一种静态图像的处理方法及装置与流程
本申请涉及通信技术领域，尤其涉及一种静态图像的处理方法及装置。
背景技术：
近年来，随着桌面虚拟化基础架构(virtualdesktop1nfrastructure，vdi)解决方案越来越普及，该解决方案已经陆续部署到广域网环境使用，即将桌面虚拟化技术部署到广域网上。由于广域网的带宽较低，故需要将桌面虚拟化技术传输的图像进行压缩，其中，基于桌面虚拟化技术的虚拟桌面的屏幕图像一般是静态图像，且静态图像通常采用有损压缩，有损压缩包括联合图像专家组(jointphotographicexpertsgroup，jpeg)、jpeg2000、webp等压缩算法。
jpeg压缩算法实现了jpeg-turbo的工程优化，该算法对图像数据的处理效率较高，但压缩率较低。
jpeg2000压缩算法是在jpeg的基础上需要通过增加图像复杂度，可以将压缩率的提升10％～30％左右，由于增加了图像复杂度，故处理效率较低。
webp压缩算法也是在jpeg的基础上通过增加图像复杂度，来提升压缩率，可以将压缩率的提升30％左右，处理效率较低。
综上，在屏幕图像处理过程中，jpeg2000压缩算法和webp压缩算法的处理效率较低，jpeg压缩算法有较高的处理效率，但压缩率较低。
技术实现要素：
本申请实施例提供一种静态图像的处理及装置，解决了现有技术存在的上述问题，以在保持静态图像有损压缩处理效率不变的情况下，提高了静态图像有损压缩算法的压缩率，如jpeg压缩算法的压缩率。
第一方面，提供了一种静态图像的处理方法，该方法可以包括：
按照预设区域划分规则，对实时采集的静态图像进行区域划分，得到互不重叠的至少一个图像区域；
获取所述至少一个图像区域中每个图像区域的图像数据，所述图像数据包括亮度类型的数据矩阵、色调类型的数据矩阵和饱和度类型的数据矩阵；
采用预设变换函数，对所述图像数据中每种类型的数据矩阵的数据进行变换，得到所述每种类型的数据矩阵对应的每种类型的频率系数矩阵，以及所述每种类型的频率系数矩阵对应的目标频率系数，其中，所述目标频率系数为采用预设统计算法对所述每种类型的频率系数矩阵中的频率系数进行统计后得到的；
查找存储的频率系数与质量因子的映射关系，获取所述目标频率系数对应的目标质量因子；
根据所述目标质量因子和每种类型的预设量化矩阵，获取所述每种类型的量化矩阵；
根据预设编码算法和所述至少一个图像区域中每种类型的量化矩阵，获取所述静态图像对应的编码后的图像数据。
在一个可选的实现中，所述存储的频率系数与质量因子的映射关系为每个质量因子对应一组频率系数范围的对应关系，或每个质量因子对应一个频率系数的对应关系。
在一个可选的实现中，根据所述目标质量因子和每种类型的预设量化矩阵，获取所述每种类型的量化矩阵，包括：
将所述每种类型的频率系数矩阵对应的目标质量因子与相应类型的预设量化矩阵相乘，得到每种类型的中间量化矩阵；
采用预设量化算法，对所述每种类型的频率系数矩阵与所述相应类型的中间量化矩阵进行运算，获取所述每种类型的量化矩阵。
在一个可选的实现中，根据预设编码算法和所述至少一个图像区域中每种类型的量化矩阵，获取所述静态图像对应编码后的图像数据，包括：
按照预设取值顺序，对所述至少一个图像区域中每种类型的量化矩阵进行取值，获取所述量化矩阵对应的一维数组；
采用所述预设编码算法，对所述至少一个图像区域中每种类型的量化矩阵对应的一维数组进行编码，得到所述静态图像对应编码后的图像数据。
第二方面，提供了一种静态图像的处理装置，该装置可以包括：区域划分单元、获取单元、变换单元和查找单元；
所述区域划分单元，用于按照预设区域划分规则，对实时采集的静态图像进行区域划分，得到互不重叠的至少一个图像区域；
所述获取单元，用于获取所述至少一个图像区域中每个图像区域的图像数据，所述图像数据包括亮度类型的数据矩阵、色调类型的数据矩阵和饱和度类型的数据矩阵；
所述变换单元，用于采用预设变换函数，对所述图像数据中每种类型的数据矩阵的数据进行变换，得到所述每种类型的数据矩阵对应的每种类型的频率系数矩阵，以及所述每种类型的频率系数矩阵对应的目标频率系数，其中，所述目标频率系数为采用预设统计算法对所述每种类型的频率系数矩阵中的频率系数进行统计后得到的；
所述查找单元，用于查找存储的频率系数与质量因子的映射关系，获取所述目标频率系数对应的目标质量因子；
所述获取单元，还用于根据所述目标质量因子和每种类型的预设量化矩阵，获取所述每种类型的量化矩阵；
所述获取单元，还用于根据预设编码算法和所述至少一个图像区域中每种类型的量化矩阵，获取所述静态图像对应的编码后的图像数据。
在一个可选的实现中，所述存储的频率系数与质量因子的映射关系为每个质量因子对应一组频率系数范围的对应关系，或每个质量因子对应一个频率系数的对应关系。
在一个可选的实现中，所述获取单元，具体用于根据将所述每种类型的频率系数矩阵对应的目标质量因子与相应类型的预设量化矩阵相乘，得到每种类型的中间量化矩阵；
采用预设量化算法，对所述每种类型的频率系数矩阵与所述相应类型的中间量化矩阵进行运算，获取所述每种类型的量化矩阵。
在一个可选的实现中，所述获取单元，具体用于按照预设取值顺序，对所述至少一个图像区域中每种类型的量化矩阵进行取值，获取所述量化矩阵对应的一维数组；
采用所述预设编码算法，对所述至少一个图像区域中每种类型的量化矩阵对应的一维数组进行编码，得到所述静态图像对应编码后的图像数据。
第三方面，提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
存储器，用于存放计算机程序；
处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现上述第一方面中任一所述的方法步骤。
第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面中任一所述的方法步骤。
本发明提供的方法实施例是先按照预设区域划分规则，对实时采集的静态图像进行区域划分，得到互不重叠的至少一个图像区域，并获取至少一个图像区域中每个图像区域的图像数据，图像数据包括亮度类型的数据矩阵、色调类型的数据矩阵和饱和度类型的数据矩阵；采用预设变换函数，对图像数据中每种类型的数据矩阵的数据进行变换，得到每种类型的数据矩阵对应的每种类型的频率系数矩阵，以及每种类型的频率系数矩阵对应的目标频率系数，其中，目标频率系数为采用预设统计算法对每种类型的频率系数矩阵中的频率系数进行统计后得到的；查找存储的频率系数与质量因子的映射关系，获取目标频率系数对应的目标质量因子；根据目标质量因子和每种类型的预设量化矩阵，获取每种类型的量化矩阵；根据预设编码算法和至少一个图像区域中每种类型的量化矩阵，获取静态图像对应的编码后的图像数据。该方法在保证压缩后的静态图像的显示效果的情况下，针对每个图像区域对应的不同目标频率系数选择相应的目标质量因子来提高静态图像有损压缩算法的压缩率，如jpeg压缩算法的压缩率，由于不需要通过增加图像复杂度来提高压缩率，故该方法也提高了图像处理效率。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种静态图像的处理方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的一种静态图像的处理装置的结构示意图；
图3为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，并不是全部的实施例。基于本申请实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
桌面虚拟化技术是指支持企业级实现桌面系统的远程动态访问与数据中心统一托管的技术。本发明实施例提供的静态图像的处理方法可以应用在服务器中。
图1为本发明实施例提供的一种静态图像的处理方法的流程示意图。如图1所示，该方法可以包括：
步骤110、按照预设区域划分规则，对实时采集的静态图像进行区域划分，得到互不重叠的至少一个图像区域。
其中，预设区域划分规则为将该静态图像划分为互不重叠的至少一个图像区域，每个图像区域的长度与宽度相同，且长度和宽度决定的区域大小为预设变换函数中最小处理单元的整数倍。其中，预设变换函数可以包括小波变换(wavelettransform，wt)、离散余弦变换(discretecosinetransform，dct)等常用的变换编码函数。
若预设变换函数为dct函数，且dct函数的最小处理单元为8*8的图像区域，则每个图像区域中长度和宽度为dct函数最小处理单元中长度和宽度的8的整数倍。
例如，实时采集的静态图像的宽度w＝16θ，图像的长度h＝16μ，其中，θ和μ都是自然数。
处理器按照预设区域划分规则，将静态图像划分出的区域数量n＝(w*h)/162个互不重叠的，大小为16*16的图像区域。
需要说明的是，后续的处理过程是基于8*8最小图像区域进行的，对于16*16的图像区域，后续的处理时也是对4个8*8最小图像区域进行处理，然后将处理后的结果进行合并称为该16*16的图像区域的处理结果。
步骤120、获取至少一个图像区域中每个图像区域的图像数据。
处理器可以采用预设图像处理算法或预设数据提取算法等，获取每个图像区域的初始图像数据，初始图像数据为rgb数据，包括红色数据的数据矩阵、绿色数据的数据矩阵、蓝色数据的数据矩阵。其中，数据矩阵为8*8的倍数矩阵，矩阵中的每个数据为每个像素点中相应的颜色数据，且每个数据的值范围一般在[0，255]之间。如，若图像区域的尺寸为8*8，则得到的数据矩阵为8*8的矩阵；若图像区域的尺寸为8*8的倍数，则得到的数据矩阵为8*8的倍数矩阵。
由于jpeg采用的是ycbcr色彩系统，故处理器在处理全彩色图像时，需要将rgb数据转换为在ycbcr数据，数据转换算法如下：
y＝0.299r+0.587g+0.114b；
cb＝-0.168736r-0.331264g+0.500002b+128；
cr＝0.500000r-0.418688g-0.081312b+128；
其中，y代表亮度，cb代表色调、cr代表饱和度。
也就是说，处理器获取的图像数据可以包括亮度类型的数据矩阵、色调类型的数据矩阵和饱和度类型的数据矩阵。其中，色调类型和饱和度类型统称为色度类型。
步骤130、采用预设变换函数，对图像数据中每种类型的数据矩阵的数据进行变换，得到每种类型的数据矩阵对应的每种类型的频率系数矩阵，以及每种类型的频率系数矩阵对应的目标频率系数。
在预设变换函数为dct函数时，dct函数可以表示为：
其中，当u，v＝0时，
由于图像数据包括三种类型的数据矩阵，故需要做3次dct运算，获取亮度类型的数据矩阵对应的亮度类型的频率系数矩阵、色调类型的数据矩阵对应的色调类型的频率系数矩阵和饱和度类型的数据矩阵对应的饱和度类型的频率系数矩阵。其中，频率系数矩阵为8x8的倍数矩阵。
进一步的，处理器采用预设统计算法，可以分别对亮度类型的频率系数矩阵、色调类型的频率系数矩阵和饱和度类型的频率系数矩阵中的频率系数进行统计，得到每种类型的频率系数矩阵对应的目标频率系数，其中，预设统计算法可以包括均值算法、均方差算法等。
步骤140、查找存储的频率系数与质量因子的映射关系，获取目标频率系数对应的目标质量因子。
由于质量因子选得过大，可以大幅度提高压缩比，但图像质量会比较差；反之，质量因子越小(最小为1)，图像质量越好，但是压缩比越低，故在执行该步骤之前或在执行步骤110之前，处理器可以直接获取技术人员输入的频率系数与质量因子的映射关系，也可以采用预设的交叉验证方法对预设的当前静态图像得到的互不重叠的多个测试图像区域和多个训练图像区域进行交叉验证，获取不同频率系数与不同质量因子的映射关系，并进行存储。
该频率系数与质量因子的映射关系中纹理复杂的图像区域，对应的质量因子低，其中，纹理复杂的图像区域中图像数据的冗余度比较多，该图像区域对应的质量因子低，虽然可引发的显示质量失真一些，即降低显示质量，但对人眼也是不明显的；纹理平坦的图像区域，对应的质量因子高，或者保持原有较高的质量因子，可以保证较好的显示质量。也就是说，根据不同的频率系数可以得到不同的质量因子。
其中，存储的频率系数与质量因子的映射关系可以是频率系数范围与一个质量因子的对应关系，或一个频率系数与一个质量因子的对应关系。质量因子为1到100间的整数。
例如，频率系数可以用描述显示质量的psnr值来表示：psnr值大于45，则其对应的质量因子为75；psnr值小于30，则其对应的质量因子为85。
或，psnr值为45，则其对应的质量因子为75；psnr值为30，则其对应的质量因子为85。
步骤150、根据目标质量因子和每种类型的预设量化矩阵，获取每种类型的量化矩阵。
在量化阶段，jpeg压缩算法提供了两个标准的8*8的预设量化矩阵包括亮度类型的预设量化矩阵和色度类型的预设量化矩阵。
处理器将每种类型的频率系数矩阵对应的目标质量因子与相应类型的预设量化矩阵相乘，得到处理后的每种类型的量化矩阵；
采用预设量化算法，对每种类型的频率系数矩阵与处理后的每种类型的量化矩阵进行运算，获取每种类型的量化矩阵。
具体为，处理器将每种类型的频率系数矩阵对应的目标质量因子与相应类型的预设量化矩阵相乘，得到处理后的亮度类型的预设量化矩阵和处理后的色度类型的预设量化矩阵。
将每种类型的频率系数矩阵中的频率系数除以相应处理后的预设量化矩阵中相应位置上的量化系数，之后采用取整运算，得到每种类型的量化矩阵。
量化算法的公式可以表示为：
其中，fi,j为频率系数矩阵中的(i，j)位置上的频率系数，q为处理后的预设量化矩阵，round()函数为取整函数。
例如，fi,j的频率系数为-415.38，对应的处理后的预设量化矩阵中的量化系数是16，那么量化后该位置上的量化系数为round(-415.38/16)＝round(-25.96125)＝-26。
步骤160、根据预设编码算法和至少一个图像区域中每种类型的量化矩阵，获取静态图像对应的编码后的图像数据。
处理器可以根据预设编码算法和至少一个图像区域中每种类型的量化矩阵，获取静态图像对应编码后的图像数据。
处理器按照预设取值顺序，如之字形取值顺序(zig-zagordering)，对至少一个图像区域中每种类型的量化矩阵进行取值，获取量化矩阵对应的一维数组；
采用预设编码算法，对至少一个图像区域中每种类型的量化矩阵对应的一维数组进行编码，得到静态图像对应编码后的图像数据。
本发明实施例提供的静态图像的处理方法是先按照预设区域划分规则，对实时采集的静态图像进行区域划分，得到互不重叠的至少一个图像区域，并获取至少一个图像区域中每个图像区域的图像数据，图像数据包括亮度类型的数据矩阵、色调类型的数据矩阵和饱和度类型的数据矩阵；采用预设变换函数，对图像数据中每种类型的数据矩阵的数据进行变换，得到每种类型的数据矩阵对应的每种类型的频率系数矩阵，以及每种类型的频率系数矩阵对应的目标频率系数，其中，目标频率系数为采用预设统计算法对每种类型的频率系数矩阵中的频率系数进行统计后得到的；查找存储的频率系数与质量因子的映射关系，获取目标频率系数对应的目标质量因子；根据目标质量因子和每种类型的预设量化矩阵，获取每种类型的量化矩阵；根据预设编码算法和至少一个图像区域中每种类型的量化矩阵，获取静态图像对应的编码后的图像数据。该方法在保证压缩后的静态图像的显示效果的情况下，针对每个图像区域对应的不同目标频率系数选择相应的目标质量因子来提高静态图像有损压缩算法的压缩率，如jpeg压缩算法的压缩率，由于不需要通过增加图像复杂度来提高压缩率，故该方法也提高了图像处理效率。
与上述方法对应的，本发明实施例还提供一种静态图像的处理装置，如图2所示，该静态图像的处理装置包括：区域划分单元210、获取单元220、变换单元230和查找单元240；
区域划分单元210，用于按照预设区域划分规则，对实时采集的静态图像进行区域划分，得到互不重叠的至少一个图像区域；
获取单元220，用于获取所述至少一个图像区域中每个图像区域的图像数据，所述图像数据包括亮度类型的数据矩阵、色调类型的数据矩阵和饱和度类型的数据矩阵；
变换单元230，用于采用预设变换函数，对所述图像数据中每种类型的数据矩阵的数据进行变换，得到所述每种类型的数据矩阵对应的每种类型的频率系数矩阵，以及所述每种类型的频率系数矩阵对应的目标频率系数，其中，所述目标频率系数为采用预设统计算法对所述每种类型的频率系数矩阵中的频率系数进行统计后得到的；
查找单元240，用于查找存储的频率系数与质量因子的映射关系，获取所述目标频率系数对应的目标质量因子；
获取单元220，还用于根据所述目标质量因子和每种类型的预设量化矩阵，获取所述每种类型的量化矩阵；
获取单元220，还用于根据预设编码算法和所述至少一个图像区域中每种类型的量化矩阵，获取所述静态图像对应的编码后的图像数据。
在一个可选的实现中，所述存储的频率系数与质量因子的映射关系为每个质量因子对应一组频率系数范围的对应关系，或每个质量因子对应一个频率系数的对应关系。
在一个可选的实现中，获取单元220，具体用于将所述每种类型的频率系数矩阵对应的目标质量因子与相应类型的预设量化矩阵相乘，得到每种类型的中间量化矩阵；
采用预设量化算法，对所述每种类型的频率系数矩阵与所述相应类型的中间量化矩阵进行运算，获取所述每种类型的量化矩阵。
在一个可选的实现中，获取单元220，具体用于按照预设取值顺序，对所述至少一个图像区域中每种类型的量化矩阵进行取值，获取所述量化矩阵对应的一维数组；
采用所述预设编码算法，对所述至少一个图像区域中每种类型的量化矩阵对应的一维数组进行编码，得到所述静态图像对应编码后的图像数据。
本发明上述实施例提供的静态图像的处理装置的各功能单元的功能，可以通过上述各方法步骤来实现，因此，本发明实施例提供的静态图像的处理装置中的各个单元的具体工作过程和有益效果，在此不复赘述。
本发明实施例还提供了一种电子设备，如图3所示，包括处理器310、通信接口320、存储器330和通信总线340，其中，处理器310，通信接口320，存储器330通过通信总线340完成相互间的通信。
存储器330，用于存放计算机程序；
处理器310，用于执行存储器330上所存放的程序时，实现如下步骤：
按照预设区域划分规则，对实时采集的静态图像进行区域划分，得到互不重叠的至少一个图像区域；
获取所述至少一个图像区域中每个图像区域的图像数据，所述图像数据包括亮度类型的数据矩阵、色调类型的数据矩阵和饱和度类型的数据矩阵；
采用预设变换函数，对所述图像数据中每种类型的数据矩阵的数据进行变换，得到所述每种类型的数据矩阵对应的每种类型的频率系数矩阵，以及所述每种类型的频率系数矩阵对应的目标频率系数，其中，所述目标频率系数为采用预设统计算法对所述每种类型的频率系数矩阵中的频率系数进行统计后得到的；
查找存储的频率系数与质量因子的映射关系，获取所述目标频率系数对应的目标质量因子；
根据所述目标质量因子和每种类型的预设量化矩阵，获取所述每种类型的量化矩阵；
根据预设编码算法和所述至少一个图像区域中每种类型的量化矩阵，获取所述静态图像对应的编码后的图像数据。
在一个可选的实现中，所述存储的频率系数与质量因子的映射关系为每个质量因子对应一组频率系数范围的对应关系，或每个质量因子对应一个频率系数的对应关系。
在一个可选的实现中，根据所述目标质量因子和每种类型的预设量化矩阵，获取所述每种类型的量化矩阵，包括：
将所述每种类型的频率系数矩阵对应的目标质量因子与相应类型的预设量化矩阵相乘，得到每种类型的中间量化矩阵；
采用预设量化算法，对所述每种类型的频率系数矩阵与所述相应类型的中间量化矩阵进行运算，获取所述每种类型的量化矩阵。
在一个可选的实现中，根据预设编码算法和所述至少一个图像区域中每种类型的量化矩阵，获取所述静态图像对应编码后的图像数据，包括：
按照预设取值顺序，对所述至少一个图像区域中每种类型的量化矩阵进行取值，获取所述量化矩阵对应的一维数组；
采用所述预设编码算法，对所述至少一个图像区域中每种类型的量化矩阵对应的一维数组进行编码，得到所述静态图像对应编码后的图像数据。
上述提到的通信总线可以是外设部件互连标准(peripheralcomponentinterconnect，pci)总线或扩展工业标准结构(extendedindustrystandardarchitecture，eisa)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
通信接口用于上述电子设备与其他设备之间的通信。
存储器可以包括随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)，也可以包括非易失性存储器(non-volatilememory，nvm)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。
上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(centralprocessingunit，cpu)、网络处理器(networkprocessor，np)等；还可以是数字信号处理器(digitalsignalprocessing，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现场可编程门阵列(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。
由于上述实施例中电子设备的各器件解决问题的实施方式以及有益效果可以参见图1所示的实施例中的各步骤来实现，因此，本发明实施例提供的电子设备的具体工作过程和有益效果，在此不复赘述。
在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中任一所述的静态图像的处理方法。
在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中任一所述的静态图像的处理方法。
本领域内的技术人员应明白，本申请实施例中的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请实施例中可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请实施例中可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请实施例中是参照根据本申请实施例中实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本申请实施例中的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请实施例中范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本申请实施例中实施例进行各种改动和变型而不脱离本申请实施例中实施例的精神和范围。这样，倘若本申请实施例中实施例的这些修改和变型属于本申请实施例中权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请实施例中也意图包含这些改动和变型在内。
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