一种图像的调整方法及其终端与流程

本发明属于图像处理技术领域，尤其涉及一种图像的调整方法及其终端。

背景技术：

图像，作为现有最常用的文件类型之一，广泛应用于各个领域，特别在广告领域等以展示为主的领域，图像显示质量的高低将与图像的对比度息息相关。而现有的图像对比度调整技术，一般是通过伽马曲线对图像中各个像素点进行线性调整。然而上述调整方式，对图像中所有像素点均通过统一的系数进行调节，对于图像中包含多处亮度差别较大的区域的情况，虽然调整后的图像中一部分的区域的对比度符合预期效果，但仍存在部分区域的对比度偏低或偏高，导致整体对比度失衡，降低了图像显示质量，影响用户的观看体验。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明实施例提供了一种图像的调整方法及其终端，以解决现有的图像对比度调整技术，对于图像中包含多处亮度差别较大的区域的情况，虽然调整后的图像中部分的区域的对比度符合预期效果，但仍存在部分区域的对比度偏低或偏高，导致整体对比度失衡，降低了图像显示质量，影响用户的观看体验的问题。

本发明实施例的第一方面提供了一种图像的调整方法，所述图像的调整方法包括：

获取待调整的图像中各个像素点的亮度值；

将所述亮度值导入预设的双边滤波函数，计算各个所述像素点的滤波输出值；

基于所述滤波输出值，确定各个所述像素点的对比度调整系数；

根据所述对比度调整系数对各个所述像素点的像素值进行调整，生成调整后的图像。

本发明实施例的第二方面提供了一种图像的调整终端，所述图像的调整终端包括：

亮度值获取单元，用于获取待调整的图像中各个像素点的亮度值；

滤波输出值计算单元，用于将所述亮度值导入预设的双边滤波函数，计算各个所述像素点的滤波输出值；

对比度调整系数确定单元，用于基于所述滤波输出值，确定各个所述像素点的对比度调整系数；

图像调整单元，用于根据所述对比度调整系数对各个所述像素点的像素值进行调整，生成调整后的图像。

本发明实施例的第三方面提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

获取待调整的图像中各个像素点的亮度值；

将所述亮度值导入预设的双边滤波函数，计算各个所述像素点的滤波输出值；

基于所述滤波输出值，确定各个所述像素点的对比度调整系数；

根据所述对比度调整系数对各个所述像素点的像素值进行调整，生成调整后的图像。

本发明实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

获取待调整的图像中各个像素点的亮度值；

将所述亮度值导入预设的双边滤波函数，计算各个所述像素点的滤波输出值；

基于所述滤波输出值，确定各个所述像素点的对比度调整系数；

根据所述对比度调整系数对各个所述像素点的像素值进行调整，生成调整后的图像。

实施本发明实施例提供的一种图像的调整方法及其终端具有以下有益效果：

本发明实施例通过将待调整的图像中各个像素点的亮度值导入到双边滤波函数，从而确定各个像素点对应的滤波输出值，由于双边滤波函数在对图像进行平滑处理的过程中，依然可以保留图像中的边界值，从而边界的像素点具有更好的显示效果，除边界外的其他区域内的像素点也能根据平滑处理后的图像确定一个与之匹配的滤波输出值，继而根据该滤波输出值确定每个像素点的对比度调整系数，并对各个像素点的像素值进行调整，得到调整后的图像，提高图像整体的对比度，使得图像清晰可见。与现有的图像对比度调整技术相比，本发明实施例为每个像素点确定与之对应的对比度调整系数，并非通过统一的伽马系数对整体图像的像素值进行加权处理，即便存在多个明暗区域，也能够实现对图像所包含的像素点进行精准调整的目的，并提高整体图像的对比度，使得图像清晰可见，提高了图像的显示效果。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明第一实施例提供的一种图像的调整方法的实现流程图；

图2是本发明第二实施例提供的一种图像的调整方法s102的具体实现流程图；

图3是本发明第三实施例提供的一种图像的调整方法s101的具体实现流程图；

图4是本发明第四实施例提供的一种图像的调整方法s103的具体实现流程图；

图5是本发明一实施例提供的一种图像的调整终端的结构框图；

图6是本发明一实施例提供的一种终端设备的示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

在本发明实施例中，流程的执行主体为安装有图像的调整程序的终端设备，终端设备包括计算机设备、平板电脑、智能手机、智能电视等设备，优选地，该终端设备为一图像显示设备，通过本实施例提供的图像的调整方法，在图像显示之前进行对比度调整，以获得更好的显示效果。图1示出了本发明第一实施例提供的图像的调整方法的实现流程图，详述如下：

在s101中，获取待调整的图像中各个像素点的亮度值。

在本实施例中，图像调整的执行时机包括手动触发以及自动触发两种触发方式。对于手动触发方式具体为：用户通过终端设备的交互设备，生成图像调整的指令，该指令中包含所需调整的图像标识，终端设备在接收到该图像调整的指令后，则执行s101的相关操作，以响应用户发起的调整请求。对于自动触发方式具体为：检测当前时刻是否符合预设的调整时机，若是，则执行s101的相关操作。

其中，该预设的调整时机可以为：终端设备在接收到用户的图像文件时，将图像文件存储于缓存区域，并执行s101的相关操作，在调整完成后，再将调整后的图像存储于文件存储区域内。该预设的调整时机还可以为：终端设备在接收到用户发起的图像文件显示请求时，则执行s101的相关操作，并在调整完成后，才将调整后的图像进行输出。

在本实施例中，待调整的图像可以为单幅图像文件，也可以为视频文件中每一帧图像。在该情况下，终端设备首先对视频文件进行解析，获取每一帧对应的图像数据，并对每一帧的图像数据进行调整后，再根据图像数据的播放次序，生成调整后的视频文件。

在本实施例中，待调整的图像文件的类型可以为luv色彩空间类型的图像文件，在该情况下，终端设备直接获取亮度l通道的值，则可以确定图像中各个像素点的亮度值。若待调整的文件类型为三基色(redgreenblue，rgb)图像，则可以通过亮度转换算法，根据各个像素点在三个通道各自对应的像素值，确定该像素点的亮度值。

在s102中，将所述亮度值导入预设的双边滤波函数，计算各个所述像素点的滤波输出值。

在本实施例中，终端设备在获取了图像中各个像素点的亮度值后，则获取预设的双边滤波函数，并将图像中的各个亮度值导入至该双边滤波函数中，计算各个像素点所对应的滤波输出值。其中，该双边滤波函数用于对图像进行平滑处理，并保留图像中已有的边界。

在本实施例中，各个像素点的滤波输出值除了与自身的亮度值相关之外，还与该像素点在预设范围内的像素点的亮度值相关。因此，在计算各个像素点的滤波输出值时，除了需要导入该像素点的亮度值到双边滤波函数外，还需要导入预设范围内的像素点的亮度值。

在本实施例中，双边滤波函数可存储于终端设备的存储单元中，在该情况下，终端设备直接读取存储单元即可获取到双边滤波函数。终端设备还可以通过服务器获取该双边滤波函数，在该情况下，终端设备将服务器发送一个滤波函数获取请求，继而服务器将双边滤波函数封装于请求响应信息中，并返回请求响应信息给终端设备。

可选地，为了提高双边滤波函数的调整效果且适应不同设备的差异，服务器可定时更新该双边滤波函数中相关的参数值，并将更新后的双边滤波函数发送给各个终端设备，具体的实现过程如下：服务器在接受到与终端设备相关的版本更新文件时，将根据该版本更新文件中的图像显示参数，对双边滤波函数进行调整，并将调整后的双边滤波函数发送给安装了该版本更新文件的终端设备，以使双边滤波函数与终端设备版本相匹配。

在s103中，基于所述滤波输出值，确定各个所述像素点的对比度调整系数。

在本实施例中，为了避免因采用统一的对比度调整系数，而导致包含多个明暗区域的图像在调整后，部分区域依然存在对比度较低的情况，终端设备需要为每个像素点确定与之对应的对比度调整系数，因此，终端设备将根据计算得到的滤波输出值，确定该像素点的对比度调整系数。

在本实施例中，终端设备可以直接采用滤波输出值作为对比度调整系数，也可以通过预设的对比度调整系数转换算法，将滤波输出值导入到该转换算法内，以计算得到该像素点对应的对比度调整系数。

在s104中，根据所述对比度调整系数对各个所述像素点的像素值进行调整，生成调整后的图像。

在本实施例中，终端设备根据该对比度调整系数调整各个像素点的像素值，从而图像中每一个像素点均进行对比优化处理，即所有调整后的像素点所构成的图像，即为调整后的图像。终端设备在调整完成后，可对图像进行显示输出、存储或转发的相关操作。

在本实施例中，终端设备还可以为图像调整的服务器。在该情况下，用户终端可将需要调整的图像发送给本实施例提供的终端设备，在接收到该需要调整的图像后，则执行s101至s104的相关操作，并将调整后的图像返回给用户终端，从而实现响应用户调整请求的目的。

以上可以看出，本发明实施例提供的一种图像的调整方法通过将待调整的图像中各个像素点的亮度值导入到双边滤波函数，从而确定各个像素点对应的滤波输出值，由于双边滤波函数在对图像进行平滑处理的过程中，依然可以保留图像中的边界值，从而边界的像素点具有更好的显示效果，除边界外的其他区域内的像素点也能根据平滑处理后的图像确定一个与之匹配的滤波输出值，提高图像整体的对比度，使得图像清晰可见，继而根据该滤波输出值确定每个像素点的对比度调整系数，并对各个像素点的像素值进行调整，得到调整后的图像。与现有的图像对比度调整技术相比，本发明实施例为每个像素点确定与之对应的对比度调整系数，并非通过统一的伽马系数对整体图像的像素值进行加权处理，即便存在多个明暗区域，也能够实现对图像所包含的像素点进行精准调整的目的，并提高整体图像的对比度，使得图像清晰可见，提高了图像的显示效果。

图2示出了本发明第二实施例提供的一种图像的调整方法s102的具体实现流程图。参见图2所示，相对于图1所述实施例，本实施例提供的一种图像的调整方法s102包括s1021以及s1022，详述如下：

进一步地，所述将所述亮度值导入预设的双边滤波函数，计算各个所述像素点的滤波输出值，包括：

在s1021中，将以任一像素点为中心，在预设范围内包含像素点的亮度值导入到灰度因子转换模型以及空域因子转换模型，确定该像素点的灰度因子以及空域因子。

在本实施例中，由于双边滤波函数是结合图像的空间邻近度和像素值相似度的一种折中处理，不仅考虑空域信息还考虑灰度相似性，从而达到保边去噪的目的。因此，在确定一个像素点的滤波输出值时，首先需要确定该像素点的空域因子以及灰度因子，继而通过上述两个因子求出该像素点对应的滤波输出值。

在本实施例中，终端设备将以任一像素点为中心，在预设范围内包含的像素点作为该中心像素点所对应的邻近域，即该范围内包含的像素点的像素值将影响中心像素点所对应的滤波输出值。当然，该所选取的预设范围的面积越大，则得到的图像平滑效果更高，但相对地收敛时间较长，计算量较大；而该预设范围的面积较小，则计算得到的滤波输出值所考虑的像素点较少，图像平滑效果较低，但相对地，收敛时间较短，计算量也较少。因此，用户可根据实际需求，调整该预设范围的大小。

可选地，在本实施例中，终端设备可通过图像识别算法，确定待调整的图像中明暗差异较大的区域的数量，根据该区域数量调整该预设范围的大小。具体地，终端设备设置有明暗区域数量与预设范围的转换关系表，终端设备在确定了图像中明暗区域的数量后，则查询该转换关系表，确定与之匹配的预设范围。其中，明暗差异较大的区域数量越多，则预设范围越大；反之，明暗差异较大的区域数量较少，则预设范围越小。

在本实施例中，终端设备将预设范围内的包含的像素点导入到灰度因子转换模型以及空域因子转换模型，以确定该预设范围的中心点所对应的灰度因子以及空域因子。

在s1022中，将灰度因子与空域因子之间的比值作为所述像素点的滤波输出值。

在本实施例中，滤波输出值具体为灰度因子与空域因子之间的比值。具体地，计算的过程如下：

其中，f(x,y)为坐标(x,y)的像素点的滤波输出值，a(x,y)为坐标(x,y)的像素点的灰度因子，b(x,y)为坐标(x,y)的像素点的空域因子。

在本发明实施例中，通过计算像素点的空域因子以及灰度因子，确定该像素点的滤波输出值，并且在确定滤波输出值时考虑了像素点所在区域的范围内的其他像素点的像素值，从而提高了调整的准确度。

进一步地，作为本发明另一实施例，所述图像为三基色rgb图像；所述灰度因子转换模型具体为：

其中，

-m≤i≤m且0≤x-i；

-n≤j≤n且0≤y-j；

所述a(x,y)为所述像素点的灰度因子；x为所述像素点所在位置的横坐标，y为所述像素点所在位置的纵坐标，所述x为大于等于1且小于等于x的正整数，所述x为所述图像中横坐标所包含像素的个数，所述y为大于等于1且小于等于y的正整数，所述y为所述图像中纵坐标所包含像素的个数；所述i(x,y)为所述像素点的亮度值；所述ir(x,y)为所述像素点在红色通道对应的像素值；所述ib(x,y)为所述像素点在蓝色通道对应的像素值；所述ig(x,y)为所述像素点在绿色通道对应的像素值；所述σc和σd是正数，为预设的调整系数；所述预设范围为以所述像素点为中心，以m和n为边长所构成的矩形区域，所述m和所述n为正整数，且满足1≤m≤x/2和1≤n≤y/2；

所述空域因子转换模型具体为：

所述b(x,y)为所述像素点的灰度因子。

在本实施例中，待调整的图像为rgb格式的图像，即每个像素点由三个通道的像素值构成，分别为红色r通道、绿色g通道以及蓝色b通道，并获取每个像素点在各个通道各自对应的像素值。

在本实施例中，预设范围的边长m和n是用户预先输入的，对于不同图像，其实际尺寸可能不同，从而x和y的值也存在差异。对于部分图像，即m的值可能大于x/2，和/或n的值大于y/2，在该情况下，终端设备将m的值从用户预设的值调整为x/2，和/或将n的值从预设值调整为y/2，以满足上述要求参数的取值要求。

在本实施例中，σc和σd是预设的调整系数，如s1021所述，可以根据设备系统版本以及终端型号确定其具体的数值。

图3示出了本发明第三实施例提供的一种图像的调整方法s101的具体实现流程图。参见图3所示，相对于图2所述实施例，本实施例提供的一种图像的调整方法中s101具体为s1011：

进一步地，所述获取待调整的图像中各个像素点的亮度值，包括：

在s1011中，将所述像素点在所述红色通道、所述绿色通道以及所述蓝色通道各自对应的像素值导入预设的亮度值转换模型，确定所述像素点的亮度值；其中，所述亮度值转换模型为：

在本实施例中，由于图像中各个像素点的亮度值，可以认为是将图像转换为灰度图，该灰度图中该像素点对应的像素值即为亮度值，而将图像转换为灰度图的过程就是基于rgb三个通道中所有像素点的像素值的平均值生成的图像，因此，亮度值的转换过程也可以参考从rgb图像转换为灰度图像的过程。

在本实施例中，终端设备获取某一像素点在红色r通道、绿色g通道以及蓝色b通道各自对应的像素值，每个像素值均为0-255范围内的整数，继而将上述三个像素值导入到亮度值转换模型，计算该像素点所对应的亮度值。所述亮度值转换模型为：

其中，i(x,y)为坐标(x,y)像素点的亮度值；所述ir(x,y)为坐标(x,y)像素点在红色通道对应的像素值；所述ib(x,y)为坐标(x,y)像素点在蓝色通道对应的像素值；所述ig(x,y)为坐标(x,y)像素点在绿色通道对应的像素值。

在本发明实施例中，通过计算三个通道的像素值的平均值，作为像素点的亮度值，计算量较小，从而提高了图像调整的速度。

图4示出了本发明第四实施例提供的一种图像的调整方法s103的具体实现流程图。参见图4所示，相对于图1至图3所述实施例，本实施例提供的一种图像的调整方法中所述基于所述滤波输出值，确定各个所述像素点的对比度调整系数，具体为：s1031，详述如下：

在s1031中，将所述滤波输出值导入到伽马系数转换模型，确定所述像素点的对比度调整系数；所述伽马系数转换模型具体为：

其中，所述t(x,y)为所述像素点的对比度调整系数；所述i(x,y)为所述像素点的亮度值；所述f(x,y)为所述像素点的滤波输出值。

在本实施例中，终端设备在计算了各个像素点的滤波输出值后，则把滤波输出值导入到预设的伽马系数转换模型，计算各个像素点的伽马系数，并将该伽马系数作为对比度调整系数。

在本实施例中，终端设备在确定了对比度调整系数后，则通过该对比度调整系数对各个像素点进行调整。调整的具体操作可以为：

i⁰(x,y)＝t(x,y)i(x,y)

ir⁰(x,y)＝t(x,y)ir(x,y)

ig⁰(x,y)＝t(x,y)ig(x,y)

ib⁰(x,y)＝t(x,y)ib(xx,y)

其中，i⁰(x,y)为坐标(x,y)像素点调整后的亮度值；ir⁰(x,y)为坐标(x,y)像素点调整后的红色通道的像素值；ig⁰(x,y)为坐标(x,y)像素点调整后的绿色通道的像素值；ib⁰(x,y)为坐标(x,y)像素点调整后的蓝色通道的像素值。

在本发明实施例中，终端设备可通过滤波输出值确定各个像素点的伽马系数，并识别为对比度调整系数，实现对图像每个像素点均配置一个独立的调整权重，从而提高了调整的准确率。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

图5示出了本发明一实施例提供的一种图像的调整终端的结构框图，该图像的调整终端包括的各单元用于执行图1至图4对应的实施例中的各步骤。具体请参阅图1至图4所对应的实施例中的相关描述。为了便于说明，仅示出了与本实施例相关的部分。

参见图5，所述图像的调整终端包括：

亮度值获取单元51，用于获取待调整的图像中各个像素点的亮度值；

滤波输出值计算单元52，用于将所述亮度值导入预设的双边滤波函数，计算各个所述像素点的滤波输出值；

对比度调整系数确定单元53，用于基于所述滤波输出值，确定各个所述像素点的对比度调整系数；

图像调整单元54，用于根据所述对比度调整系数对各个所述像素点的像素值进行调整，生成调整后的图像。

可选地，所述滤波输出值计算单元52包括：

调整因子转换单元，用于将以任一像素点为中心，在预设范围内包含像素点的亮度值导入到灰度因子转换模型以及空域因子转换模型，确定该像素点的灰度因子以及空域因子；

调整因子计算单元，用于将灰度因子与空域因子之间的比值作为所述像素点的滤波输出值。

可选地，所述图像为三基色rgb图像；所述灰度因子转换模型具体为：

其中，

-m≤i≤m且0≤x-i；

-n≤j≤n且0≤y-j；

所述a(x,y)为所述像素点的灰度因子；x为所述像素点所在位置的横坐标，y为所述像素点所在位置的纵坐标，所述x为大于等于1且小于等于x的正整数，所述x为所述图像中横坐标包含的像素点的总个数，所述y为大于等于1且小于等于y的正整数，所述y为所述图像中纵坐标包含的像素点的总个数；所述i(x,y)为所述像素点的亮度值；所述ir(x,y)为所述像素点在红色通道对应的像素值；所述ib(x,y)为所述像素点在蓝色通道对应的像素值；所述ig(x,y)为所述像素点在绿色通道对应的像素值；所述σc和σd是正数，为预设的调整系数；所述预设范围为以所述像素点为中心，以m和n为边长所构成的矩形区域，所述m和所述n为正整数，且满足1≤m≤x/2和1≤n≤y/2；

所述空域因子转换模型具体为：

所述b(x,y)为所述像素点的灰度因子。

可选地，所述亮度值获取单元51，具体用于：

将所述像素点在所述红色通道、所述绿色通道以及所述蓝色通道各自对应的像素值导入预设的亮度值转换模型，确定所述像素点的亮度值；其中，所述亮度值转换模型为：

可选地，所述调整因子计算单元54，具体用于：

将所述滤波输出值导入到伽马系数转换模型，确定所述像素点的对比度调整系数；所述伽马系数转换模型具体为：

其中，所述t(x,y)为所述像素点的对比度调整系数；所述i(x,y)为所述像素点的亮度值；所述f(x,y)为所述像素点的滤波输出值。

因此，本发明实施例提供的图像的调整终端同样可以为每个像素点确定与之对应的对比度调整系数，并非通过统一的伽马系数对整体图像的像素值进行加权处理，即便存在多个明暗区域，也能够实现对图像所包含的像素点进行精准调整的目的，并提高整体图像的对比度，使得图像清晰可见，提高了图像的显示效果。

图6是本发明另一实施例提供的一种终端设备的示意图。如图6所示，该实施例的终端设备6包括：处理器60、存储器61以及存储在所述存储器61中并可在所述处理器60上运行的计算机程序62，例如图像的调整程序。所述处理器60执行所述计算机程序62时实现上述各个图像的调整方法实施例中的步骤，例如图1所示的s101至s104。或者，所述处理器60执行所述计算机程序62时实现上述各装置实施例中各单元的功能，例如图5所示模块51至54功能。

示例性的，所述计算机程序62可以被分割成一个或多个单元，所述一个或者多个单元被存储在所述存储器61中，并由所述处理器60执行，以完成本发明。所述一个或多个单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序62在所述终端设备6中的执行过程。例如，所述计算机程序62可以被分割成亮度值获取单元、滤波输出值计算单元、对比度调整系数确定单元以及图像调整单元，各单元具体功能如下：

亮度值获取单元，用于获取待调整的图像中各个像素点的亮度值；

滤波输出值计算单元，用于将所述亮度值导入预设的双边滤波函数，计算各个所述像素点的滤波输出值；

对比度调整系数确定单元，用于基于所述滤波输出值，确定各个所述像素点的对比度调整系数；

图像调整单元，用于根据所述对比度调整系数对各个所述像素点的像素值进行调整，生成调整后的图像。

所述终端设备6可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述终端设备可包括，但不仅限于，处理器60、存储器61。本领域技术人员可以理解，图6仅仅是终端设备6的示例，并不构成对终端设备6的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所称处理器60可以是中央处理单元(centralprocessingunit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digitalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

所述存储器61可以是所述终端设备6的内部存储单元，例如终端设备6的硬盘或内存。所述存储器61也可以是所述终端设备6的外部存储设备，例如所述终端设备6上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smartmediacard,smc)，安全数字(securedigital,sd)卡，闪存卡(flashcard)等。进一步地，所述存储器61还可以既包括所述终端设备6的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器61用于存储所述计算机程序以及所述终端设备所需的其他程序和数据。所述存储器61还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，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单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，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单元中，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单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。