纹理图像补全方法及装置技术领域
本发明涉及图像处理领域，具体而言，涉及一种纹理图像补全方法及装置。
背景技术
纹理图像补全是根据纹理图像中的数据特征对图像中确实部分进行图像补全的
技术。现有技术对纹理图像补全的方法中，不能根据图像的变化趋势进行图像补全精度的
选择，应用效果差，在进行图像补全时很大程度依赖人为约束和控制，不能适应于复杂多变
的纹理图像。
发明内容
为了克服现有技术中的上述不足，本发明的目的在提供一种纹理图像补全方法，
所述方法包括：
在灰度化纹理图像上确定待填充区域，并在所述待填充区域上选取一填充中心
点；
基于所述填充中心点周围预设纹理检测范围内的图像纹理特征确定一待填充块；
基于该待填充块的大小在所述纹理图像中选取多个候选填充块，并基于该待填充
块的平均像素灰度计算得到所述多个候选填充块与所述待填充块的相似度，选取一与该待
填充块相似度最高的候选填充块作为最优填充块；
使用所述最优填充块对该待填充块进行图像填充。
进一步地，在上述方法中，所述纹理特征由所述填充中心点周围预设纹理检测范
围内的像素平均梯度模值表征；所述基于所述填充中心点周围预设纹理检测范围内的图像
纹理特征确定一待填充块的步骤，包括：
计算所述填充中心点周围预设纹理检测范围内的像素平均梯度模值；
基于所述像素平均梯度模值，以所述填充中心点为中心确定一待填充块的大小。
进一步地，在上述方法中，所述基于该待填充块的大小在所述纹理图像中选取多
个候选填充块，并基于该待填充块的平均像素灰度计算得到所述多个候选填充块与所述待
填充块的相似度，选取一与该待填充块相似度最高的候选填充块作为最优填充块的步骤，
包括：
在所述填充中心点周围一预设搜索范围内的已填充区域中，选取多个与该待填充
块大小相同的候选填充块；
从多个所述候选填充块中筛选剔除与所述待填充区域的灰度差异大于预设灰度
差异阈值的候选填充块；
在筛选后的所述候选填充块中选取一与所述待填充块相似度最高的候选填充块
作为最优填充块。
进一步地，在上述方法中，从多个所述候选填充块中筛选剔除与所述待填充区域
的灰度差异大于预设灰度差异阈值的候选填充块的步骤，包括：
计算所述待填充块中已有灰度值的像素点的平均像素灰度，及多个所述候选填充
块中像素点的平均像素灰度；
计算多个所述候选填充块的平均像素灰度与所述待填充块的平均像素灰度之差
的绝对值，并剔除所述绝对值大于一预设灰度差异阈值的候选填充块。
进一步地，在上述方法中，所述候选填充块与所述待填充块相似度通过一空间加
权灰度距离表征；所述在筛选后的所述候选填充块中选取一与所述待填充块相似度最高的
候选填充块作为最优填充块的步骤，包括：
针对所述待填充区域中已有灰度值的每个像素点，计算所述像素点与所述候选填
充块中位置对应的像素点的灰度差，获得所述待填充区域与所述候选填充块的灰度距离；
采用所述待填充区域与所述候选填充块中对应像素点的空间距离，对所述灰度距
离进行加权计算，获得所述待填充区域与所述候选填充块的空间加权灰度距离，并将于所
述待填充块的空间加权灰度距离最小的候选填充块作为所述最优填充块。
本发明的另一目的在于提供一种纹理图像补全装置，所述装置包括：
中心点选取模块，用于在灰度化的纹理图像上确定待填充区域，并在所述待填充
区域上选取一填充中心点；
待填充块选取模块，用于基于所述填充中心点周围预设纹理检测范围内的图像纹
理特征确定一待填充块；
筛选模块，用于基于该待填充块的大小在所述纹理图像中选取多个候选填充块，
并基于该待填充块的平均像素灰度计算得到所述多个候选填充块与所述待填充块的相似
度，选取一与该待填充块相似度最高的候选填充块作为最优填充块；
填充模块，用于使用所述最优填充块对该待填充块进行图像填充。
进一步地，在上述装置中，所述纹理特征由所述填充中心点周围预设纹理检测范
围内的像素平均梯度模值表征；所述待填充块选取模块包括：
梯度模值计算子模块，用于计算所述填充中心点周围预设纹理检测范围内的像素
平均梯度模值；
选取子模块，用于基于所述像素平均梯度模值，以所述填充中心点为中心确定一
待填充块的大小。
进一步地，在上述装置中，所述筛选模块包括：
候选填充块生成子模块，用于在所述填充中心点周围一预设搜索范围内的已填充
区域中，选取多个与该待填充块大小相同的候选填充块；
灰度差异筛选子模块，用于从多个所述候选填充块中筛选剔除与所述待填充区域
的灰度差异大于预设灰度差异阈值的候选填充块；
相似度筛选子模块，用于在筛选后的所述候选填充块中选取一与所述待填充块相
似度最高的候选填充块作为最优填充块。
进一步地，在上述装置中，所述灰度差异筛选子模块进行灰度差异筛选的方式，包
括：
计算所述待填充块中已有灰度值的像素点的平均像素灰度，及多个所述候选填充
块中像素点的平均像素灰度；
计算多个所述候选填充块的平均像素灰度与所述待填充块的平均像素灰度之差
的绝对值，并剔除所述绝对值大于一预设灰度差异阈值的候选填充块。
进一步地，在上述装置中，所述候选填充块与所述待填充块相似度通过一空间加
权灰度距离表征；所述相似度筛选子模块选取所述最优填充块的方式，包括：
针对所述待填充区域中已有灰度值的每个像素点，计算所述像素点与所述候选填
充块中位置对应的像素点的灰度差，获得所述待填充区域与所述候选填充块的灰度距离；
采用所述待填充区域与所述候选填充块中对应像素点的空间距离，对所述灰度距
离进行加权计算，获得所述待填充区域与所述候选填充块的空间加权灰度距离，并将于所
述待填充块的空间加权灰度距离最小的候选填充块作为所述最优填充块。
相对于现有技术而言，本发明具有以下有益效果：
本发明提供的纹理图像补全方法及装置，可以根据图像的纹理特征自适应地选择
适当的大小填充块，并基于像素点灰度及像素点距离筛选出最优填充块进行图像填充。在
对复杂多变的纹理图像进行处理，获得的补全图像精确度及可靠性更强，且计算效率更高。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附
图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对
范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这
些附图获得其他相关的附图。
图1为本发明实施例提供的数据处理设备的示意图；
图2为本发明实施例提供的纹理图像补全方法流程示意图；
图3为图2所示步骤S120的子步骤流程示意图；
图4为图2所示步骤S130的子步骤流程示意图；
图5为本发明实施例提供的纹理图像补全装置示意图；
图6为图5所述待填充块选取模块的子模块示意图；
图7为图5所述筛选模块的子模块示意图；
图8为本发明实施例提供的图像处理效果展示图。
图标：100-数据处理设备；110-纹理图像补全装置；120-存储器；130-处理器；111-
中心点选取模块；112-待填充块选取模块；1121-梯度模值计算子模块；1122-选取子模块；
113-筛选模块；1131-候选填充块生成子模块；1132-灰度差异筛选子模块；1133-相似度筛
选子模块；114-填充模块。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例
中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是
本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施
例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护
的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通
技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范
围。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一
个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
在本发明的描述中，需要说明的是，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描
述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本发明的描述中，还需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“设置”、
“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一
体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接
相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上
述术语在本发明中的具体含义。
请参照图1，是本发明较佳实施例提供的一种数据处理设备100。本实施例中，所述
数据处理设备100可以是，但不限于，服务器、个人电脑(personal computer，PC)、个人数字
助理(personal digital assistant，PDA)、工作站、工控机等。
所述数据处理设备100包括纹理图像补全装置110、存储器120及处理器130。
所述存储器120及处理器130各元件相互之间直接或间接地电性连接，以实现数据
的传输或交互。例如，这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连
接。所述纹理图像补全装置110包括至少一个可以软件或固件(firmware)的形式存储于所
述存储器120中或固化在所述数据处理设备100的操作系统(operating system，OS)中的软
件功能模块。所述处理器130用于执行所述存储器120中存储的可执行模块，例如所述纹理
图像补全装置110所包括的软件功能模块及计算机程序等。
其中，所述存储器120可以是，但不限于，随机存取存储器(Random Access
Memory，RAM)，只读存储器(Read Only Memory，ROM)，可编程只读存储器(Programmable
Read-Only Memory，PROM)，可擦除只读存储器(Erasable Programmable Read-Only
Memory，EPROM)，电可擦除只读存储器(Electric Erasable Programmable Read-Only
Memory，EEPROM)等。其中，存储器120用于存储程序，所述处理器130在接收到执行指令后，
执行所述程序。
请参照图2，本实施例提供了一种纹理图像补全方法，所述方法包括以下步骤。
步骤S110，在灰度化的纹理图像上确定待填充区域，并在所述待填充区域上选取
一填充中心点。
具体地，所述灰度化纹理图像的上像素点的数据为为0～255的灰度值，在本实施
例中，从所述纹理图像上选取空白的区域作为待填充区域，并在所述待填充区域的边界点
中选取一个像素点作为所述填充中心点。
基于像素点周围预设优先级计算范围内的像素点置信度及像素点的数据计算所
述待填充区域边界点的优先级，选取一优先级最高的边界点作为填充中心点。
在本实施例中，记所述边界点的优先级值P(p)，P(p)值越大，优先级越高，从所述
边界点中选取P(p)最大的点作为所述填充中心点。
优先级P(p)计算公式如下：
P(p)＝eC(p)-1[w+(1-w)*D(p)]，
其中，P(p)表示p点优先级的值；C(p)表示预设优先级计算范围的置信度值；D(p)
表示待填充块的数据值；w表示规则化参数，满足0<w<1，在本实施例中，w的值可以取0.7。
在上述公式中C(p)及D(p)的计算方式如下：
假设有局部图像I，预设优先级计算范围为Ω，所述待填充区域的边界线为δΩ，已
知区域为φ(φ＝I-Ω)，待填充区域内沿边界线的方形预设优先级计算范围为Ψp，边界点
p在边界线δΩ上。则有：
其中：
C(p)表示预设优先级计算范围的置信度值；C(q)表示预设优先级计算范围内像素
点的置信度值，初始化时，预设优先级计算范围内每个像素点的置信度值为0，已知区域中
的每个像素点的置信度值为1。
D(p)表示预设优先级计算范围像素的数据值；|Ψp|表示预设优先级计算范围Ψp
的面积(即像素点的个数)，在本实施例中，Ψp可以设置为13*13的像素区域；a表示标准化
参数(对于典型的纹理图像a＝255)；np表示在p点处与填充区域边界垂直的单位向量；
表示p点梯度方向的垂直方向，也称为等照度线向量，计算公式为：
Ix和Iy分别表示像素点p在x和y方向上的偏微分。
步骤S120，基于所述填充中心点周围预设纹理检测范围内的图像纹理特征确定一
待填充块。
具体地，所述纹理特征由所述填充中心点周围预设纹理检测范围内的平均梯度模
值表征，平均梯度模值小的区域，图像比较平滑，平均梯度模值较大的区域，图像包含比较
复杂的结构和纹理信息。
请参照图3，步骤S120可以通过以下子步骤确定所述待填充块。
子步骤S121，计算所述填充中心点周围预设纹理检测范围内的像素平均梯度模
值。
在本实施例中，记所述预设纹理检测范围内的像素梯度的模值为其计算公
式如下：
其中：表示方形领域的平均梯度模值；ε表示预设纹理检测范围的边长，φ
(i,j)表示预设纹理检测范围第i行、第j列的灰度值，i、j满足1≤i≤ε、1≤j≤ε。
当预设纹理检测范围内图像中包含丰富的纹理细节和边缘时，选取较小的填充块
进行图像填充，而对于较平滑图像选择较大的填充块进行图像填充可以过得更加可靠的匹
配结果。
在本实施例中，需要选取一以所述填充中心点为中心的方形区域作为所述待填充
块，则所述待填充块的边长应选择为一大于1的奇数。同时，为防止所述待填充块过大导致
的计算错误，经发明人反复研究和实验发现，所述待填充块的边长限定在3～13之间时具有
最好的图像处理效果，即待填充块的大小包括：3x3、5x5、7x7、9x9、11x11、13x13。
故在本实施例中，以所述待填充块的最大范围值为所述预设纹理检测范围值，即
在计算时取ε值为13。
子步骤S122，基于所述像素平均梯度模值，以所述填充中心点为中心确定一待填
充块的大小。
在本实施例中，经发明人大量研究和实践发现，根据子步骤S141得出的所述像素
平均梯度模值，可以通过一分段函数确定待填充块的边长，分段函数如下：
步骤S130，基于该待填充块的大小在所述纹理图像中选取多个候选填充块，并基
于该待填充块的平均像素灰度计算得到所述多个候选填充块与所述待填充块的相似度，选
取一与该待填充块相似度最高的候选填充块作为最优填充块。
具体的，请参照图4，步骤S130可以通过以下子步骤获得所述相似度。
子步骤S131，在所述填充中心点周围一预设搜索范围内的已填充区域中，选取多
个与该待填充块大小相同的候选填充块。
在本实施例中，以所述填充中心点为中心，在一预设搜索范围内根据与所述填充
中心点以由近到远的策略，搜索已填充区域中与所述待填充块大小相同的像素块作为候选
填充块。在本实施例中，所述预设搜索范围可以设置为100x100像素范围，在所述预设搜索
范围中，以5像素单位为搜索步长搜索该预设搜索范围，生成多个所述候选填充块。
子步骤S132，从多个所述候选填充块中筛选剔除与所述待填充区域的灰度差异大
于预设灰度差异阈值的候选填充块。
具体地，所述灰度差异为所述候选填充块的平均像素灰度与所述待填充块的平均
像素灰度之差。在本实施例中，记所述待填充块平均像素灰度为Gp，计算公式如下，
其中：p表示所述填充中心点，Gp表示p点为中心的待填充块已有灰度值像素点的
平均像素灰度；ε表示步骤S140中确定的所述待填充块的边长；pij表示所述待填充块中第i
行、第j列像素灰度值；g(i,j)表示所述待填充块内第i行、第j列像素是否参与平均像素灰
度计算，g(i,j)＝0参与计算，g(i,j)＝1不参与计算；i、j满足1≤i≤ε、1≤j≤ε；n、m表示所
述待填充块中参与平均像素灰度计算的像素点个数，满足1<nm<ε2。
在本实施例中，记所述候选填充块平均像素灰度为Gk，计算出每个所述候选填充
块的平均像素灰度Gk与所述待填充块已有灰度信息的平均像素灰度Gp之差的绝对值Gkp计
算公式如下，
其中：Gk表示第k个候选填充块的平均像素灰度；Gkp表示第k个候选填充块平均像
素灰度与待填充块平均像素灰度的差。fk(i,j)表示第k个候选块的第i行、第j列像素点的
灰度值；i、j满足0<i≤ε、0<j≤ε；ε表示待填充块与候选填充块的边长。
将Gkp与一预设灰度差异阈值TG进行比较，若Gkp大于设定的所述灰度差异阈值TG，
则剔除该候选填充块；如果Gkp小于设定的所述灰度差异阈值TG，则保留该候选填充块。
如此，通过Gkp从候选填充块中筛选出灰度差异较小的候选填充块作为可预计算的
候选填充块，剔除掉大部分灰度差异较大的候选填充块，为下步更精细的候选填充块优选
缩小范围，极大提高计算效率。
经发明人反复实验发现，TG取10时可以最有效的进行所述候选填充块的剔除，故
在本实施例中，所述灰度差异阈值TG的值可以设置为10。
子步骤S133，在筛选后的所述候选填充块中选取一与所述待填充块相似度最高的
候选填充块作为最优填充块。
具体地，在本实施例中，所述候选填充块与所述待填充块相似度通过一空间加权
灰度距离表征。
所述空间加权灰度距离根据所述候选填充块与所述待填充块的灰度距离计算获
得，记所述灰度距离为GD，计算公式如下：
其中：d(Ψp,Ψq)表示候选填充块Ψq与待填充块Ψp之间的灰度距离；ε表示待填
充块与候选填充块的边长；pij、qij分别表示待填充块和候选填充块内第i行、第j列像素灰
度值；f(i,j)表示待填充块内第i行、第j列像素是否参与相似度计算，f(i,j)＝0参与计算，
f(i,j)＝1不参与计算；ω(pij,qij)表示待填充块和候选块填充内第i行、第j列像素的空间
距离；i、j满足0<i≤ε、0<j≤ε；分别为在搜索区域内点坐标，满足
获得所述灰度距离后，以像素点空间距离的倒数作为加权因子对所述灰度距离进
行加权计算获得所述空间加权灰度距离，计算公式如下：
所述空间加权灰度距离越小则该候选填充块与所述待填充块之间的相似度越高。
选取所述候选填充块中与所述待填充块空间加权灰度距离最小的候选填充块作为最优填
充块。
在本实施例中，采用所述空间加权灰度距离来度量所述待填充块与所述候选填充
块相似度法，不仅考虑了灰度值的相似性，还考虑了待填充块与候选块的各自像素点之间
灰度值的变化关系，采用这种方法优选的匹配块更加精确。
步骤S140，选取一与该待填充块相似度最高的候选填充块对该待填充块进行图像
填充。
使用所述最优填充块的图像数据对所述待填充块进行图像填充。
在填充后，根据所述最优填充块与所述待填充区域的灰度距离，计算更新获得所
述待填充区域被填充后的像素点置信度，计算公式如下：
其中：如果最优填充块对应的灰度距离GD小于一设定的灰度距离阈值μ，则新填充
像素点的置信度值为1，认为完全可信；若最优填充块的GD值大于设定的所述灰度距离阈值
μ，新填充像素点的置信度值用最优填充块的置信度值进行更新。在本实施例中，灰度距离
阈值μ可以设置为3。
进一步地，在步骤S140之后，对填充完成的纹理图像采用五点二次函数拟合法对
所述目标窗口内的纹理图像进行滤波，输出滤波后所述目标窗口范围内各像素点的灰度数
据。
请参照图5，本实施例还提供一种纹理图像补全装置，所述装置包括中心点选取模
块111、待填充块选取模块112、筛选模块113及填充模块114。
所述中心点选取模块111用于在灰度化的纹理图像上确定待填充区域，并在所述
待填充区域上选取一填充中心点。
本实施例中，所述中心点选取模块111可用于执行图2所示的步骤S110，关于所述
中心点选取模块111的具体描述可参对所述步骤S110的描述。
所述待填充块选取模块112用于基于所述填充中心点周围预设纹理检测范围内的
图像纹理特征确定一待填充块。本实施例中，所述待填充块选取模块112可用于执行图2所
示的步骤S120，关于所述待填充块选取模块112的具体描述可参对所述步骤S120的描述。
请参照图6，具体地，所述纹理特征由所述填充中心点周围预设纹理检测范围内的
像素平均梯度模值表征；所述待填充块选取模块112包括梯度模值计算子模块1121及选取
子模块1122。
所述梯度模值计算子模块1121用于计算所述填充中心点周围预设纹理检测范围
内的像素平均梯度模值。本实施例中，所述梯度模值计算子模块1121可用于执行图3所示的
子步骤S121，关于所述梯度模值计算子模块1121的具体描述可参对所述子步骤S121的描
述。
所述选取子模块1122用于基于所述像素平均梯度模值，以所述填充中心点为中心
确定一待填充块的大小。本实施例中，所述选取子模块1122可用于执行图3所示的子步骤
S122，关于所述选取子模块1122的具体描述可参对所述子步骤S122的描述。
所述筛选模块113用于基于该待填充块的大小在所述纹理图像中选取多个候选填
充块，并基于该待填充块的平均像素灰度计算得到所述多个候选填充块与所述待填充块的
相似度，选取一与该待填充块相似度最高的候选填充块作为最优填充块。
本实施例中，所述筛选模块113可用于执行图2所示的步骤S130，关于所述筛选模
块113的具体描述可参对所述步骤S130的描述。
请参照图7，具体地，所述筛选模块113包括候选填充块生成子模块1131、灰度差异
筛选子模块1132、相似度筛选子模块1133
所述候选填充块生成子模块1131用于在所述填充中心点周围一预设搜索范围内
的已填充区域中，选取多个与该待填充块大小相同的候选填充块。本实施例中，所述候选填
充块生成子模块1131可用于执行图4所示的子步骤S131，关于所述候选填充块生成子模块
1131的具体描述可参对所述子步骤S131的描述。
所述灰度差异筛选子模块1132用于从多个所述候选填充块中筛选剔除与所述待
填充区域的灰度差异大于预设灰度差异阈值的候选填充块。本实施例中，所述灰度差异筛
选子模块1132可用于执行图4所示的子步骤S132，关于所述灰度差异筛选子模块1132的具
体描述可参对所述子步骤S132的描述。
所述相似度筛选子模块1133用于在筛选后的所述候选填充块中选取一与所述待
填充块相似度最高的候选填充块作为最优填充块。本实施例中，所述相似度筛选子模块
1133可用于执行图4所示的子步骤S133，关于所述相似度筛选子模块1133的具体描述可参
对所述子步骤S133的描述。
所述填充模块114用于使用所述最优填充块对该待填充块进行图像填充。
本实施例中，所述填充模块114可用于执行图4所示的步骤S140，关于所述填充模
块114的具体描述可参对所述步骤S140的描述。
基于上述设计，本发明提供的纹理图像补全方法及装置相对现有技术可以根据图
像的纹理特征自适应地选择适当的填充块，可以对更加复杂多变的地层图像进行处理，获
得的纹理图像，数据精确度及可靠性更强，其计算效率更高。请参照图8，通过本发明提供的
纹理图像补全方法可以根据图像的纹理特征自适应地选择适当精度的填充块，可以对更加
复杂多变的纹理图像进行处理，获得的补全图像精确度及可靠性更强，且计算效率更高。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实
体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存
在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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、物品或者设备不仅包括那些要
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、物品或者设备
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
包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技
术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修
改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。应注意到：相似的标号和字母在
下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需
要对其进行进一步定义和解释。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何
熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵
盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。