所述圖像特征數(shù)據(jù)通過大數(shù)據(jù)搜索從網(wǎng)絡(luò)側(cè)獲取具有所述圖像特征數(shù)據(jù)的至少一個圖像數(shù)據(jù)?？梢岳斫獾氖?，所述至少一個圖像數(shù)據(jù)與所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)之間具有一定的關(guān)聯(lián)性，例如：所述至少一個圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)的所述至少一個特征數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型可以與所述圖像特征數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型一致。

S103，接收所述服務(wù)器發(fā)送的所述至少一個圖像數(shù)據(jù)，采用所述圖像特征數(shù)據(jù)對所述至少一個圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，以還原所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)的原始圖像數(shù)據(jù)。

具體的，所述圖像數(shù)據(jù)處理設(shè)備可以接收所述服務(wù)器發(fā)送的所述至少一個圖像數(shù)據(jù)，并可以采用所述圖像特征數(shù)據(jù)對所述至少一個圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，以還原所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)的原始圖像數(shù)據(jù)。

可選的，所述圖像數(shù)據(jù)處理設(shè)備可以接收所述服務(wù)器發(fā)送的所述至少一個圖像數(shù)據(jù)，并按照所述圖像特征數(shù)據(jù)對所述至少一個圖像數(shù)據(jù)中的每個圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征數(shù)據(jù)的提取，得到至少一個特征數(shù)據(jù)?？梢岳斫獾氖牵捎谒瞿繕?biāo)圖像數(shù)據(jù)與所述至少一個圖像數(shù)據(jù)之間具有關(guān)聯(lián)性，則所述至少一個特征數(shù)據(jù)與所述圖像特征數(shù)據(jù)之間也具有關(guān)聯(lián)性，例如：所述至少一個特征數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型可以與所述圖像特征數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型一致(例如：若所述圖像特征數(shù)據(jù)包括：五官的大小、分布、圖像的紋理，則所述至少一個特征數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型也包括：五官的大小、分布、圖像的紋理)。進(jìn)一步的，所述至少一個特征數(shù)據(jù)與所述圖像特征數(shù)據(jù)可以具有一定的比例關(guān)系，例如：所述至少一個特征數(shù)據(jù)中的眼睛大小可以是所述圖像特征數(shù)據(jù)中眼睛大小的0.5倍。

進(jìn)一步的，所述圖像數(shù)據(jù)處理設(shè)備可以對所述至少一個特征數(shù)據(jù)中的每個特征數(shù)據(jù)之間進(jìn)行相似度對比，并可以得到所述至少一個特征數(shù)據(jù)中的每個特征數(shù)據(jù)之間的相似度。通過將每個特征數(shù)據(jù)之間的相似度與預(yù)設(shè)相似度閾值進(jìn)行對比，得到所述相似度大于或等于所述預(yù)設(shè)相似度閾值的第一特征數(shù)據(jù)。可以理解的是，通過與所述相似度閾值比較可以有效地從所述至少一個特征數(shù)據(jù)中獲取最接近原始特征數(shù)據(jù)的第一特征數(shù)據(jù)，例如：若所設(shè)的相似度閾值為98％時，則兩兩之間相似度大于或等于98％的每個特征數(shù)據(jù)都可以是所述第一特征數(shù)據(jù)?？梢岳斫獾氖牵龅谝惶卣鲾?shù)據(jù)中至少包含所述至少一個特征數(shù)據(jù)中的至少一個特征數(shù)據(jù)。

進(jìn)一步的，所述圖像數(shù)據(jù)處理設(shè)備根據(jù)所述第一特征數(shù)據(jù)求取用于還原所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)的原始特征數(shù)據(jù)，并可以根據(jù)所述原始特征數(shù)據(jù)還原出所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)的原始圖像數(shù)據(jù)。可以理解的是，所述原始圖像數(shù)據(jù)并不一定是目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)中數(shù)據(jù)內(nèi)容的最真實(shí)的反映，而是最接近真實(shí)的數(shù)據(jù)內(nèi)容的反映。

在本發(fā)明實(shí)施例中，通過獲取所選目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)的圖像特征數(shù)據(jù)，生成包含圖像特征數(shù)據(jù)的圖像獲取指令，并將圖像獲取指令發(fā)送至服務(wù)器，以使服務(wù)器獲取與圖像特征數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)的至少一個圖像數(shù)據(jù)，接收服務(wù)器發(fā)送的至少一個圖像數(shù)據(jù)，采用圖像特征數(shù)據(jù)對至少一個圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，以還原目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)的原始圖像數(shù)據(jù)。通過圖像特征數(shù)據(jù)獲取與目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)的至少一個圖像數(shù)據(jù)，并通過對至少一個圖像數(shù)據(jù)分析從中還原出目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)的原始圖像數(shù)據(jù)，提高了目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)本身攜帶的圖像信息的真實(shí)性。

請參見圖2，為本發(fā)明實(shí)施例提供了另一種圖像數(shù)據(jù)處理方法的流程示意圖。如圖2所示，本實(shí)施例中的所述圖像數(shù)據(jù)處理方法可以包括以步驟S201-步驟S205。

S201，獲取所選目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)的圖像特征數(shù)據(jù)，生成包含所述圖像特征數(shù)據(jù)的圖像獲取指令。

具體的，所述圖像數(shù)據(jù)處理設(shè)備可以獲取用戶在瀏覽朋友圈或網(wǎng)頁時選擇的所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)，例如：所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)可以是一張人物照片、一張建筑物照片、一張風(fēng)景照片等。

可以理解的是，所述圖像特征數(shù)據(jù)可以是代表所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)主要特征的數(shù)據(jù)，可以包括五官特征數(shù)據(jù)、顏色特征數(shù)據(jù)、紋理特征數(shù)據(jù)、形狀特征數(shù)據(jù)和空間關(guān)系特征數(shù)據(jù)中的一種或多種。通常，所述五官特征數(shù)據(jù)主要是五官的大小、分布等，是區(qū)分人臉的主要特征數(shù)據(jù)；所述顏色特征數(shù)據(jù)是基于像素點(diǎn)的特征數(shù)據(jù)，由于顏色對圖像或圖像區(qū)域的方向、大小等變化不敏感，所以顏色特征數(shù)據(jù)不能很好地捕捉圖像中對象的局部特征，是用作輔助特征數(shù)據(jù)使用；所述紋理特征數(shù)據(jù)是一種全局特征數(shù)據(jù)，它描述了圖像或圖像區(qū)域所對應(yīng)物體的表面性質(zhì)，在檢索具有粗細(xì)、疏密等方面較大差別的紋理圖像時，可以利用紋理特征數(shù)據(jù)；所述形狀特征數(shù)據(jù)可以是圖像的輪廓特征數(shù)據(jù)或區(qū)域形狀特征數(shù)據(jù)；所述空間關(guān)系特征數(shù)據(jù)可以是描述圖像中分割出來的多個目標(biāo)之間的相互的空間位置或相對方向關(guān)系的特征數(shù)據(jù)。

進(jìn)一步的，所述圖像數(shù)據(jù)處理設(shè)備可以生成包含所述圖像特征數(shù)據(jù)的圖像獲取指令?？梢岳斫獾氖牵鰣D像獲取指令中可以包含所述圖像特征數(shù)據(jù)，從而使服務(wù)器接收到所述圖像獲取指令后可以根據(jù)所述圖像特征數(shù)據(jù)獲取與所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)的圖像數(shù)據(jù)。

S202，將所述圖像獲取指令發(fā)送至服務(wù)器。

具體的，所述圖像數(shù)據(jù)處理設(shè)備可以將所述圖像數(shù)據(jù)獲取指令發(fā)送至服務(wù)器。所述服務(wù)器接收到所述圖像數(shù)據(jù)獲取指令后，可以根據(jù)所述圖像獲取指令中包含所述圖像特征數(shù)據(jù)通過大數(shù)據(jù)搜索從網(wǎng)絡(luò)側(cè)獲取具有所述圖像特征數(shù)據(jù)的至少一個圖像數(shù)據(jù)?？梢岳斫獾氖牵鲋辽僖粋€圖像數(shù)據(jù)與所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)之間具有一定的關(guān)聯(lián)性，例如：所述至少一個圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)的所述至少一個特征數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型可以與所述圖像特征數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型一致。

S203，接收所述服務(wù)器發(fā)送的所述至少一個圖像數(shù)據(jù)，并按照所述圖像特征數(shù)據(jù)對所述至少一個圖像數(shù)據(jù)中的每個圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征數(shù)據(jù)的提取，得到至少一個特征數(shù)據(jù)。

具體的，所述圖像處理設(shè)備可以接收所述服務(wù)器發(fā)送的所述至少一個圖像數(shù)據(jù)，并按照所述圖像特征數(shù)據(jù)對所述至少一個圖像數(shù)據(jù)中的每個圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征數(shù)據(jù)的提取，得到至少一個特征數(shù)據(jù)?？梢岳斫獾氖?，由于所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)與所述至少一個圖像數(shù)據(jù)之間具有關(guān)聯(lián)性，則所述至少一個特征數(shù)據(jù)與所述圖像特征數(shù)據(jù)之間也具有關(guān)聯(lián)性，例如：所述至少一個特征數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型可以與所述圖像特征數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型一致(例如：若所述圖像特征數(shù)據(jù)包括：五官的大小、分布、圖像的紋理，則所述至少一個特征數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型也包括：五官的大小、分布、圖像的紋理)。進(jìn)一步的，所述至少一個特征數(shù)據(jù)與所述圖像特征數(shù)據(jù)可以具有一定的比例關(guān)系，例如：所述至少一個特征數(shù)據(jù)中的眼睛大小可以是所述圖像特征數(shù)據(jù)中眼睛大小的0.5倍。

S204，獲取所述至少一個特征數(shù)據(jù)中的每個特征數(shù)據(jù)之間的相似度，并獲取所述相似度在預(yù)設(shè)相似度閾值內(nèi)的第一特征數(shù)據(jù)。

具體的，所述圖像數(shù)據(jù)處理設(shè)備可以對所述至少一個特征數(shù)據(jù)中的每個特征數(shù)據(jù)之間進(jìn)行相似度對比，并可以得到所述至少一個特征數(shù)據(jù)中的每個特征數(shù)據(jù)之間的相似度。通過將每個特征數(shù)據(jù)之間的相似度與預(yù)設(shè)相似度閾值進(jìn)行對比，得到所述相似度大于或等于所述預(yù)設(shè)相似度閾值的第一特征數(shù)據(jù)?？梢岳斫獾氖?，通過與所述相似度閾值比較可以有效地從所述至少一個特征數(shù)據(jù)中獲取最接近原始特征數(shù)據(jù)的第一特征數(shù)據(jù)，例如：若所設(shè)的相似度閾值為98％時，則兩兩之間相似度大于或等于98％的每個特征數(shù)據(jù)都可以是所述第一特征數(shù)據(jù)?？梢岳斫獾氖?，所述第一特征數(shù)據(jù)中至少包含所述至少一個特征數(shù)據(jù)中的至少一個特征數(shù)據(jù)。

可以理解的是，所述圖像數(shù)據(jù)處理設(shè)備通過獲取所述至少一個特征數(shù)據(jù)中的每個特征數(shù)據(jù)之間的相似度，并通過與所述預(yù)設(shè)相似度閾值比較，可以有效的濾除所述至少一個特征數(shù)據(jù)中與其他特征數(shù)據(jù)相似度差距較大的特征數(shù)據(jù)，減少由所述至少一個特征數(shù)據(jù)求取所述原始特征數(shù)據(jù)的誤差，從而可以增加還原出的所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)的原始圖像數(shù)據(jù)的真實(shí)性。

S205，采用均值算法對所述第一特征數(shù)據(jù)進(jìn)行求均值運(yùn)算，得到用于還原所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)的原始特征數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述原始特征數(shù)據(jù)還原出所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)的原始圖像數(shù)據(jù)。

具體的，所述圖像數(shù)據(jù)處理設(shè)備可以采用均值算法(例如：指數(shù)平滑平均(Exponential Moving Average，EMV)、簡單的移動平均(Simple Moving Average，SMA)等)對所述第一特征數(shù)據(jù)進(jìn)行求均值運(yùn)算，得到用于還原所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)的原始特征數(shù)據(jù)。可以理解的是，所述原始特征數(shù)據(jù)可以是最能代表所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)內(nèi)容的特征數(shù)據(jù)，根據(jù)所述原始特征數(shù)據(jù)可以還原出所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)的原始圖像數(shù)據(jù)?？梢岳斫獾氖?，所述原始圖像數(shù)據(jù)并不一定是目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)中數(shù)據(jù)內(nèi)容的最真實(shí)的反映，而是最接近真實(shí)的數(shù)據(jù)內(nèi)容的反映。

在本發(fā)明實(shí)施例中，通過獲取所選目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)的圖像特征數(shù)據(jù)，生成包含圖像特征數(shù)據(jù)的圖像獲取指令，并將圖像獲取指令發(fā)送至服務(wù)器，以使服務(wù)器獲取與圖像特征數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)的至少一個圖像數(shù)據(jù)，接收服務(wù)器發(fā)送的至少一個圖像數(shù)據(jù)，采用圖像特征數(shù)據(jù)對至少一個圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，以還原目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)的原始圖像數(shù)據(jù)。通過圖像特征數(shù)據(jù)獲取與目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)的至少一個圖像數(shù)據(jù)，并通過對至少一個圖像數(shù)據(jù)分析從中還原出目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)的原始圖像數(shù)據(jù)，提高了目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)本身攜帶的圖像信息的真實(shí)性；通過獲取相似度在預(yù)設(shè)相似度閾值內(nèi)的第一特征數(shù)據(jù)，減少了由至少一個特征數(shù)據(jù)求取原始特征數(shù)據(jù)的誤差，進(jìn)而增加了由至少一個圖像數(shù)據(jù)還原出的目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)的原始圖像數(shù)據(jù)的真實(shí)性。

下面將結(jié)合附圖3-附圖4，對本發(fā)明實(shí)施例提供的圖像數(shù)據(jù)處理設(shè)備進(jìn)行詳細(xì)介紹。需要說明的是，附圖3-附圖4所示的設(shè)備，用于執(zhí)行本發(fā)明圖1和圖2所示實(shí)施例的方法，為了便于說明，僅示出了與本發(fā)明實(shí)施例相關(guān)的部分，具體技術(shù)細(xì)節(jié)未揭示的，請參照本發(fā)明圖1和圖2所示的實(shí)施例。

請參見圖3，為本發(fā)明實(shí)施例提供了一種圖像數(shù)據(jù)處理設(shè)備的結(jié)構(gòu)示意圖。如圖3所示，本發(fā)明實(shí)施例的所述圖像數(shù)據(jù)處理設(shè)備1可以包括：指令生成單元11、指令發(fā)送單元12、和數(shù)據(jù)還原單元13。

指令生成單元11，用于獲取所選目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)的圖像特征數(shù)據(jù)，生成包含所述圖像特征數(shù)據(jù)的圖像獲取指令。

具體實(shí)現(xiàn)中，所述指令生成單元11可以獲取用戶在瀏覽朋友圈或網(wǎng)頁時選擇的所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)的圖像特征數(shù)據(jù)，其中，所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)可以是一張人物照片、一張建筑物照片、一張風(fēng)景照片等。進(jìn)一步的，所述指令生成單元11可以對所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征數(shù)據(jù)的提取得到所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)的圖像特征數(shù)據(jù)。所述特征數(shù)據(jù)的提取可以是提取所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)中能夠代表所述圖像內(nèi)容的特征數(shù)據(jù)，例如：圖像中五官的大小、建筑物特有的花紋、物體特有的形狀等。

可以理解的是，所述圖像特征數(shù)據(jù)可以是代表所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)主要特征的數(shù)據(jù)，可以包括五官特征數(shù)據(jù)、顏色特征數(shù)據(jù)、紋理特征數(shù)據(jù)、形狀特征數(shù)據(jù)和空間關(guān)系特征數(shù)據(jù)中的一種或多種。通常，所述五官特征數(shù)據(jù)主要是五官的大小、分布等，是區(qū)分人臉的主要特征數(shù)據(jù)；所述顏色特征數(shù)據(jù)是基于像素點(diǎn)的特征數(shù)據(jù)，由于顏色對圖像或圖像區(qū)域的方向、大小等變化不敏感，所以顏色特征數(shù)據(jù)不能很好地捕捉圖像中對象的局部特征，是用作輔助特征數(shù)據(jù)使用；所述紋理特征數(shù)據(jù)是一種全局特征數(shù)據(jù)，它描述了圖像或圖像區(qū)域所對應(yīng)物體的表面性質(zhì)，在檢索具有粗細(xì)、疏密等方面較大差別的紋理圖像時，可以利用紋理特征數(shù)據(jù)；所述形狀特征數(shù)據(jù)可以是圖像的輪廓特征數(shù)據(jù)或區(qū)域形狀特征數(shù)據(jù)；所述空間關(guān)系特征數(shù)據(jù)可以是描述圖像中分割出來的多個目標(biāo)之間的相互的空間位置或相對方向關(guān)系的特征數(shù)據(jù)。

進(jìn)一步的，所述指令生成單元11可以生成包含所述圖像特征數(shù)據(jù)的圖像獲取指令?？梢岳斫獾氖?，所述圖像獲取指令中可以包含所述圖像特征數(shù)據(jù)，從而使服務(wù)器接收到所述圖像獲取指令后可以根據(jù)所述圖像特征數(shù)據(jù)獲取與所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)的圖像數(shù)據(jù)。

指令發(fā)送單元12，用于將所述圖像獲取指令發(fā)送至服務(wù)器。

具體實(shí)現(xiàn)中，所述指令發(fā)送單元12可以將所述圖像數(shù)據(jù)獲取指令發(fā)送至服務(wù)器。所述服務(wù)器接收到所述圖像數(shù)據(jù)獲取指令后，可以根據(jù)所述圖像獲取指令中包含所述圖像特征數(shù)據(jù)通過大數(shù)據(jù)搜索從網(wǎng)絡(luò)側(cè)獲取具有所述圖像特征數(shù)據(jù)的至少一個圖像數(shù)據(jù)?？梢岳斫獾氖?，所述至少一個圖像數(shù)據(jù)與所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)之間具有一定的關(guān)聯(lián)性，例如：所述至少一個圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)的所述至少一個特征數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型可以與所述圖像特征數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型一致。

數(shù)據(jù)還原單元13，用于接收所述服務(wù)器發(fā)送的所述至少一個圖像數(shù)據(jù)，采用所述圖像特征數(shù)據(jù)對所述至少一個圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，以還原所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)的原始圖像數(shù)據(jù)。

具體實(shí)現(xiàn)中，所述數(shù)據(jù)還原單元13可以接收所述服務(wù)器發(fā)送的所述至少一個圖像數(shù)據(jù)，并可以采用所述圖像特征數(shù)據(jù)對所述至少一個圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，以還原所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)的原始圖像數(shù)據(jù)。

請一并參見圖4，為本發(fā)明實(shí)施例提供了數(shù)據(jù)還原單元13的結(jié)構(gòu)示意圖。如圖4所示，所述數(shù)據(jù)還原單元13可以包括：

特征數(shù)據(jù)獲取子單元131，用于接收所述服務(wù)器發(fā)送的所述至少一個圖像數(shù)據(jù)，并按照所述圖像特征數(shù)據(jù)對所述至少一個圖像數(shù)據(jù)中的每個圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征數(shù)據(jù)的提取，得到至少一個特征數(shù)據(jù)。

具體實(shí)現(xiàn)中，所述特征數(shù)據(jù)獲取子單元131可以接收所述服務(wù)器發(fā)送的所述至少一個圖像數(shù)據(jù)，并按照所述圖像特征數(shù)據(jù)對所述至少一個圖像數(shù)據(jù)中的每個圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征數(shù)據(jù)的提取，得到至少一個特征數(shù)據(jù)。可以理解的是，由于所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)與所述至少一個圖像數(shù)據(jù)之間具有關(guān)聯(lián)性，則所述至少一個特征數(shù)據(jù)與所述圖像特征數(shù)據(jù)之間也具有關(guān)聯(lián)性，例如：所述至少一個特征數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型可以與所述圖像特征數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型一致(例如：若所述圖像特征數(shù)據(jù)包括：五官的大小、分布、圖像的紋理，則所述至少一個特征數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型也包括：五官的大小、分布、圖像的紋理)。進(jìn)一步的，所述至少一個特征數(shù)據(jù)與所述圖像特征數(shù)據(jù)可以具有一定的比例關(guān)系，例如：所述至少一個特征數(shù)據(jù)中的眼睛大小可以是所述圖像特征數(shù)據(jù)中眼睛大小的0.5倍。

第一數(shù)據(jù)獲取子單元132，用于獲取所述至少一個特征數(shù)據(jù)中的每個特征數(shù)據(jù)之間的相似度，并獲取所述相似度在預(yù)設(shè)相似度閾值內(nèi)的第一特征數(shù)據(jù)。

具體實(shí)現(xiàn)中，所述第一數(shù)據(jù)獲取子單元132可以對所述至少一個特征數(shù)據(jù)中的每個特征數(shù)據(jù)之間進(jìn)行相似度對比，并可以得到所述至少一個特征數(shù)據(jù)中的每個特征數(shù)據(jù)之間的相似度。通過將每個特征數(shù)據(jù)之間的相似度與預(yù)設(shè)相似度閾值進(jìn)行對比，得到所述相似度大于或等于所述預(yù)設(shè)相似度閾值的第一特征數(shù)據(jù)?？梢岳斫獾氖?，通過與所述相似度閾值比較可以有效地從所述至少一個特征數(shù)據(jù)中獲取最接近原始特征數(shù)據(jù)的第一特征數(shù)據(jù)，例如：若所設(shè)的相似度閾值為98％時，則兩兩之間相似度大于或等于98％的每個特征數(shù)據(jù)都可以是所述第一特征數(shù)據(jù)?？梢岳斫獾氖?，所述第一特征數(shù)據(jù)中至少包含所述至少一個特征數(shù)據(jù)中的至少一個特征數(shù)據(jù)。

可以理解的是，所述第一數(shù)據(jù)獲取子單元132通過獲取所述至少一個特征數(shù)據(jù)中的每個特征數(shù)據(jù)之間的相似度，并通過與所述預(yù)設(shè)相似度閾值比較，可以有效的濾除所述至少一個特征數(shù)據(jù)中與其他特征數(shù)據(jù)相似度差距較大的特征數(shù)據(jù)，減少由所述至少一個特征數(shù)據(jù)求取所述原始特征數(shù)據(jù)的誤差，從而可以增加還原出的所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)的原始圖像數(shù)據(jù)的真實(shí)性。

數(shù)據(jù)還原子單元133，用于根據(jù)所述第一特征數(shù)據(jù)求取用于還原所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)的原始特征數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述原始特征數(shù)據(jù)還原出所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)的原始圖像數(shù)據(jù)。

具體實(shí)現(xiàn)中，所述數(shù)據(jù)還原子單元133可以根據(jù)所述第一特征數(shù)據(jù)求取用于還原所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)的原始特征數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述原始特征數(shù)據(jù)還原出所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)的原始圖像數(shù)據(jù)。

進(jìn)一步的，所述數(shù)據(jù)還原子單元133可以采用均值算法(例如：EMV、SMA等)對所述第一特征數(shù)據(jù)進(jìn)行求均值運(yùn)算，得到用于還原所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)的原始特征數(shù)據(jù)?？梢岳斫獾氖牵鲈继卣鲾?shù)據(jù)可以是最能代表所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)內(nèi)容的特征數(shù)據(jù)，根據(jù)所述原始特征數(shù)據(jù)可以還原出所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)的原始圖像數(shù)據(jù)?？梢岳斫獾氖?，所述原始圖像數(shù)據(jù)并不一定是目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)中數(shù)據(jù)內(nèi)容的最真實(shí)的反映，而是最接近真實(shí)的數(shù)據(jù)內(nèi)容的反映。

在本發(fā)明實(shí)施例中，通過獲取所選目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)的圖像特征數(shù)據(jù)，生成包含圖像特征數(shù)據(jù)的圖像獲取指令，并將圖像獲取指令發(fā)送至服務(wù)器，以使服務(wù)器獲取與圖像特征數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)的至少一個圖像數(shù)據(jù)，接收服務(wù)器發(fā)送的至少一個圖像數(shù)據(jù)，采用圖像特征數(shù)據(jù)對至少一個圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，以還原目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)的原始圖像數(shù)據(jù)。通過圖像特征數(shù)據(jù)獲取與目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)的至少一個圖像數(shù)據(jù)，并通過對至少一個圖像數(shù)據(jù)分析從中還原出目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)的原始圖像數(shù)據(jù)，提高了目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)本身攜帶的圖像信息的真實(shí)性；通過獲取相似度在預(yù)設(shè)相似度閾值內(nèi)的第一特征數(shù)據(jù)，減少了由至少一個特征數(shù)據(jù)求取原始特征數(shù)據(jù)的誤差，進(jìn)而增加了由至少一個圖像數(shù)據(jù)還原出的目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)的原始圖像數(shù)據(jù)的真實(shí)性。

請參見圖5，為本發(fā)明實(shí)施例提供了又一種圖像數(shù)據(jù)處理設(shè)備的結(jié)構(gòu)示意圖。如圖5所示，所述圖像數(shù)據(jù)處理設(shè)備1000可以包括：至少一個處理器1001，例如CPU，至少一個網(wǎng)絡(luò)接口1004，用戶接口1003，存儲器1005，至少一個通信總線1002。其中，通信總線1002用于實(shí)現(xiàn)這些組件之間的連接通信。其中，用戶接口1003可以包括顯示屏(Display)、鍵盤(Keyboard)，可選用戶接口1003還可以包括標(biāo)準(zhǔn)的有線接口、無線接口。網(wǎng)絡(luò)接口1004可選的可以包括標(biāo)準(zhǔn)的有線接口、無線接口(如WI-FI接口)。存儲器1005可以是高速RAM存儲器，也可以是非不穩(wěn)定的存儲器(non-volatile memory)，例如至少一個磁盤存儲器。存儲器1005可選的還可以是至少一個位于遠(yuǎn)離前述處理器1001的存儲裝置。如圖5所示，作為一種計算機(jī)存儲介質(zhì)的存儲器1005中可以包括操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)通信模塊、用戶接口模塊以及圖像數(shù)據(jù)處理程序。

在圖5所示的圖像數(shù)據(jù)處理設(shè)備1000中，用戶接口1003主要用于為用戶提供輸入的接口，獲取用戶輸入的數(shù)據(jù)；而處理器1001可以用于調(diào)用存儲器1005中存儲的網(wǎng)絡(luò)連接應(yīng)用程序，并具體執(zhí)行以下操作：

獲取所選目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)的圖像特征數(shù)據(jù)，生成包含所述圖像特征數(shù)據(jù)的圖像獲取指令；

將所述圖像獲取指令發(fā)送至服務(wù)器，以使所述服務(wù)器獲取與所述圖像特征數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)的至少一個圖像數(shù)據(jù)；

接收所述服務(wù)器發(fā)送的所述至少一個圖像數(shù)據(jù)，采用所述圖像特征數(shù)據(jù)對所述至少一個圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，以還原所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)的原始圖像數(shù)據(jù)。

在一個實(shí)施例中，所述處理器1001在執(zhí)行接收所述服務(wù)器發(fā)送的所述至少一個圖像數(shù)據(jù)，采用所述圖像特征數(shù)據(jù)對所述至少一個圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，以還原所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)的原始圖像數(shù)據(jù)時，具體執(zhí)行以下操作：

接收所述服務(wù)器發(fā)送的所述至少一個圖像數(shù)據(jù)，并按照所述圖像特征數(shù)據(jù)對所述至少一個圖像數(shù)據(jù)中的每個圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征數(shù)據(jù)的提取，得到至少一個特征數(shù)據(jù)；

獲取所述至少一個特征數(shù)據(jù)中的每個特征數(shù)據(jù)之間的相似度，并獲取所述相似度在預(yù)設(shè)相似度閾值內(nèi)的第一特征數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述第一特征數(shù)據(jù)求取用于還原所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)的原始特征數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述原始特征數(shù)據(jù)還原出所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)的原始圖像數(shù)據(jù)。

在一個實(shí)施例中，所述處理器1001在執(zhí)行根據(jù)所述第一特征數(shù)據(jù)求取用于還原所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)的原始特征數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述原始特征數(shù)據(jù)還原出所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)的原始圖像數(shù)據(jù)時，具體執(zhí)行以下操作：

采用均值算法對所述第一特征數(shù)據(jù)進(jìn)行求均值運(yùn)算，得到用于還原所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)的原始特征數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述原始特征數(shù)據(jù)還原出所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)的原始圖像數(shù)據(jù)。

在一個實(shí)施例中，所述圖像特征數(shù)據(jù)包括：五官特征數(shù)據(jù)、顏色特征數(shù)據(jù)、紋理特征數(shù)據(jù)、形狀特征數(shù)據(jù)和空間關(guān)系特征數(shù)據(jù)中的一種或多種。

在本發(fā)明實(shí)施例中，通過獲取所選目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)的圖像特征數(shù)據(jù)，生成包含圖像特征數(shù)據(jù)的圖像獲取指令，并將圖像獲取指令發(fā)送至服務(wù)器，以使服務(wù)器獲取與圖像特征數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)的至少一個圖像數(shù)據(jù)，接收服務(wù)器發(fā)送的至少一個圖像數(shù)據(jù)，采用圖像特征數(shù)據(jù)對至少一個圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，以還原目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)的原始圖像數(shù)據(jù)。通過圖像特征數(shù)據(jù)獲取與目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)的至少一個圖像數(shù)據(jù)，并通過對至少一個圖像數(shù)據(jù)分析從中還原出目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)的原始圖像數(shù)據(jù)，提高了目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)本身攜帶的圖像信息的真實(shí)性；通過獲取相似度在預(yù)設(shè)相似度閾值內(nèi)的第一特征數(shù)據(jù)，減少了由至少一個特征數(shù)據(jù)求取原始特征數(shù)據(jù)的誤差，進(jìn)而增加了由至少一個圖像數(shù)據(jù)還原出的目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)的原始圖像數(shù)據(jù)的真實(shí)性。

本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種終端，所述終端可以包括如圖3-圖4所示實(shí)施例的圖像數(shù)據(jù)處理設(shè)備，具體執(zhí)行以下步驟：

獲取所選目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)的圖像特征數(shù)據(jù)，生成包含所述圖像特征數(shù)據(jù)的圖像獲取指令；

將所述圖像獲取指令發(fā)送至服務(wù)器，以使所述服務(wù)器獲取與所述圖像特征數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)的至少一個圖像數(shù)據(jù)；

接收所述服務(wù)器發(fā)送的所述至少一個圖像數(shù)據(jù)，采用所述圖像特征數(shù)據(jù)對所述至少一個圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，以還原所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)的原始圖像數(shù)據(jù)。

在一個實(shí)施例中，在執(zhí)行接收所述服務(wù)器發(fā)送的所述至少一個圖像數(shù)據(jù)，采用所述圖像特征數(shù)據(jù)對所述至少一個圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，以還原所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)的原始圖像數(shù)據(jù)時，具體執(zhí)行以下步驟：

接收所述服務(wù)器發(fā)送的所述至少一個圖像數(shù)據(jù)，并按照所述圖像特征數(shù)據(jù)對所述至少一個圖像數(shù)據(jù)中的每個圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征數(shù)據(jù)的提取，得到至少一個特征數(shù)據(jù)；

獲取所述至少一個特征數(shù)據(jù)中的每個特征數(shù)據(jù)之間的相似度，并獲取所述相似度在預(yù)設(shè)相似度閾值內(nèi)的第一特征數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述第一特征數(shù)據(jù)求取用于還原所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)的原始特征數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述原始特征數(shù)據(jù)還原出所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)的原始圖像數(shù)據(jù)。

在一個實(shí)施例中，在執(zhí)行根據(jù)所述第一特征數(shù)據(jù)求取用于還原所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)的原始特征數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述原始特征數(shù)據(jù)還原出所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)的原始圖像數(shù)據(jù)時，具體執(zhí)行以下操作：

采用均值算法對所述第一特征數(shù)據(jù)進(jìn)行求均值運(yùn)算，得到用于還原所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)的原始特征數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述原始特征數(shù)據(jù)還原出所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)的原始圖像數(shù)據(jù)。

在一個實(shí)施例中，所述圖像特征數(shù)據(jù)包括：五官特征數(shù)據(jù)、顏色特征數(shù)據(jù)、紋理特征數(shù)據(jù)、形狀特征數(shù)據(jù)和空間關(guān)系特征數(shù)據(jù)中的一種或多種。

在本發(fā)明實(shí)施例中，通過獲取所選目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)的圖像特征數(shù)據(jù)，生成包含圖像特征數(shù)據(jù)的圖像獲取指令，并將圖像獲取指令發(fā)送至服務(wù)器，以使服務(wù)器獲取與圖像特征數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)的至少一個圖像數(shù)據(jù)，接收服務(wù)器發(fā)送的至少一個圖像數(shù)據(jù)，采用圖像特征數(shù)據(jù)對至少一個圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，以還原目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)的原始圖像數(shù)據(jù)。通過圖像特征數(shù)據(jù)獲取與目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)的至少一個圖像數(shù)據(jù)，并通過對至少一個圖像數(shù)據(jù)分析從中還原出目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)的原始圖像數(shù)據(jù)，提高了目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)本身攜帶的圖像信息的真實(shí)性；通過獲取相似度在預(yù)設(shè)相似度閾值內(nèi)的第一特征數(shù)據(jù)，減少了由至少一個特征數(shù)據(jù)求取原始特征數(shù)據(jù)的誤差，進(jìn)而增加了由至少一個圖像數(shù)據(jù)還原出的目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)的原始圖像數(shù)據(jù)的真實(shí)性。

需要說明的是，對于以上各方法實(shí)施例，為了簡單描述將其表述為一系列動作的組合，但本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)該知悉，本發(fā)明并不受所描述的動作順序的限制，某些步驟可以采用其他順序或同時進(jìn)行。其次，本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)該知悉，說明書中所描述的實(shí)施例均屬于優(yōu)選實(shí)施例，所涉及的操作和單元并不一定是本發(fā)明所必須的。且在上述實(shí)施例中，對各個實(shí)施例的描述都各有側(cè)重，某個實(shí)施例中沒有詳述的部分，可以參見其他實(shí)施例的相關(guān)描述。

另外，本發(fā)明各個實(shí)施例中的各功能單元可以集成在一個處理的單元中，也可以是各個單元單獨(dú)物理存在，也可以是兩個或兩個以上單元集成在一個單元中。上述集成單元既可以采用硬件的形式實(shí)現(xiàn)，也可以采用軟件功能單元的形式實(shí)現(xiàn)。所述集成的單元如果以軟件功能單元的形式實(shí)現(xiàn)并作為獨(dú)立的產(chǎn)品銷售或使用時，可以存儲在一個計算機(jī)可讀取存儲介質(zhì)中?；谶@樣的理解，本發(fā)明的技術(shù)方案本質(zhì)上或者說對現(xiàn)有技術(shù)做出貢獻(xiàn)的部分或者該技術(shù)方案的全部或部分可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來，該計算機(jī)軟件產(chǎn)品存儲在一個存儲介質(zhì)中，包括若干指令用以使得一臺計算機(jī)設(shè)備(可為個人計算機(jī)、服務(wù)器或者網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等)執(zhí)行本發(fā)明各個實(shí)施例所述方法的全部或部分步驟。其中所述的存儲介質(zhì)包括：U盤、只讀存儲器(Read-Only Memory，ROM)、隨機(jī)存取存儲器(Random Access Memory，RAM)、移動硬盤、磁碟或者光盤等各種可以存儲程序代碼的介質(zhì)。

以上所揭露的僅為本發(fā)明較佳實(shí)施例而已，當(dāng)然不能以此來限定本發(fā)明之權(quán)利范圍，因此依本發(fā)明權(quán)利要求所作的等同變化，仍屬本發(fā)明所涵蓋的范圍。