提取头发细节信息的方法、装置及终端设备

摘要

本发明提出一种提取头发细节信息的方法、装置及终端设备，其中，方法包括：在原始图像中确定头发所对应的第一区域；根据所述头发的特征信息，从所述第一区域中确定头发所在的目标区域；从所述原始图像中提取包含头发目标区域的引导图像；基于所述原始图像对所述引导图像进行图像处理，获取包括头发细节信息的目标图像。通过该方法，能够实现准确提取人像的头发区域和发丝细节信息，解决现有技术中只能粗略地提取人像中的头发信息的问题。

权利要求

1.一种提取头发细节信息的方法，其特征在于，包括：在原始图像中确定头发所对应的第一区域；

根据所述头发的特征信息，从所述第一区域中确定头发所在的目标区域；

从所述原始图像中提取包含头发目标区域的引导图像；

将所述原始图像输入到预设的引导滤波器中，获取所述原始图像中头发的梯度信息；

根据所述梯度信息确定所述引导图像每个像素属于头发的概率；

根据每个像素的概率形成包括头发细节信息的所述目标图像。

2.根据权利要求1所述的提取头发细节信息的方法，其特征在于，所述在原始图像中确定头发所对应的第一区域，包括：对所述原始图像中的面部进行识别，得到所述面部中的眼睛区域；

以所述眼睛区域的第一边界为起点，将所述第一边界至头部边界所覆盖的区域作为所述第一区域；所述第一边界为位于两眼连线上方的边界。

3.根据权利要求2所述的提取头发细节信息的方法，其特征在于，所述根据所述头发的特征信息，从所述第一区域中确定头发所在的目标区域，包括：获取所述第一区域内的连通区域；

获取每个连通区域的亮度值和/或者频率值；

根据所述亮度值和/或者所述频率值从所有的连通区域中确定包括毛发的目标连通区域；

获取每个目标连通区域的面积；

将面积最大的所述目标连通区域作为所述目标区域。

4.根据权利要求1所述的提取头发细节信息的方法，其特征在于，所述根据每个像素的概率形成包括头发细节信息的所述目标图像，包括：根据每个像素的概率与预设的概率阈值，判断所述像素是否为头发占用的像素；

利用头发占用的像素形成所述目标图像。

5.一种提取头发细节信息的装置，其特征在于，包括：第一确定模块，用于在原始图像中确定头发所对应的第一区域；

第二确定模块，用于根据所述头发的特征信息，从所述第一区域中确定头发所在的目标区域；

提取模块，用于从所述原始图像中提取包含头发目标区域的引导图像；

获取模块，用于将所述原始图像输入到预设的引导滤波器中，获取所述原始图像中头发的梯度信息；根据所述梯度信息确定所述引导图像每个像素属于头发的概率；根据每个像素的概率形成包括头发细节信息的所述目标图像。

6.根据权利要求5所述的提取头发细节信息的装置，其特征在于，所述第一确定模块，具体用于对所述原始图像中的面部进行识别，得到所述面部中的眼睛区域，以所述眼睛区域的第一边界为起点，将所述第一边界至头部边界所覆盖的区域作为所述第一区域；所述第一边界为位于两眼连线上方的边界。

7.一种终端设备，其特征在于，包括以下一个或多个组件：壳体和位于所述壳体内的处理器、存储器和显示界面，其中，所述处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于实现如权利要求1-4中任一所述的提取头发细节信息的方法。

8.一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一项所述的提取头发细节信息的方法。

说明书

提取头发细节信息的方法、装置及终端设备

技术领域

[0001] 本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种提取头发细节信息的方法、装置及终端设备。

背景技术

[0002] 爱美之心人皆有之。随着智能终端设备的不断发展，各种美颜工具应运而生。而头发作为人体的一部分，对人的整体形象起着至关重要的作用。由于头发的模式变化多样，而图像中的背景又往往比较复杂，如何从图像中准确提取头发信息成为研究热点。

[0003] 现有的头发提取方法只能粗略地提取人像中的头发信息，无法提取发丝等细节信息。

发明内容

[0004] 本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

[0005] 为此，本发明的第一个目的在于提出一种提取头发细节信息的方法，以实现准确提取人像的头发区域和发丝细节信息，解决现有技术中只能粗略地提取人像中的头发信息的问题。

[0006] 本发明的第二个目的在于提出一种提取头发细节信息的装置。

[0007] 本发明的第三个目的在于提出一种终端设备。

[0008] 本发明的第四个目的在于提出一种计算机程序产品。

[0009] 本发明的第五个目的在于提出一种非临时性计算机可读存储介质。

[0010] 为达上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种提取头发细节信息的方法，包括：

[0011] 在原始图像中确定头发所对应的第一区域；

[0012] 根据所述头发的特征信息，从所述第一区域中确定头发所在的目标区域；

[0013] 从所述原始图像中提取包含头发目标区域的引导图像；

[0014] 基于所述原始图像对所述引导图像进行图像处理，获取包括头发细节信息的目标图像。

[0015] 本发明实施例的提取头发细节信息的方法，通过在原始图像中确定头发所对应的第一区域，根据头发的特征信息从第一区域中确定头发所在的目标区域，从原始图像中提取包含头发目标区域的引导图像，并基于原始图像对引导图像进行图像处理，获取包括头发细节信息的目标图像。由此，能够准确提取人像的头发区域和发丝细节信息，为图像处理中的平滑操作和美颜处理提供技术支持。

[0016] 为达上述目的，本发明第二方面实施例提出了一种提取头发细节信息的装置，包括：

[0017] 第一确定模块，用于在原始图像中确定头发所对应的第一区域；

[0018] 第二确定模块，用于根据所述头发的特征信息，从所述第一区域中确定头发所在的目标区域；

[0019] 提取模块，用于从所述原始图像中提取包含头发目标区域的引导图像；

[0020] 获取模块，用于基于所述原始图像对所述引导图像进行图像处理，获取包括头发细节信息的目标图像。

[0021] 本发明实施例的提取头发细节信息的装置，通过在原始图像中确定头发所对应的第一区域，根据头发的特征信息从第一区域中确定头发所在的目标区域，从原始图像中提取包含头发目标区域的引导图像，并基于原始图像对引导图像进行图像处理，获取包括头发细节信息的目标图像。由此，能够准确提取人像的头发区域和发丝细节信息。

[0022] 为达上述目的，本发明第三方面实施例提出了一种终端设备，包括：

[0023] 壳体和位于所述壳体内的处理器、存储器和显示界面，其中，所述处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于执行如第一方面实施例所述的提取头发细节信息的方法。

[0024] 本发明实施例的终端设备，通过在原始图像中确定头发所对应的第一区域，根据头发的特征信息从第一区域中确定头发所在的目标区域，从原始图像中提取包含头发目标区域的引导图像，并基于原始图像对引导图像进行图像处理，获取包括头发细节信息的目标图像。由此，能够准确提取人像的头发区域和发丝细节信息。

[0025] 为达上述目的，本发明第四方面实施例提出了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品中的指令由处理器执行时，执行如第一方面实施例所述的提取头发细节信息的方法。

[0026] 为达上述目的，本发明第五方面实施例提出了一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当计算机程序被处理器执行时实现如第一方面实施例所述的提取头发细节信息的方法。

[0027] 本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

[0028] 本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

[0029] 图1为本发明一实施例提出的提取头发细节信息的方法的流程示意图；

[0030] 图2为本发明另一实施例提出的提取头发细节信息的方法的流程示意图；

[0031] 图3为本发明又一实施例提出的提取头发细节信息的流程示意图；

[0032] 图4为本发明再一实施例提出的提取头发细节信息的方法的流程示意图；

[0033] 图5为基于引导滤波器提取毛发信息的效果示意图；

[0034] 图6为基于引导滤波器提取头发细节信息的效果示意图；

[0035] 图7为本发明一实施例提出的提取头发细节信息的装置的结构示意图；

[0036] 图8为本发明一实施例提出的终端设备的结构示意图。

具体实施方式

[0037] 下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

[0038] 下面参考附图描述本发明实施例的提取头发细节信息的方法、装置及终端设备。

[0039] 图1为本发明一实施例提出的提取头发细节信息的方法的流程示意图。

[0040] 如图1所示，该提取头发细节信息的方法可以包括以下步骤：

[0041] S11，在原始图像中确定头发所对应的第一区域。

[0042] 当图像中包含人像时，可以采用人脸识别技术识别出人脸所在的位置，并识别人脸中各个主要面部器官的位置信息，比如眼睛、眉毛所在的位置。

[0043] 由于头发长在头顶位置，且对于一部分人而言，比如留有刘海的女生和/或男生，额头前面也会有部分头发，因此，本实施例中，可以在原始图像中将眉毛或眼睛之上的区域确定为头发所对应的第一区域。

[0044] S12，根据头发的特征信息，从第一区域中确定头发所在的目标区域。

[0045] 通常，头发相对于人脸的其他区域而言，头发所在区域的细节信息较多，且亮度相较于其他区域较暗，因而，本实施例中，可以将细节信息多、亮度暗作为头发的特征信息，用来从第一区域中确定头发所在的目标区域。

[0046] S13，从原始图像中提取包含头发目标区域的引导图像。

[0047] 本实施例中，从第一区域中确定了头发所在的目标区域之后，即可根据所确定的目标区域从原始图像中提取包含头发目标区域的引导图像。

[0048] S14，基于原始图像对引导图像进行图像处理，获取包括头发细节信息的目标图像。

[0049] 本实施例中，提取出引导图像之后，可以采用相关图像处理技术，比如引导滤波算法的抠图功能，基于原始图像对引导图像进行图像处理，进而获得包括头发细节信息的目标图像。

[0050] 需要说明的是，基于原始图像对引导图像进行图像处理以获取包括头发细节信息的目标图像的具体过程将在后续内容中给出，为避免赘述，此处不作详细说明。

[0051] 为了减少图像的数据量，突显出感兴趣的目标区域，以便于图像的进一步处理，可选地，在本发明实施例一种可能的实现方式中，获取了包括头发细节信息的目标图像之后，还可以对目标图像进行二值化处理，并将二值化处理后的目标图像作为最终的输出结果，以便于做进一步处理。

[0052] 本实施例的提取头发细节信息的方法，通过在原始图像中确定头发所对应的第一区域，根据头发的特征信息从第一区域中确定头发所在的目标区域，从原始图像中提取包含头发目标区域的引导图像，并基于原始图像对引导图像进行图像处理，获取包括头发细节信息的目标图像。由此，能够准确提取人像的头发区域和发丝细节信息，为图像处理中的平滑操作和美颜处理提供技术支持。

[0053] 为了更加清楚地说明在原始图像中确定头发所对应的第一区域的实现过程，本发明还提出了另一种提取头发细节信息的方法，图2为本发明另一实施例提出的提取头发细节信息的方法的流程示意图。

[0054] 如图2所示，在图如1所示实施例的基础上，步骤S11可以包括以下步骤：

[0055] S21，对原始图像中的面部进行识别，得到面部中的眼睛区域。

[0056] 为了不遮挡视线，即使对于留有刘海的人而言，其额头前面的头发也不会长过眼睛以下，因此，本实施例中，可以将眼睛区域所在的位置作为分界线，以缩小提取头发所在区域的范围。

[0057] 从而，本实施例中，可以先采用人脸识别技术对原始图像中的面部进行识别，以得到面部中的眼睛区域。

[0058] S22，以眼睛区域的第一边界为起点，将第一边界至头部边界所覆盖的区域作为第一区域。

[0059] 其中，第一边界为位于两眼连线上方的边界。

[0060] 本实施例中，通过人脸识别技术识别出面部中的眼睛区域之后，可以将两只眼睛相连，并以位于两眼连线上方的边界作为第一边界，进而以第一边界为起点，将第一边界至头部边界所覆盖的区域作为第一区域。

[0061] 概括地说，第一区域可以表示为识别出的面部内容中眼睛区域之上的部分，即以两眼的连线为边界的上半部分区域。

[0062] 本实施例的提取头发细节信息的方法，通过对原始图像中的面部进行识别得到面部中的眼睛区域，以眼睛区域的第一边界为起点，将第一边界至头部边界所覆盖的区域作为第一区域，能够缩小提取头发所在区域的范围，为准确提取头发所在区域奠定基础。

[0063] 在如图2所示的实施例中，由于第一区域是以位于两眼连线上方的边界为起点划分的第一区域，因此，第一区域中包含的毛发信息不仅包括头发，还可能包括眉毛。而由于眉毛具有和头发相似的特征信息，因而，根据头发的特征信息从第一区域中确定的头发所在的目标区域中可能包括眉毛所在的区域，导致确定的头发所在的目标区域不够准确。

[0064] 针对上述问题，本发明实施例提出了另一种提取头发细节信息的方法，图3为本发明又一实施例提出的提取头发细节信息的流程示意图。

[0065] 如图3所示，基于上述实施例，步骤S12可以包括以下步骤：

[0066] S31，获取第一区域内的连通区域。

[0067] 面部区域可以划分为多个连通区域，比如，按照各个面部器官划分，两只眼睛可以划分为两个连通区域，两条眉毛可以划分为两个连通区域，头发可以划分为一个大的连通区域，等等。在具体划分时，例如，可以根据亮度信息进行划分，将亮度信息连续相同的区域划分为一个连通区域。再例如，可以根据颜色信息进行划分，将颜色信息相近的区域划分为一个连通区域。本实施例中，不对划分条件进行限制。

[0068] 因此，本实施例中，在确定了第一区域之后，可以进一步根据第一区域中各个区域的不同亮度信息对第一区域进行划分，以获取第一区域内的不同连通区域。

[0069] S32，获取每个连通区域的亮度值和/或者频率值。

[0070] 通常情况下，相对于皮肤区域而言，毛发区域一般具有如下特征信息：(1)毛发区域的细节信息更多，因此在频率域，毛发区域主要处于高频部分；(2)毛发区域的亮度一般比皮肤区域暗。因此，连通区域的亮度值和/或频率值可以作为区分毛发区域和皮肤区域的依据。

[0071] 本实施例中，在从连通区域中提取出毛发区域之前，需要先获取第一区域内每个连通区域的亮度值和/或频率值。

[0072] S33，根据亮度值和/或者频率值从所有的连通区域中确定包括毛发的目标连通区域。

[0073] 由于毛发区域的频率值较高而亮度较暗即亮度值较低，因此，获取了每个连通区域的亮度值和/或频率值之后，即可根据获取的亮度值和/或频率值从所有的连通区域中确定包括毛发的目标连通区域，也就是获取毛发区域。

[0074] S34，获取每个目标连通区域的面积。

[0075] 由于包括毛发的目标连通区域中，不仅包含头发区域，还可能包含眉毛区域，而头发区域的面积要远大于眉毛区域的面积，因而可以将面积的大小作为区分眉毛区域和头发区域的依据。从而，本实施例中，确定了包括毛发的目标连通区域之后，可以进一步获取每个目标连通区域的面积。

[0076] S35，将面积最大的目标连通区域作为目标区域。

[0077] 由于面部的毛发只包括头发和眉毛两种，而头发区域的面积又远大于眉毛区域的面积，因此，本实施例中，获取了每个包括毛发的目标连通区域的面积之后，可以根据面积大小区分眉毛区域和头发区域，面积最大的目标连通区域即为头发区域，即所要确定的头发所在的目标区域。

[0078] 本实施例的提取头发细节信息的方法，通过获取第一区域的连通区域，获取每个连通区域的亮度值和/或频率值，根据亮度值和/或频率值从所有的连通区域中确定包括毛发的目标连通区域，进一步获取每个目标连通区域的面积，将面积最大的目标连通区域作为目标区域，能够排除眉毛对获取结果的影响，提高获取头发区域的准确度。

[0079] 为了更加清楚地说明获取包括头发细节信息的目标图像的实现过程，本发明实施例提出了另一种提取头发细节信息的方法，图4为本发明再一实施例提出的提取头发细节信息的方法的流程示意图。

[0080] 如图4所示，在如图1所示实施例的基础上，步骤S14可以包括以下步骤：

[0081] S41，将原始图像输入到预设的引导滤波器中，获取原始图像中头发的梯度信息。

[0082] 引导滤波器被应用于影像处理中时，包括输入影像(记为P)、引导影像(记为I)和输出影像(记为Q)，其中，输入影像P和参考的引导影像I既可以是同一幅影像，也可以是不同影像。

[0083] 引导滤波的原理是：假设一幅影像可以视为一个二维函数，并且经滤波处理后的输出影像Q与输入影像P之间，在一个二维窗口内满足线性关系，如公式(1)所示：

[0084]

[0085] 其中，wk代表一个长宽均为2*r大小的正方形窗口，r表示窗口的半径；P是输入影像的值，Q是输出影像的值，k代表窗口的索引号，i表示输入影像与输出影像的像素编号，ak和bk代表当滤波窗口的中心位置位于k时，引导滤波对应线性函数的系数。

[0086] 从公式(1)可以看出，在一个局部区域内，输出影像Q和输入影像P之间存在线性关系。

[0087] 需要说明的是，输入影像P一般是待处理的影像，而引导影像I可以是其他影像，也可以是待处理影像本身，这也是其称为引导滤波的原因。

[0088] 对公式(1)两边同时求取梯度，可以得到如公式(2)所示的结果：

[0089]

[0090] 从公式(2)可以看出，当参考的引导影像I有特定的梯度信息时，经引导滤波处理后的输出影像Q也存在相似的梯度信息，因此输出影像Q具有与引导影像I相似的边缘信息，从而引导滤波在进行平滑处理的同时能够保持边缘特性。

[0091] 图5为基于引导滤波器提取毛发信息的效果示意图。图5中，左图为输入图像，中间的图为引导图像，右图为输出图像。从图5中可以看出，经引导滤波器输出的图像具有明显的毛发细节信息。

[0092] 本实施例中，将原始图像输入至预设的引导滤波器之后，能够获取原始图像中头发的梯度信息。

[0093] S42，根据梯度信息确定引导图像每个像素属于头发的概率。

[0094] 从前文对引导滤波的介绍可知，引导图像与输出图像具有相似的边缘信息，因此，本实施例中，可以根据获取的梯度信息基于相关技术确定引导图像中每个像素属于头发的概率。

[0095] S43，根据每个像素的概率形成包括头发细节信息的目标图像。

[0096] 本实施例中，确定了引导图像中每个像素属于头发的概率之后，即可根据每个像素的概率形成包括头发细节信息的目标图像。

[0097] 具体地，根据每个像素的概率形成包括头发细节信息的目标图像，可以包括：根据每个像素的概率与预设的概率阈值，判断像素是否为头发占用的像素；利用头发占用的像素形成目标图像。

[0098] 由于头发越多越厚，则对应区域的像素值越准确，像素值属于头发的概率越高。为了防止将头发较少区域的像素值判定为非头发占用的像素，可以预先设置一概率阈值，将每个像素属于头发的概率达到该概率阈值的像素判定为头发占用的像素，进而利用头发占用的像素形成目标图像。

[0099] 图6为基于引导滤波器提取头发细节信息的效果示意图。图6中，左图为输入图像即原始图像，中间的图为引导图像，右图为输出图像即目标图像。从图6中可以看出，经引导滤波器输出的目标图像中具有明显的头发细节信息。

[0100] 本实施例的提取头发细节信息的方法，通过将原始图像输入到预设的引导滤波器中，获取原始图像中头发的梯度信息，根据梯度信息确定引导图像中每个像素属于头发的概率，根据每个像素的概率形成包括头发细节信息的目标图像，能够准确提取头发的细节信息。

[0101] 为了实现上述实施例，本发明还提出一种提取头发细节信息的装置。

[0102] 图7为本发明一实施例提出的提取头发细节信息的装置的结构示意图。

[0103] 如图7所示，该提取头发细节信息的装置包括：第一确定模块710、第二确定模块720、提取模块730，以及获取模块740。其中，

[0104] 第一确定模块710，用于在原始图像中确定头发所对应的第一区域。

[0105] 具体地，第一确定模块710用于对原始图像中的面部进行识别，得到面部中的眼睛区域，以眼睛区域的第一边界为起点，将第一边界至头部边界所覆盖的区域作为第一区域，第一边界为位于两眼连线上方的边界。

[0106] 第二确定模块720，用于根据头发的特征信息，从第一区域中确定头发所在的目标区域。

[0107] 可选地，在本发明实施例一种可能的实现方式中，第二确定模块720还用于获取第一区域内的连通区域，获取每个连通区域的亮度值和/或者频率值，根据亮度值和/或者频率值从所有的连通区域中确定包括毛发的目标连通区域，获取每个目标连通区域的面积，将面积最大的目标连通区域作为目标区域。

[0108] 提取模块730，用于从原始图像中提取包含头发目标区域的引导图像。

[0109] 获取模块740，用于基于原始图像对引导图像进行图像处理，获取包括头发细节信息的目标图像。

[0110] 可选地，在本发明实施例一种可能的实现方式中，获取模块740还用于将原始图像输入到预设的引导滤波器中，获取原始图像中头发的梯度信息，根据梯度信息确定引导图像每个像素属于头发的概率，根据每个像素的概率形成包括头发细节信息的目标图像。

[0111] 需要说明的是，前述对提取头发细节信息的方法实施例的解释说明也适用于本实施例的提取头发细节信息的装置，其实现原理类似，此处不再赘述。

[0112] 本实施例的提取头发细节信息的方法，通过在原始图像中确定头发所对应的第一区域，根据头发的特征信息从第一区域中确定头发所在的目标区域，从原始图像中提取包含头发目标区域的引导图像，并基于原始图像对引导图像进行图像处理，获取包括头发细节信息的目标图像。由此，能够准确提取人像的头发区域和发丝细节信息。

[0113] 为了实现上述实施例，本发明还提出一种终端设备。

[0114] 图8为本发明一实施例提出的终端设备的结构示意图。

[0115] 如图8所示，该终端设备80包括：壳体801和位于壳体801内的处理器802、存储器803和显示界面804，其中，处理器802通过读取存储器803中存储的可执行程序代码来运行与可执行程序代码对应的程序，以用于实现如前述实施例所述的提取头发细节信息的方法。

[0116] 本实施例的终端设备，通过在原始图像中确定头发所对应的第一区域，根据头发的特征信息从第一区域中确定头发所在的目标区域，从原始图像中提取包含头发目标区域的引导图像，并基于原始图像对引导图像进行图像处理，获取包括头发细节信息的目标图像。由此，能够准确提取人像的头发区域和发丝细节信息。

[0117] 为了实现上述实施例，本发明还提出一种计算机程序产品，当计算机程序产品中的指令由处理器执行时，执行如前述实施例所述的提取头发细节信息的方法。

[0118] 为了实现上述实施例，本发明还提出一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当该计算机程序被处理器执行时能够实现如前述实施例所述的提取头发细节信息的方法。

[0119] 在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

[0120] 此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

[0121] 流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

[0122] 在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

[0123] 应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

[0124] 本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

[0125] 此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

[0126] 上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。