曝光处理方法、装置和终端设备与流程

文档序号:11216217
曝光处理方法、装置和终端设备与流程

本发明涉及移动终端技术领域,尤其涉及一种曝光处理方法、装置和终端设备。



背景技术:

逆光是一种由于被摄物恰好处于光源和照相机之间的状况,这种状况极易造成使被摄物曝光不充分的情况。尽管在一些时候,可以利用逆光产生的特殊效果作为一种艺术摄影的技法,但是,在大多数情况下,会产生成像不清晰的问题。

尤其是在对人像进行拍摄时,在逆光条件下,无法对人脸五官等细节进行清晰地成像,在拍摄的照片中,往往仅能够看到人像的大致轮廓。这是由于在逆光条件下,采用现有技术中的拍摄方式,根据整幅照片计算曝光补偿值,导致人像出现了欠曝光,导致照片中,人像部分偏暗,而包含光源的背景则出现了过曝光的问题,进而出现了这种逆光条件下无法清晰成像的情况。



技术实现要素:

本发明的目的旨在至少在一定程度上解决上述的技术问题之一。

为此,本发明的第一个目的在于提出一种曝光处理办法,通过将图像识别为不同的目标区域,根据确定的不同目标区域对应的第一曝光参数和权重值计算得到图像的第二曝光参数,该图像的第二曝光参数充分考虑了不同目标区域对曝光参数的影响,解决了逆光条件下因过曝导致无法清晰成像的技术问题。

本发明的第二个目的在于提出一种曝光处理装置。

本发明的第三个目的在于提出一种终端设备。

本发明的第四个目的在于提出另一种终端设备。

本发明的第五个目的在于提出一种计算机可读存储介质。

本发明的第六个目的在于提出一种计算机程序产品。

为了实现上述目的,本发明第一方面实施例提出了一种曝光处理方法,该方法为:

识别图像中的至少两个目标区域;

确定所述至少两个目标区域的第一曝光参数;

根据所述至少两个目标区域中各目标区域在所述图像中所占面积,调整各目标区域对应的权重值;

根据各目标区域的第一曝光参数和对应的权重值,计算得到所述图像的第二曝光参数;

根据所述图像的第二曝光参数,对所述图像进行曝光处理。

本发明的曝光处理方法中,识别图像中的至少两个目标区域,确定至少两个目标区域的第一曝光参数,根据至少两个目标区域中各目标区域在图像中所占面积,调整各目标区域对应的权重值,根据各目标区域的第一曝光参数和对应的权重值,计算得到图像的第二曝光参数,根据图像的第二曝光参数,对图像进行曝光处理。通过将图像识别为不同的目标区域,根据确定的不同目标区域对应的第一曝光参数和权重值计算得到图像的第二曝光参数,该图像的第二曝光参数充分考虑了不同目标区域对曝光参数的影响,解决了逆光条件下因过曝导致无法清晰成像的技术问题。

为了实现上述目的,本发明第二方面实施例提出了一种曝光处理装置,该装置包括:

识别模块,用于识别图像中的至少两个目标区域;

确定模块,用于确定所述至少两个目标区域的第一曝光参数;

调整模块,用于根据所述至少两个目标区域中各目标区域在所述图像中所占面积,调整各目标区域对应的权重值;

计算模块,用于根据各目标区域的第一曝光参数和对应的权重值,计算得到所述图像的第二曝光参数;

处理模块,用于根据所述图像的第二曝光参数,对所述图像进行曝光处理。

本发明实施例的一种曝光处理装置中,识别模块用于识别图像中的至少两个目标区域,确定模块确定至少两个目标区域的第一曝光参数,调整模块根据至少两个目标区域中各目标区域在图像中所占面积,调整目标区域对应的权重值,计算模块根据各目标区域的第一曝光参数和对应的权重值,计算得到图像的第二曝光参数,处理模块根据图像的第二曝光参数,对图像进行曝光处理。通过将图像识别为不同的目标区域,根据确定的不同目标区域对应的曝光参数和权重值计算得到图像的第二曝光参数,该图像的第二曝光参数充分考虑了不同目标区域对曝光参数的影响,解决了逆光条件下因过曝导致无法清晰成像的技术问题。

为了实现上述目的,本发明第三方面实施例提出了一种终端设备,该设备包括第二方面实施例所述的曝光处理装置。

为了实现上述目的,本发明第四方面实施例提出了另一种终端设备,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和存储器,其中,所述存储器存储有可执行程序代码,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,用于实现第一方面实施例所述的方法。

为了实现上述目的,本发明第五方面实施例提出了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现第一方面实施例所述的曝光处理方法。

为了实现上述目的,本发明第六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,执行第一方面实施例所述的曝光处理方法。

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

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:

图1为本发明实施例所提供的一种曝光处理方法的流程示意图

图2为本发明实施例所提供的另一种曝光处理方法的流程示意图;

图3为曝光补偿的示例性指示示意图;

图4为本发明实施例所提供的一种曝光处理装置的结构示意图;

图5为本发明实施例所提供的一种终端设备的结构示意图;

图6为本发明实施例所提供的另一种终端设备的结构示意图;以及

图7为图像处理电路的示意图。

具体实施方式

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。

下面参考附图描述本发明实施例的曝光处理方法、装置和终端设备。

人们在利用摄像产品进行拍照时,可得到包含人物的大头照,也可以得到包含人像和风景的照片,也有可能只是风景的风景照,本发明主要是针对含有人像的照片的曝光处理,而对于有人像的照片,为了便于说明,将图片中的目标区域分为人脸的目标区域、身体的目标区域和/背景的目标区域,并将图像中识别的至少两个目标区域均参与到第二曝光参数的确定过程中,可以解决逆光条件下无法清晰成像的技术问题,为此提出了一种曝光处理的方法。

图1为本发明实施例所提供的一种曝光处理方法的流程示意图,如图1所示,该方法包括:

步骤S101,识别图像中的至少两个目标区域。

具体地,在进行图像获取时,图像中可包含不同的目标区域,对于摄像头来讲不同的目标区域具有不同的深度,通过摄像头可以采集该深度信息,从而识别出不同的目标区域。作为一种可能的实现方式,采用的是双摄像头,该双摄像头可负责成像的同时测量得到深度信息;作为另一种可能的实现方式是采用深度摄像头(Red-Green-Blue Depth)RGBD,成像的同时获得深度信息,此外还可通过结构光/TOF镜头进行景深获取或测距,在此不一一列举。

其中,深度信息是指图像中每一个像素点所存储的数据就是这个像素点距离摄像头的距离,也就是深度信息。

进一步,通过测量得到的深度数据,获取图形中各像素点对应的深度信息之后,结合人脸识别技术,判断当前图像中是否包含人像,当图像中包含人像时,识别出人脸区域的位置信息,得到包含人脸的目标区域,从而得到包含人脸的目标区域包含的像素点及其对应的深度信息。其中,人脸识别技术,可以采用各种人脸识别算法识别出人脸的坐标区间,从而得到人脸的位置信息。

对于人脸识别,作为一种可能的实现方式,采用Adaboost模型算法,Adaboost算法是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器),然后把这些弱分类器集合起来,构成一个更强的最终分类器(强分类器),该算法本身是通过改变数据分布来实现的,它根据每次训练集中每个样本的分类是否正确,以及上次的总体分类的准确率,来确定每个样本的权值,并将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练,最后将每次训练得到的分类器最后融合起来,作为最后的决策分类器。优选的,在Adaboost算法中可以采用动态阀值,进一步加速人脸识别的速度,人脸识别算法还可以采用其他能快速识别人脸区域的算法,本发明中对人脸识别的算法不做限定。

进一步,根据各像素点包含的深度信息,以及已经识别出的包含人脸的目标区域,可以确定人脸中包含的像素点的深度信息,由于人脸和身体基本属于同一个成像平面,故像素点深度信息和人脸中像素点深度信息相同的像素点即识别为身体的像素点,即可识别出图像中包含身体的目标区域,图像中去除包含人脸的目标区域和包含身体的目标区域,则为包含背景的目标区域。

需要说明的是,为了描述简便,以下将包含人脸的目标区域简称为人脸目标区域,包含身体的目标区域简称为身体目标区域,包含背景的目标区域简称为背景目标区域。

步骤S102,确定至少两个目标区域的第一曝光参数。

具体地,测光系统测得各目标区域的亮度,根据测量得到的亮度确定目标区域的第一曝光参数,以获得较为平衡的曝光。

步骤S103,根据至少两个目标区域中各目标区域在图像中所占面积,调整各目标区域对应的权重值。

具体地,计算目标区域所占的面积有很多种可能的实现方式,作为一种可能的实现方式,将目标图片划分为多个子块,各子块的面积大小相同,例如,将目标图片划分为m*n个子块,每个子块的长度为目标图片长度的1/m,每个子块的宽度为目标图片宽度的1/n,从而,每个子块的面积为1/m*n,其中,m和n为正整数,优选地,m为9,n为7。

进一步,从获取的m*n个子块中,查找位于人脸目标区域的坐标区间的子块,以及包含了人脸目标区域的坐标区间的边缘的子块,得到人脸目标区域所包含的所有子块。由于各子块的面积是已知的,从而可以计算得到人脸目标区域的面积。

同样的方法,可以查找出身体目标区域所包含的所有子块,由于各子块的面积是已知的,从而可以计算得到身体目标区域的面积。

更进一步,去除人脸目标区域所包含的所有子块和身体目标区域包含的所有子块,即可得到背景目标区域所包含的所有子块。通过各子块的面积可以计算得到背景目标区域的面积,或者根据目标图片的总的面积去除人脸目标区域和身体目标区域的面积,也可以得到背景目标区域的面积。

需要说明的是,对于计算得到各目标区域面积的实现方式,本实施例中不做限定。

更进一步,通过人脸目标区域的面积,身体目标区域的面积和/或背景目标区域的面积,得到各目标区域在图像中所占面积的比重,根据该面积的比重调整各目标区域对应的权重值。

步骤S104,根据各目标区域的第一曝光参数和对应的权重值,计算得到图像的第二曝光参数。

具体地,根据计算得到的人脸目标区域的第一曝光参数,身体目标区域的第一曝光参数和/或背景目标区域的第一曝光参数,以及各目标区域对应的权重值,利用加权平均计算得到图像最终的第二曝光参数。

其种,这里的第一曝光参数和第二曝光参数均包括曝光补偿值,第一曝光参数中的曝光补偿值可以记为第一曝光补偿值,第二曝光参数中的曝光补偿值可以记为第二曝光补偿值。

步骤S105,根据图像的第二曝光参数,对图像进行曝光处理。

具体地,根据得到的图像的第二曝光参数,对图像进行曝光处理,得到曝光适宜的图像。

本实施例的一种曝光处理方法中:识别图像中的至少两个目标区域,确定目标区域的第一曝光参数,根据目标区域在图像中所占面积,调整目标区域对应的权重值,根据各目标区域的第一曝光参数和对应的权重值,计算得到图像的第二曝光参数,根据图像的第二曝光参数,对图像进行曝光处理。通过将图像识别为不同的目标区域,根据确定的不同目标区域对应的第一曝光参数和权重值计算得到图像的第二曝光参数,该图像的第二曝光参数充分考虑了不同目标区域对曝光参数的影响,解决了逆光条件下因过曝导致无法清晰成像的技术问题。

在上一实施例基础上,为了更加清楚的解释曝光处理的方法,本发明提出了另一种曝光处理方法,详细解释了当目标区域为人脸目标区域、身体目标区域和背景目标区域时,曝光处理的办法,图2为本发明实施例所提供的另一种曝光处理方法的流程示意图,如图2所示,包括如下步骤:

步骤S201,识别图像中的三个目标区域。

具体地,当图像中包含人像时,将人脸区域识别为一个目标区域,称为人脸目标区域;将身体对应的区域识别为另一个目标区域,称为身体目标区域;将人脸目标区域和身体目标区域以外的区域识别为背景目标区域。

利用提取得到的各像素点对应的深度信息,以及通过人脸识别技术识别得到的人脸目标区域,可以得到人体轮廓和对应的目标区域,去除人脸目标区域,即为身体目标区域。从图像中去除人脸目标区域和身体目标区域则得到背景目标区域。

步骤S202,计算各目标区域的亮度。

具体地,相机在拍照过程中,将图像识别为不同的目标区域,相机的测光系统对不同的目标区域进行自动测光,测得图像的亮度。

目前相机测光有很多种可能的实现方式,其中一种可能的实现方式是,采用镜头测光(Through the lens,TTL)方式,即自动测光系统经过镜头来测光,也就是光线经于镜头投射在图像传感器上,图像传感器将光信号传送给相机的处理器作分析,从而得到图像中不同目标区域的亮度。利用该实现方式的测光模式,又细分为点测光,区域测光,中央重点平均测光等。需要说明的是,对于测量不同区域的亮度的实现方式,本实施例中不做限定。

步骤S203,根据各目标区域的亮度确定对应区域的第一曝光参数。

具体地,根据测光系统测量得到的不同目标区域的亮度,确定不同目标区域对应的第一曝光参数,第一曝光参数中包含曝光补偿值(即第一曝光补偿值)。

更进一步,相机中光圈、快门速度和ISO值是决定曝光的三大要素,而相机中的测光系统根据测量得到的亮度将它们彼此匹配,即根据测量得到的亮度确定光圈、快门速度和ISO值的组合曝光参数,在该原始曝光参数下,得到的图像可能是曝光过度或者曝光不足,需要通过确定第一曝光补偿值来修正。

确定第一曝光补偿值的方法,有很多种可能的实现方式,其中一种可能的实现方式是,通过测量得到的各目标区域的亮度值和预设亮度阈值比较,来确定各目标区域的第一曝光补偿值。例如,当背景目标区域的亮度值为大于200勒克司度(lux),则背景目标区域的第一曝光补偿值为-1EV,即背景目标区域的亮度需要降低。本实施例中对得到各目标区域第一曝光补偿值的方式不做限定。

步骤S204,根据目标区域在图像中所占的面积,调整目标区域对应的权重值。

具体地,可以预设人脸目标区域,身体目标区域和背景目标区域对应的权重为一个具体的数值,再根据各目标区域在图像中所占的面积,对各目标区域对应的权重值进行调整,目的是当人脸目标区域和/或身体目标区域对应所占的面积较小时,也需要调高人脸目标区域和/或身体目标区域对应的权重值。实现方式为,可以通过预设的面积的阈值和各目标区域所占的面积做比较,确定是否调高人脸目标区域和/或身体目标区域对应的权重。

一种可能的实现方式是,设定第一阈值,若人脸目标区域和/或身体目标区域在图像中所占面积比例低于第一阈值,调高人脸目标区域和/或身体目标区域对应的权重值,以及调低背景目标区域对应的权重值。

另一种可能的实现方式是,设定第二阈值,若背景目标区域所占面积比例高于第二阈值,调高人脸目标区域对应的权重值和/或身体目标区域对应的权重值,以及调低背景目标区域对应的权重值。

需要说明的是,根据设定阈值调高人脸目标区域和/或身体目标区域对应的权重值,具体阈值和调整范围,可由本领域技术人员根据实际应用中的统计数据分析设定,本实施例中不做限定。

步骤S205,根据各目标区域的第一曝光参数和对应的权重值,计算得到图像的第二曝光参数。

具体地,将调整后得到的权重值和各区域对应的第一曝光参数中的第一曝光补偿值进行加权平均,计算得到图像的第二曝光参数中的曝光补偿值(即第二曝光补偿值),从而利用第二曝光补偿值对图像进行曝光调节。

例如,人脸目标区域调整后的权重值可以高于背景目标区域调整后的权重值,和/或,人脸目标区域调整后的权重值高于身体目标区域调整后的权重值,具体来说,人脸目标区域的第一曝光补偿值为xEV,身体目标区域的第一曝光补偿值为yEV,背景目标区域的第一曝光补偿值为zEV,对应的权重值分别为0.5,0.3,0.2,通过加权公式x*0.5+y*0.3+z*0.2则计算得到最终图像的第二曝光补偿值。这里人脸目标区域的权重值为0.5,分别高于身体目标区域的权重值0.3,以及背景目标区域的权重值0.2,从而优先依据人脸目标区域的第一曝光补偿值对整幅画面进行曝光补偿。可见,通过调整人脸目标区域、背景目标区域和身体目标区域的权重值的过程中,调高人脸目标区域的权重,从而能够优先保证人脸部分曝光的准确性。

本领域技术人员可以想到,在某些应用场景下,若需要优先保证背景目标区域或者是身体目标区域的曝光准确性,可以相应将背景目标区域或者是身体目标区域的权重调高,从而优先保证相应区域的曝光准确性。

步骤S206,根据图像的第二曝光参数,对图像进行曝光处理。

具体地,根据图像的第二曝光补偿值,对图形进行正向或者负向的曝光补偿,从而使图片得到合适的曝光,得到清晰的图像。图3为曝光补偿的示例性指示示意图,如图3所示,例如,如果曝光补偿值是+1EV,则对图像进行正向的曝光补偿,提高图像的亮度;如果曝光补偿值是-1EV,则对图像进行负向的曝光补偿,降低图像的亮度。

需要说明的是,当图片中的目标区域只有两个目标区域,即人脸目标区域和身体目标区域,或者人脸目标区域和背景目标区域时,曝光处理方法和上述实施例原理一样,此处不再赘述。

为了实现上述实施例,本发明还提出了一种曝光处理装置,图4为本发明实施例所提供的一种曝光处理装置的结构示意图,如图4所示,该装置包括:识别模块31、确定模块32、调整模块33、计算模块34和处理模块35。

识别模块31,用于识别图像中的至少两个目标区域。

确定模块32,用于确定所述至少两个目标区域的第一曝光参数。

调整模块33,用于根据所述至少两个目标区域中各目标区域在所述图像中所占面积,调整各目标区域对应的权重值。

计算模块34,用于根据各目标区域的第一曝光参数和对应的权重值,计算得到所述图像的第二曝光参数。

处理模块35,用于根据所述图像的第二曝光参数,对所述图像进行曝光处理。

需要说明的是,上述对方法实施例的解释说明也适用于本发明实施例的装置,此处不再赘述。

本发明实施例的曝光处理装置中,识别模块用于识别图像中的至少两个目标区域,确定模块确定至少两个目标区域的第一曝光参数,调整模块根据至少两个目标区域中各目标区域在图像中所占面积,调整目标区域对应的权重值,计算模块根据各目标区域的第一曝光参数和对应的权重值,计算得到图像的第二曝光参数,处理模块根据图像的第二曝光参数,对图像进行曝光处理。通过将图像识别为不同的目标区域,根据确定的不同目标区域对应的曝光参数和权重值计算得到图像的第二曝光参数,该图像的第二曝光参数充分考虑了不同目标区域对曝光参数的影响,解决了逆光条件下因过曝导致无法清晰成像的技术问题。

为了实现上述实施例,本发明还提出了一种终端设备,图5为本发明实施例所提供的一种终端设备的结构示意图,如图5所示,该终端设备包括曝光处理装置100。

需要说明的是,曝光处理装置100的结构图具体可参照图4,前述对曝光处理装置实施例的描述,也适用于本发明实施例的终端设备中的曝光处理装置100,其实现原理类似,在此不再赘述。

为了实现上述实施例,本发明还提出了另一种终端设备,图6为本发明实施例所提供的另一种终端设备的结构示意图,如图6所示,该终端设备1000包括:壳体1100和位于壳体1100内的存储器1111和处理器1112。

其中,存储器1111存储有可执行程序代码;处理器1112通过读取存储器1111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,以用于执行前述实施例所述的曝光处理方法。

需要说明的是,前述对曝光处理方法实施例的描述,也适用于本发明实施例的终端设备1000,其实现原理类似,在此不再赘述。

为了实现上述实施例,本发明还提出了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现前述实施例所提供的曝光处理方法。

为了实现上述实施例,本发明还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,执行前述实施例所提供的曝光处理方法。

本发明实施例,还提供了一种移动终端,该移动终端包括镜头模组。具体来说,该镜头模组包括镜头和图像传感器。

其中,镜头,是由透镜组成的光学装置。被摄物发出的光或反射光,入射到镜头内部后,作为入射光由透镜进行调制,以使入射光在图像传感器处成像。

图像传感器,至少包括了彩色滤光片阵列、像素单元阵列和图像处理电路。彩色滤光片阵列包括有多个彩色滤光片像素,像素单元阵列包括有多个像素单元,彩色滤光片阵列中的彩色滤光片像素与像素单元阵列中对应像素单元对齐。经过镜头透镜调制的入射光,在由彩色滤光片像素进行滤光后,照射到对应的像素单元。并由该像素单元进行光电转换,以将光信号转换为电信号,从而采集到电信号形式的图像信息。一般来说,这里的电信号为模拟信号。

进而,图像处理电路对像素单元阵列所采集到的图像信息进行图像处理。在本实施例中,图像处理电路具体用于执行以下步骤:依据采集到的图像信息,识别图像中的至少两个目标区域,确定目标区域的第一曝光参数,根据目标区域在图像中所占面积,调整目标区域对应的权重值,根据各目标区域的第一曝光参数和对应的权重值,计算得到图像的第二曝光参数,根据图像的第二曝光参数,对该图像进行曝光处理。

作为一种可能的实现方式,图7为图像处理电路的示意图,如图7所示,图像处理电路包括相关双采样器(Correlated Double Sampling,CDS)71、模拟信号处理器(Analog Signal Processor,ASP)72、模数变换器(Analog to Digital Converter,ADC)73、图像信号处理器(Image Signal Processing,ISP)74以及传感控制块(Sensor Control Block)75。

像素单元阵列70与CDS71连接,CDS71、ASP72、ADC73和ISP74顺次连接,从而依次对像素单元阵列采集的图像信息进行图像处理。传感控制块75分别与像素单元阵列、CDS71、ASP72、ADC73和ISP74连接,传感控制块75用于根据从ISP74获取到的控制参数,对像素单元阵列、CDS71、ASP72、ADC73的图像处理过程进行控制。

其中,CDS71,用于依据传感控制块75提供的控制参数,采用相关双采样方式,对图像传感器采集到的模拟电信号进行噪声抑制。

ASP72,用于依据传感控制块75提供的控制参数,对该模拟电信号进行信号放大、自动曝光调整、时序控制、像素抽样控制等信号处理。

ADC73,用于依据传感控制块75提供的控制参数,将连续变量的模拟电信号,转换为离散的数字电信号,从而得到数字电信号形式的图像信息。

ISP74,用于根据数字电信号形式的图像信息进行图像处理。具体来说,本实施例中,ISP74识别图像中的至少两个目标区域;并分别确定至少两个目标区域中各目标区域的第一曝光参数;根据各目标区域在所述图像中所占面积,调整各目标区域对应的权重值;根据各目标区域的第一曝光参数和对应的权重值,计算得到所述图像的第二曝光参数。进而ISP74根据所述图像的第二曝光参数,对所述图像进行曝光处理。

进一步,移动终端还可以包括图形处理器(Graphics Processing Unit,GPU),用于对曝光处理后的图像进行渲染,以使其显示在移动终端的显示屏上。

本实施例中,移动终端充分考虑了图像中不同区域对曝光参数的影响,解决了现有技术中曝光处理准确度不高的技术问题。

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。

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。

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