本發(fā)明涉及快速評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，特別是指一種基于高分辨率遙感數(shù)據(jù)的地震損毀評(píng)估方法和裝置。

背景技術(shù)：

地震災(zāi)害受災(zāi)范圍快速評(píng)估是指在地震災(zāi)害剛剛發(fā)生后的(通常為48小時(shí)以內(nèi))，在災(zāi)區(qū)地面調(diào)查結(jié)果有限或者不足的情況下，使用災(zāi)區(qū)獲取的實(shí)時(shí)遙感影像數(shù)據(jù)快速獲取本次地震災(zāi)害中受影響區(qū)域范圍及受影響程度。在近年來(lái)的地震災(zāi)害后評(píng)估實(shí)際研究中，已經(jīng)表明，城市范圍的地震損毀情況可以通過(guò)衛(wèi)星影像或者高分辨率的遙感影像分析得到。

相關(guān)研究已經(jīng)證實(shí)基于變化監(jiān)測(cè)和高分辨率遙感影像的方法可以有效評(píng)估地震災(zāi)害中的損毀情況，例如Keiko Saito,等針對(duì)通過(guò)遙感影像目視解譯結(jié)果與地面數(shù)據(jù)對(duì)比驗(yàn)證了高分辨率衛(wèi)星影像對(duì)基于區(qū)域的損毀評(píng)估的可靠性。Charles K.Huyck等使用QuickBird數(shù)據(jù)和Neighborhood Edge Dissimilarities特征方法，用于評(píng)估bam地震再次高分辨率數(shù)據(jù)用于快速評(píng)估的可行性。

但是在現(xiàn)有技術(shù)中，基于遙感的損毀評(píng)估圖只能通過(guò)監(jiān)測(cè)災(zāi)害前后的遙感影像變化進(jìn)行繪制，而基于衛(wèi)星的損毀評(píng)估圖只能通過(guò)衛(wèi)星數(shù)據(jù)。也就是說(shuō)，由于衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)不同傳感器生成的影像空間分辨率、配準(zhǔn)偏差、傳感器入射角度影像的不同，會(huì)影響變化檢測(cè)方法結(jié)果的準(zhǔn)確性,現(xiàn)有方法只能災(zāi)害前后的兩影像數(shù)據(jù)需要同種傳感器獲得。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

有鑒于此，本發(fā)明的目的在于提出一種基于高分辨率遙感數(shù)據(jù)的地震損毀評(píng)估方法和裝置，解決現(xiàn)有對(duì)地震損毀評(píng)估只能使用衛(wèi)星影像或者航空影像的問(wèn)題。

基于上述目的本發(fā)明提供基于高分辨率遙感數(shù)據(jù)的地震損毀評(píng)估方法，包括步驟：

根據(jù)監(jiān)測(cè)邊緣特征變化，獲得地震前后遙感影像的梯度圖像；

分別獲得所述地震前后梯度圖像的相似度特征圖像，提取所述相似度圖像的相似度特征；

根據(jù)評(píng)估倒毀率繪制當(dāng)?shù)氐卣馂?zāi)害快速評(píng)估圖。

在本發(fā)明的一些實(shí)施例中，所述根據(jù)監(jiān)測(cè)邊緣特征變化，獲得地震前后遙感影像的梯度圖像，包括：

獲取災(zāi)害地區(qū)地震前后遙感影像，并進(jìn)行地理配準(zhǔn)；

根據(jù)地理配準(zhǔn)后的所述地震前后遙感影像，分別計(jì)算地震前后遙感影像的梯度圖像。

在本發(fā)明的一些實(shí)施例中，通過(guò)如下公式，分別計(jì)算地震前后遙感影像的梯度圖像：

$G(x,y)=\sqrt{{\left(f\right(x,y)-f(x+1,y+1\left)\right)}^2+{\left(f\right(x+1,y)-f(x,y+1\left)\right)}^2}$

$G(x^{\′},y^{\′})=\frac{G(x,y)-G_{\min }(x,y)}{G_{max}(x,y)-G_{min}(x,y)}$

其中，f(x,y)為源圖像的單通道，G(x',y')為梯度圖像。

在本發(fā)明的一些實(shí)施例中，分別獲得所述地震前后梯度圖像的相似度特征圖像，提取所述相似度圖像的相似度特征，包括：

將地震前后遙感影像的梯度圖像網(wǎng)格化；

分別計(jì)算網(wǎng)格化后的地震前后梯度圖像的相似度特征圖像；

根據(jù)所述地震前后梯度圖像的相似度圖像的相似度特征，獲取完全變化和嚴(yán)重變化網(wǎng)格數(shù)量。

在本發(fā)明的一些實(shí)施例中，根據(jù)如下公式，計(jì)算網(wǎng)格化后的地震前后梯度圖像的相似度特征圖像：

$S\left(W\right)=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{x=1}^k{\mathrm{\Σ}}_{y=1}^l\left(G_A\right(x,y)-G_{A-mean}(x,y\left)\right)*\left(G_B\right(x,y)-G_{B-mean}(x,y\left)\right)}{\sqrt{{\mathrm{\Σ}}_{x=1}^k{\mathrm{\Σ}}_{y=1}^l{\left(G_A\right(x,y)-G_{A-mean}(x,y\left)\right)}^2}*\sqrt{{\mathrm{\Σ}}_{x=1}^k{\mathrm{\Σ}}_{y=1}^l{\left(G_B\right(x,y)-G_{B-mean}(x,y\left)\right)}^2}}$

其中，G_A(x，y)表示T1時(shí)間(災(zāi)前)網(wǎng)格W的梯度特征圖像；G_B(x，y)表示T2時(shí)間災(zāi)后網(wǎng)格W的梯度特征圖像；

還有，G_A-mean(x，y)＝(∑∑G_A(x，y))/H，表示目標(biāo)A區(qū)域中像元的梯度平均值。G_B-mean(x，y)＝(∑∑G_B(x，y))/H，表示目標(biāo)B區(qū)域中像元的梯度平均值；H則為網(wǎng)格中像元的總個(gè)數(shù)，k和l分別為目標(biāo)區(qū)域的寬度和高度。

在另一方面，本發(fā)明還提供了一種基于高分辨率遙感數(shù)據(jù)的地震損毀評(píng)估裝置，包括：

梯度圖像獲取單元，用于根據(jù)監(jiān)測(cè)邊緣特征變化，獲得地震前后遙感影像的梯度圖像；

相似度特征獲取單元，用于分別獲得所述地震前后梯度圖像的相似度圖像，提取所述相似度圖像的相似度特征；

評(píng)估單元，用于根據(jù)評(píng)估倒毀率繪制當(dāng)?shù)氐卣馂?zāi)害快速評(píng)估圖。

在本發(fā)明的一些實(shí)施例中，梯度圖像獲取單元，還用于：

獲取災(zāi)害地區(qū)地震前后遙感影像，并進(jìn)行地理配準(zhǔn)；

根據(jù)地理配準(zhǔn)后的所述地震前后遙感影像，分別計(jì)算地震前后遙感影像的梯度圖像。

在本發(fā)明的一些實(shí)施例中，通過(guò)如下公式，分別計(jì)算地震前后遙感影像的梯度圖像：

$G(x,y)=\sqrt{{\left(f\right(x,y)-f(x+1,y+1\left)\right)}^2+{\left(f\right(x+1,y)-f(x,y+1\left)\right)}^2}$

$G(x^{\′},y^{\′})=\frac{G(x,y)-G_{\min }(x,y)}{G_{max}(x,y)-G_{min}(x,y)}$

其中，f(x,y)為源圖像的單通道，G(x',y')為梯度圖像。

在本發(fā)明的一些實(shí)施例中，所述相似度特征獲取單元，還用于：

將地震前后遙感影像的梯度圖像網(wǎng)格化；

分別計(jì)算網(wǎng)格化后的地震前后梯度圖像的相似度特征圖像；

根據(jù)所述地震前后梯度圖像的相似度圖像的相似度特征，獲取完全變化和嚴(yán)重變化網(wǎng)格數(shù)量。

在本發(fā)明的一些實(shí)施例中，根據(jù)如下公式，計(jì)算網(wǎng)格化后的地震前后梯度圖像的相似度特征圖像：

$S\left(W\right)=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{x=1}^k{\mathrm{\Σ}}_{y=1}^l\left(G_A\right(x,y)-G_{A-mean}(x,y\left)\right)*\left(G_B\right(x,y)-G_{B-mean}(x,y\left)\right)}{\sqrt{{\mathrm{\Σ}}_{x=1}^k{\mathrm{\Σ}}_{y=1}^l{\left(G_A\right(x,y)-G_{A-mean}(x,y\left)\right)}^2}*\sqrt{{\mathrm{\Σ}}_{x=1}^k{\mathrm{\Σ}}_{y=1}^l{\left(G_B\right(x,y)-G_{B-mean}(x,y\left)\right)}^2}}$

其中，G_A(x，y)表示T1時(shí)間(災(zāi)前)網(wǎng)格W的梯度特征圖像；G_B(x，y)表示T2時(shí)間災(zāi)后網(wǎng)格W的梯度特征圖像；

還有，G_A-mean(x，y)＝(∑∑G_A(x，y))/H，表示目標(biāo)A區(qū)域中像元的梯度平均值。G_B-mean(x，y)＝(∑∑G_B(x，y))/H，表示目標(biāo)B區(qū)域中像元的梯度平均值；H則為網(wǎng)格中像元的總個(gè)數(shù)，k和l分別為目標(biāo)區(qū)域的寬度和高度。

從上面所述可以看出，本發(fā)明提供的一種基于高分辨率遙感數(shù)據(jù)的地震損毀評(píng)估方法和裝置，通過(guò)基于邊緣相似度的變化監(jiān)測(cè)分析和倒毀率評(píng)估，實(shí)現(xiàn)從像素到對(duì)象再到評(píng)估區(qū)逐級(jí)提取損毀信息的評(píng)估，達(dá)到了對(duì)建成區(qū)災(zāi)害損失快速評(píng)估，及倒損率的初步判定。還有，本發(fā)明能夠同時(shí)應(yīng)用于衛(wèi)星影像與航空影像，且可以兼容用于變化監(jiān)測(cè)的災(zāi)害前后影像為異源傳感器。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明第一實(shí)施例中基于高分辨率遙感數(shù)據(jù)的地震損毀評(píng)估方法的流程示意圖；

圖2為本發(fā)明可參考實(shí)施例中基于高分辨率遙感數(shù)據(jù)的地震損毀評(píng)估方法的流程示意圖；

圖3為本發(fā)明實(shí)施例中基于高分辨率遙感數(shù)據(jù)的地震損毀評(píng)估裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖4為本發(fā)明實(shí)施例中地震災(zāi)害前后遙感影像數(shù)據(jù)圖；

圖5為本發(fā)明實(shí)施例中圖4基礎(chǔ)上的梯度圖像；

圖6為本發(fā)明實(shí)施例中圖5基礎(chǔ)上的相似度特征圖像；

圖7為本發(fā)明實(shí)施例中基于圖6的變化檢測(cè)方法分類(lèi)結(jié)果圖；

圖8為本發(fā)明實(shí)施例中圖7基礎(chǔ)上的倒毀率評(píng)估圖。

具體實(shí)施方式

為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下結(jié)合具體實(shí)施例，并參照附圖，對(duì)本發(fā)明進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明。

需要說(shuō)明的是，本發(fā)明實(shí)施例中所有使用“第一”和“第二”的表述均是為了區(qū)分兩個(gè)相同名稱非相同的實(shí)體或者非相同的參量，可見(jiàn)“第一”“第二”僅為了表述的方便，不應(yīng)理解為對(duì)本發(fā)明實(shí)施例的限定，后續(xù)實(shí)施例對(duì)此不再一一說(shuō)明。

參閱圖1所示，為本發(fā)明實(shí)施例中基于高分辨率遙感數(shù)據(jù)的地震損毀評(píng)估方法的流程示意圖，所述基于高分辨率遙感數(shù)據(jù)的地震損毀評(píng)估方法包括：

步驟101，根據(jù)監(jiān)測(cè)邊緣特征變化，獲得地震前后遙感影像的梯度圖像。

作為實(shí)施例，可以根據(jù)地震前后遙感影像，分別計(jì)算地震前后遙感影像的梯度圖像。較佳地，通過(guò)如下公式，分別計(jì)算地震前后遙感影像的梯度圖像：

$G(x,y)=\sqrt{{\left(f\right(x,y)-f(x+1,y+1\left)\right)}^2+{\left(f\right(x+1,y)-f(x,y+1\left)\right)}^2}$

$G(x^{\′},y^{\′})=\frac{G(x,y)-G_{\min }(x,y)}{G_{max}(x,y)-G_{min}(x,y)}$

其中，f(x,y)為源圖像的單通道，G(x',y')為梯度圖像。

優(yōu)選地，在計(jì)算地震前后遙感影像的梯度圖像之前，需要對(duì)獲得的災(zāi)害地區(qū)地震前后遙感影像進(jìn)行地理配準(zhǔn)。其中，可以利用Arcgis軟件將獲取的地震前后遙感影像進(jìn)行地理配準(zhǔn)。

另外，還可以對(duì)地震前后遙感影像的梯度圖像進(jìn)行網(wǎng)格化。較佳地，可以根據(jù)當(dāng)?shù)卦u(píng)估目標(biāo)(建筑物)的平均長(zhǎng)度L，以及獲取的遙感影像空間分辨率R，選擇網(wǎng)格大小。優(yōu)選地，采用香濃采樣原理，選取網(wǎng)格大小。在該實(shí)施例中，接近S＝0.5*L/R，當(dāng)然根據(jù)實(shí)際情況可以進(jìn)行調(diào)整。

步驟102，分別獲得所述地震前后梯度圖像的相似度圖像，提取所述相似度圖像的相似度特征。

在該實(shí)施例中，計(jì)算網(wǎng)格化后的地震前后梯度圖像的相似度圖像，通過(guò)如下公式：

$S\left(W\right)=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{x=1}^k{\mathrm{\Σ}}_{y=1}^l\left(G_A\right(x,y)-G_{A-mean}(x,y\left)\right)*\left(G_B\right(x,y)-G_{B-mean}(x,y\left)\right)}{\sqrt{{\mathrm{\Σ}}_{x=1}^k{\mathrm{\Σ}}_{y=1}^l{\left(G_A\right(x,y)-G_{A-mean}(x,y\left)\right)}^2}*\sqrt{{\mathrm{\Σ}}_{x=1}^k{\mathrm{\Σ}}_{y=1}^l{\left(G_B\right(x,y)-G_{B-mean}(x,y\left)\right)}^2}}$

其中，G_A(x，y)表示T1時(shí)間(災(zāi)前)網(wǎng)格W的梯度特征圖像。G_B(x，y)表示T2時(shí)間(災(zāi)后)網(wǎng)格W的梯度特征圖像。還有，G_A-mean(x，y)＝(∑∑G_A(x，y))/H，表示目標(biāo)A區(qū)域中像元的梯度平均值。G_B-mean(x，y)＝(∑∑G_B(x，y))/H，表示目標(biāo)B區(qū)域中像元的梯度平均值。H則為網(wǎng)格中像元的總個(gè)數(shù)，k和l分別為目標(biāo)區(qū)域的寬度和高度。

步驟103，根據(jù)評(píng)估倒毀率繪制當(dāng)?shù)氐卣馂?zāi)害快速評(píng)估圖。

在本發(fā)明的一個(gè)可參考的實(shí)施例中，如圖2所示，所述的基于高分辨率遙感數(shù)據(jù)的地震損毀評(píng)估方法包括：

步驟201，獲取災(zāi)害地區(qū)地震前后遙感影像，并進(jìn)行地理配準(zhǔn)。

其中，可以利用Arcgis軟件將獲取的地震前后遙感影像進(jìn)行地理配準(zhǔn)。在實(shí)施例中，地理配準(zhǔn)是將前后的兩景影像按照相同投影方式，投影到同一坐標(biāo)系中，該過(guò)程是進(jìn)行地理計(jì)算的基礎(chǔ)。

步驟202，根據(jù)地理配準(zhǔn)后的所述地震前后遙感影像，分別計(jì)算地震前后遙感影像的梯度圖像。

優(yōu)選地，通過(guò)如下公式，分別計(jì)算地震前后遙感影像的梯度圖像：

$G(x,y)=\sqrt{{\left(f\right(x,y)-f(x+1,y+1\left)\right)}^2+{\left(f\right(x+1,y)-f(x,y+1\left)\right)}^2}$

$G(x^{\′},y^{\′})=\frac{G(x,y)-G_{\min }(x,y)}{G_{max}(x,y)-G_{min}(x,y)}$

其中，f(x,y)為源圖像的單通道，G(x',y')為梯度圖像。

步驟203，將地震前后遙感影像的梯度圖像網(wǎng)格化。

較佳地，可以根據(jù)當(dāng)?shù)卦u(píng)估目標(biāo)(建筑物)的平均長(zhǎng)度L，以及獲取的遙感影像空間分辨率R，選擇網(wǎng)格大小。優(yōu)選地，采用香濃采樣原理，選取網(wǎng)格大小。在該實(shí)施例中，接近S＝0.5*L/R，當(dāng)然根據(jù)實(shí)際情況可以進(jìn)行調(diào)整。例如：當(dāng)?shù)亟ㄖ锲骄L(zhǎng)度為20米，遙感影像空間分辨率為0.5米，則網(wǎng)格尺度選擇為20。

步驟204，分別計(jì)算網(wǎng)格化后的地震前后梯度圖像的相似度特征圖像。

優(yōu)選地，根據(jù)如下公式，計(jì)算網(wǎng)格化后的地震前后梯度圖像的相似度特征圖像：

$S\left(W\right)=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{x=1}^k{\mathrm{\Σ}}_{y=1}^l\left(G_A\right(x,y)-G_{A-mean}(x,y\left)\right)*\left(G_B\right(x,y)-G_{B-mean}(x,y\left)\right)}{\sqrt{{\mathrm{\Σ}}_{x=1}^k{\mathrm{\Σ}}_{y=1}^l{\left(G_A\right(x,y)-G_{A-mean}(x,y\left)\right)}^2}*\sqrt{{\mathrm{\Σ}}_{x=1}^k{\mathrm{\Σ}}_{y=1}^l{\left(G_B\right(x,y)-G_{B-mean}(x,y\left)\right)}^2}}$

其中，G_A(x，y)表示T1時(shí)間(災(zāi)前)網(wǎng)格W的梯度特征圖像。G_B(x，y)表示T2時(shí)間(災(zāi)后)網(wǎng)格W的梯度特征圖像。

還有，G_A-mean(x，y)＝(∑∑G_A(x，y))/H，表示目標(biāo)A區(qū)域中像元的梯度平均值。G_B-mean(x，y)＝(∑∑G_B(x，y))/H，表示目標(biāo)B區(qū)域中像元的梯度平均值。H則為網(wǎng)格中像元的總個(gè)數(shù)，k和l分別為目標(biāo)區(qū)域的寬度和高度。

步驟205，根據(jù)所述地震前后梯度圖像的相似度圖像的相似度特征，獲取完全變化和嚴(yán)重變化網(wǎng)格數(shù)量。具體的實(shí)施過(guò)程包括：

通過(guò)ENVI軟件選取適量的訓(xùn)練樣本，并使用最大似然分類(lèi)法對(duì)相似度圖像進(jìn)行分類(lèi)。其中，在選取樣本時(shí)，可以選取30至50個(gè)訓(xùn)練樣本，另外參考建筑物按照EMS-1998標(biāo)準(zhǔn)，將Grades 3,4劃分為完全變化類(lèi)，將Grades1,2劃分為嚴(yán)重變化類(lèi)，Grade5劃分為輕度變化類(lèi)。

步驟206，根據(jù)評(píng)估倒毀率繪制當(dāng)?shù)氐卣馂?zāi)害快速評(píng)估圖。

優(yōu)選地，利用Arcgis軟件根據(jù)行政區(qū)劃矢量數(shù)據(jù)及公式：

D_i＝A_i/B_i

計(jì)算每個(gè)行政區(qū)的倒毀率評(píng)估結(jié)果，上式中，A_i為行政區(qū)i對(duì)應(yīng)的完全變化及嚴(yán)重變化網(wǎng)格數(shù)量，B_i為行政區(qū)i對(duì)應(yīng)的完全變化及嚴(yán)重變化網(wǎng)格數(shù)量，D_i為行政i對(duì)應(yīng)的估計(jì)倒毀率。也就是說(shuō)，使用ArcGis軟件，將行政區(qū)劃中每個(gè)行政區(qū)按照Di值賦予不同的顏色，制成當(dāng)?shù)氐卣馂?zāi)害快速評(píng)估圖。

在本發(fā)明的另一方面，還提供了一種基于高分辨率遙感數(shù)據(jù)的地震損毀評(píng)估裝置，如圖3所示，所述基于高分辨率遙感數(shù)據(jù)的地震損毀評(píng)估裝置包括依次連接的梯度圖像獲取單元301、相似度特征獲取單元302以及評(píng)估單元303。其中，梯度圖像獲取單元301根據(jù)監(jiān)測(cè)邊緣特征變化，獲得地震前后遙感影像的梯度圖像。相似度特征獲取單元302分別獲得所述地震前后梯度圖像的相似度圖像，提取所述相似度圖像的相似度特征。評(píng)估單元303根據(jù)評(píng)估倒毀率繪制當(dāng)?shù)氐卣馂?zāi)害快速評(píng)估圖。

需要說(shuō)明的是，在本發(fā)明所述的基于高分辨率遙感數(shù)據(jù)的地震損毀評(píng)估裝置的具體實(shí)施內(nèi)容，在上面所述基于基于高分辨率遙感數(shù)據(jù)的地震損毀評(píng)估方法中已經(jīng)詳細(xì)說(shuō)明了，故在此重復(fù)內(nèi)容不再說(shuō)明。

本發(fā)明根據(jù)上面所述的方法和裝置，對(duì)2010年4月14日青海省玉樹(shù)藏族自治州玉樹(shù)縣發(fā)生Ms7.1級(jí)地震進(jìn)行了快速評(píng)估。圖4顯示的是根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)具體實(shí)施例的地震災(zāi)害前后遙感影像數(shù)據(jù)圖，其中左側(cè)為地震前獲取的ikonos影像，右側(cè)震后獲取的QuickBird影像；圖5為圖4基礎(chǔ)上分別計(jì)算的梯度圖像；圖6是圖5基礎(chǔ)上的相似度特征圖像；圖7是基于圖6的變化檢測(cè)方法分類(lèi)結(jié)果。圖8是圖7基礎(chǔ)上的倒毀率評(píng)估圖。

其中，如圖4所示，獲取當(dāng)?shù)氐卣鹎癐konos遙感影像數(shù)據(jù)和地震后QuickBird遙感影像數(shù)據(jù)，并通過(guò)Arcgis軟件進(jìn)行空間配準(zhǔn)。如圖5所示，分別計(jì)算災(zāi)害前后影像的梯度圖像，依據(jù)當(dāng)?shù)亟ㄖ锲骄L(zhǎng)度為20米，影像空間分辨率為0.6米，確定網(wǎng)格大小為17。還有，如圖8所示，根據(jù)評(píng)估倒毀率繪制當(dāng)?shù)氐卣馂?zāi)害快速評(píng)估圖，按受損程度可以使用不同顏色展示。

綜上所述，本發(fā)明提供的一種基于基于高分辨率遙感數(shù)據(jù)的地震損毀評(píng)估方法和裝置，可在地震發(fā)生后，快速評(píng)估由地震引發(fā)的建城區(qū)建筑物倒毀情況，對(duì)選擇啟動(dòng)應(yīng)急預(yù)案的應(yīng)急響應(yīng)級(jí)別具有較高參考價(jià)值，為決策者指定災(zāi)民的營(yíng)救和安置計(jì)劃提供依據(jù)；進(jìn)一步地，本發(fā)明通過(guò)先提取圖像特征，后進(jìn)行相似度對(duì)比的方式，進(jìn)而可以兼容用于變化監(jiān)測(cè)的災(zāi)害前后影像為異源傳感器；從而，本發(fā)明具有廣泛、重大的推廣意義；最后，整個(gè)所述基于高分辨率遙感數(shù)據(jù)的地震損毀評(píng)估方法和裝置緊湊，易于控制。

所屬領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解：以上任何實(shí)施例的討論僅為示例性的，并非旨在暗示本公開(kāi)的范圍(包括權(quán)利要求)被限于這些例子；在本發(fā)明的思路下，以上實(shí)施例或者不同實(shí)施例中的技術(shù)特征之間也可以進(jìn)行組合，步驟可以以任意順序?qū)崿F(xiàn)，并存在如上所述的本發(fā)明的不同方面的許多其它變化，為了簡(jiǎn)明它們沒(méi)有在細(xì)節(jié)中提供。

另外，為簡(jiǎn)化說(shuō)明和討論，并且為了不會(huì)使本發(fā)明難以理解，在所提供的附圖中可以示出或可以不示出與集成電路(IC)芯片和其它部件的公知的電源/接地連接。此外，可以以框圖的形式示出裝置，以便避免使本發(fā)明難以理解，并且這也考慮了以下事實(shí)，即關(guān)于這些框圖裝置的實(shí)施方式的細(xì)節(jié)是高度取決于將要實(shí)施本發(fā)明的平臺(tái)的(即，這些細(xì)節(jié)應(yīng)當(dāng)完全處于本領(lǐng)域技術(shù)人員的理解范圍內(nèi))。在闡述了具體細(xì)節(jié)(例如，電路)以描述本發(fā)明的示例性實(shí)施例的情況下，對(duì)本領(lǐng)域技術(shù)人員來(lái)說(shuō)顯而易見(jiàn)的是，可以在沒(méi)有這些具體細(xì)節(jié)的情況下或者這些具體細(xì)節(jié)有變化的情況下實(shí)施本發(fā)明。因此，這些描述應(yīng)被認(rèn)為是說(shuō)明性的而不是限制性的。

盡管已經(jīng)結(jié)合了本發(fā)明的具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行了描述，但是根據(jù)前面的描述，這些實(shí)施例的很多替換、修改和變型對(duì)本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來(lái)說(shuō)將是顯而易見(jiàn)的。例如，其它存儲(chǔ)器架構(gòu)(例如，動(dòng)態(tài)RAM(DRAM))可以使用所討論的實(shí)施例。

本發(fā)明的實(shí)施例旨在涵蓋落入所附權(quán)利要求的寬泛范圍之內(nèi)的所有這樣的替換、修改和變型。因此，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所做的任何省略、修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。