界面背景显示方法与流程
本申请涉及用户界面显示技术领域，特别涉及一种界面背景显示方法。
背景技术：
互联网产品的用户界面中，为了突出信息的显示，往往将信息与其背景加以区分。并且，为了获得好的显示效果，可以对界面的背景进行设置。
现有技术中，通常在界面中设置背景图片。即，当获取到展示目标界面的请求时，可以获取目标界面中的信息和预先设置的背景图片，然后在目标界面中展示所述信息和所述背景图片。
在实现本申请过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：
一些情况下，界面中的信息可能通过多张信息图片进行展示。在上述现有技术中，界面中的各个信息图片通常对应相同的背景图片。当焦点(foucs)从一张信息图片移动到另一张信息图片之上时，界面的背景图片往往不会发生变化。这样，焦点选中的信息图片的颜色可能与背景图片的颜色不协调、不融合，从而影响整个界面的显示效果，造成用户的视觉体验不高。
技术实现要素：
本申请实施例的目的是提供一种界面背景显示方法，以使界面背景的颜色与焦点选中的信息图片的颜色相协调，提升用户的视觉体验。
为解决上述技术问题，本申请实施例提供一种界面背景显示方法是这样实现的：
一种界面背景显示方法，包括：
响应于界面中焦点移动的触发指令，获取焦点选中的第一图片；
根据所述第一图片，生成与所述第一图片对应的第二图片；
在所述界面的背景中显示所述第二图片。
由以上本申请实施例提供的技术方案可见，本申请实施例在检测到界面中焦点移动的触发指令以后，可以获取焦点选中的图片，然后根据焦点选中的图片，生成用于在界面的背景中进行显示的图片。或者，在检测到界面中焦点移动的触发指令以后，可以获取焦点选中的图片，然后可以获取所述界面的尺寸以及所述第一图片的至少一个特征值，然后根据所述界 面的尺寸和第一预设阿尔法通道值，基于第三预设规则计算用于填充界面背景的像素点的第一阿尔法通道值，以及基于所述第一图片的至少一个特征值，获取用于填充界面背景的像素点的属性值。这样，界面的背景与焦点选中的图片是相对应的。当焦点选中的图片发生变化后，界面的背景也会相应地发生变化。因此，与现有技术相比，本申请实施例的界面背景显示方法可以使界面背景的颜色与焦点选中图片的颜色相协调和融合，从而提升了用户的视觉体验。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，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申请中记载的一些实施例，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为本申请实施例一种界面背景显示方法的流程图；
图2为本申请实施例另一种界面背景显示方法的流程图；
图3为本申请实施例一种界面的示意图；
图4为本申请对第一图片进行模糊处理的流程图；
图5为本申请实施例另一种界面背景显示方法的流程图；
图6为本申请实施例另一种界面背景显示方法的流程图；
图7为本申请实施例另一种界面背景显示方法的流程图；
图8为本申请实施例另一种界面背景显示方法的流程图；
图9为本申请实施例另一种界面背景显示方法的流程图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案，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，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
包含信息图片的界面一般应用于智能电视软件领域。智能电视软件因受限于遥控器操作，且需满足用户远距离观看的场景需求，在界面设计时需要有明确的焦点状态的表达，用于引导用户感知当前所浏览的位置，以保证用户不会在浏览路径中迷路。上述的现有技术中，界面背景一般不会随着焦点选中的信息图片的不同而变化。这样，有可能使焦点选中的信息 图片与界面背景不协调、不融合，从而影响整个界面的显示效果，造成用户的视觉体验不高。
为解决上述问题，本申请实施例提供一种界面背景显示方法。下面介绍本申请界面背景显示方法的一个实施例。如图1所示，该实施例可以包括如下的步骤：
s101：响应于界面中焦点移动的触发指令，获取焦点选中的第一图片；
s102：根据所述第一图片，生成与所述第一图片对应的第二图片；
s103：在所述界面的背景中显示所述第二图片。
图1所对应的实施例，在检测到界面中焦点移动的触发指令以后，可以获取焦点选中的图片，然后根据焦点选中的图片，生成用于在界面的背景中进行显示的图片。这样，界面的背景与焦点选中的图片是相对应的。当焦点选中的图片发生变化后，界面的背景也会相应地发生变化。因此，与现有技术相比，图1所对应的实施例可以使界面背景的颜色与焦点选中图片的颜色相协调和融合，从而提升了用户的视觉体验。
在实际中，图1所对应的实施例可以有很多种实现方式，以下以几个具体的例子详细说明图1所对应实施例的具体实现。
图2为图1所对应实施例的一个实现方式，具体可以包括如下的步骤：
s201：响应于界面中焦点移动的触发指令，获取焦点选中的第一图片。
界面一般用于向用户展示信息或数据。为了将展示的信息或数据进行突出显示，通常可以将界面的背景和前景加以区分。其中，界面前景一般可以包括一个或多个展示信息或数据的区域。界面背景一般用于对界面的前景进行衬托。为了获得好的信息或数据的显示效果，通常可以对界面背景进行设置。例如，可以对界面背景的颜色、透明度进行设置。
界面前景可以包括一个或多个图片。所述一个或多个图片可以用于向用户展示信息或数据。所述第一图片可以为所述一个或多个图片中的一个。例如，对于图3所示的界面，界面前景可以包括a、b、c、d、e和f共6张图片。
界面中焦点移动的触发指令，可以是在检测到界面中的焦点移动时产生的。用户可以使用操作设备使焦点在界面前景中的各个图片之间移动。当遇到感兴趣的图片时，用户可以使用焦点选中该图片。通常可以将用户选中的图片作为第一图片。所述操作设备可以包括遥控器、鼠标和游戏手柄等。图3中，焦点选中的图片为b。因此，可以将图片b作为第一图片。
在一个实施方式中，当焦点在界面前景中选中图片所对应的区域时，该图片已经显示在界面前景中。那么，焦点可以直接选中该图片，进而可以将焦点选中的图片作为第一图片。
在另一个实施方式中，受限于处理器的运行速度，当焦点在界面前景中选中图片所对应的区域时，该图片可能还没有显示在界面前景中，或者还没有完全显示在界面前景中。那么，可以获取焦点选中的区域，将焦点选中的区域对应的图片作为第一图片。具体地，可以获取 焦点选中的区域对应的地址，并根据该地址获取图片，然后将根据该地址获取的图片作为第一图片。
s202：对所述第一图片进行模糊处理，将模糊处理后的第一图片作为第二图片。
模糊处理的过程可以是利用低通滤波器，将图片中的高频信号进行滤除的过程。图片中的高频信号一般与图片中的突变、边缘和噪声等灰度变化比较剧烈的地方相对应。因此，通过对图片进行模糊处理，可以减少图片中的细节信息，使图片的细节如边界轮廓、线条等变得模糊，从而可以使图片变得更加平滑。
具体地，可以使用如图4所示的步骤对所述第一图片进行模糊处理。
s2021：对于第一图片内的每个像素点，获取该像素点对应的预设大小的区域。
第一图片内的像素点，可以具有对应的预设大小的区域。每个像素点对应的预设大小的区域一般位于第一图片内，其内部可以进一步包括多个像素点。例如，第一图片内像素点对应的预设大小的区域，可以为以该像素点为中心，与该像素点相邻的上、下、左、右、左上、右上、左下和右下像素点组成的矩形区域。
s2022：然后根据该像素点对应的预设大小的区域内的各个像素点，获取该像素点的特征值。
在一个实施方式中，可以根据该像素点对应的预设大小的区域内各个像素点的属性值，计算所述各个像素点属性值的平均值，然后将该平均值作为该像素点的特征值。
像素点的属性值一般用于表示像素点的色彩。像素点的属性值可以包括多个通道的值，具体的通道数量和种类一般与色彩空间相对应。所述色彩空间可以包括rgb空间、rgba空间、cmyk空间、hsl空间、hsla空间、hsb空间和hsba空间等。例如，对于rgb色彩空间，像素点的属性值可以包括r(red，红色)通道的值、g(green，绿色)通道的值和b(blue，蓝色)通道的值。又如，对于rgba色彩空间，像素点的属性值可以包括r(red，红色)通道的值、g(green，绿色)通道的值、b(blue，蓝色)通道的值和a(alpha，阿尔法)通道的值。又如，对于hsl色彩空间，像素点的属性值可以包括h(hue，色相)通道的值、s(saturation，饱和度)通道的值和l(lightness，亮度)通道的值。又如，对于hsla色彩空间，像素点的属性值可以包括h(hue，色相)通道的值、s(saturation，饱和度)通道的值、l(lightness，亮度)通道的值和a(alpha，阿尔法)通道的值。
像素点的特征值一般也可以用于表示像素点的色彩，具体可以包括多个通道的值。在同一个色彩空间下，像素点特征值的通道数量和种类可以与像素点的属性值相同。
进一步地，像素点的属性值可以包括多个通道的值。那么，可以获取该像素点对应的预设大小的区域内各个像素点的属性值，并计算所述各个像素点的属性值中每个通道值的平均 值，然后将该通道值的平均值作为该像素点特征值中相应通道的值。例如，对于rgb色彩空间，像素点的属性值可以包括r通道的值、g通道的值和b通道的值。那么，可以计算该像素点预设大小的区域内各个像素点属性值中r通道值的平均值，然后将该r通道值的平均值作为该像素点特征值中r通道的值；可以计算该像素点预设大小的区域内各个像素点属性值中g通道值的平均值，然后将该g通道值的平均值作为该像素点特征值中g通道的值；可以计算预设大小的区域内各个像素点属性值中b通道值的平均值，然后将该b通道值的平均值作为该像素点特征值中b通道的值。
在另一个实施方式中，第一图片内像素点对应的预设大小的区域内的各个像素点可以具有预设的权重值。预设大小的区域内的各个像素点的预设权重值可以相同，也可以不同。那么，可以获取该像素点对应的预设大小的区域内各个像素点的属性值和预设权重值，然后根据所述各个像素点的属性值和预设权重值，计算所述各个像素点属性值的权重平均值，并将该权重平均值作为该像素点的特征值。
所述像素点属性值的权重平均值可以是根据像素点的属性值以及像素点的预设权重值，计算得到的一个值。
进一步地，像素点的属性值可以包括多个通道的值。那么，可以获取该像素点对应的预设大小的区域内各个像素点的属性值和预设权重值，然后根据所述各个像素点的属性值和预设权重值，计算所述各个像素点属性值中每个通道值的权重平均值，然后将该通道值的权重平均值作为该像素点特征值中相应通道的值。
在一个具体应用场景中，对于第一图片内的每个像素点，可以利用二维正态分布函数
q(x,y)＝0.06*r(x-1,y-1)+0.13*r(x,y-1)+0.06*r(x+1,y-1)+
0.13*r(x-1,y)+0.24*r(x,y)+0.06*r(x+1,y)+
0.06*r(x-1,y+1)+0.13*r(x,y+1)+0.06*r(x+1,y+1)
其中，
(x-1,y-1)、(x,y-1)、(x+1,y-1)、(x-1,y)、(x,y)、(x+1,y)、(x-1,y+1)、(x,y+1)和(x+1,y+1)为像素点(x,y)预设大小的区域内的各个像素点；
r(x-1,y-1)为像素点(x-1,y-1)的属性值，r(x,y-1)为像素点(x,y-1)的属性值，…，r(x,y+1)为像素点(x,y+1)的属性值，r(x+1,y+1)为像素点(x+1,y+1)的属性值；
0.06、0.13和0.24分别为预设大小的区域内各个像素点的预设权重值，具体可以通过所述3*3模板得到。
s2023：最后使用该像素点的特征值替换该像素点的属性值。
这样，经过步骤s2021、步骤s2022和步骤s2023，对于第一图片内的每个像素点，可以获取该像素点对应的预设大小的区域，然后可以根据该像素点对应的预设大小的区域内的各个像素点，获取该像素点的特征值，并使用该像素点的特征值替换该像素点的属性值，从而实现对第一图片的模糊处理。
在一个实施方式中，可以直接将模糊处理后的第一图片作为第二图片。
在另一个实施方式中，在步骤s202之前，所述方法还可以包括：获取所述界面尺寸的比例。那么，在步骤s202中，可以根据该比例对第一图片进行裁剪，以使裁剪后的第一图片的尺寸比例与所述界面的尺寸比例相同，并可以对裁剪后的第一图片进行模糊处理，最后可以将依次裁剪并模糊处理后的第一图片作为第二图片。
对裁剪后的第一图片进行模糊处理的过程可以与图4所对应的过程相类似。
所述界面尺寸可以包括以像素为单位的尺寸和以长度单位为单位的尺寸。所述长度的单位可以包括毫米(mm)和厘米(cm)等。例如，当所述界面的形状为矩形时，所述界面尺寸可以包括界面长边长度和短边长度。
进一步地，当所述界面和所述第一图片的形状均为矩形时，可以获取所述界面长边长度和短边长度的比例，然后可以以第一图片的长边长度或短边长度为基准，依据该比例对所述第一图片进行裁剪。这样，与直接对第一图片进行模糊处理相比，对裁剪后的第一图片进行模糊处理，可以减少模糊处理的区域，从而可以减少图片模糊处理所需的时间。
s203：在所述界面的背景中显示所述第二图片。
具体地，可以获取所述界面的尺寸，然后可以根据所述界面的尺寸，对第二图片进行拉 伸，最后可以在所述界面的背景中显示拉伸后的第二图片。
所述拉伸可以包括等比例拉伸。例如，当所述界面和所述第二图片的形状均为矩形时，所述对第二图片进行拉伸，可以是在第二图片长边长度和短边长度的比例保持不变的情况下，对第二图片进行拉伸。
在所述界面的背景中显示拉伸后的第二图片，具体可以包括：在所述界面的背景中移动拉伸后的第二图片，直至拉伸后的第二图片的边界与所述界面的边界重合为止。其中，拉伸后的第二图片的边界与所述界面的边界重合，可以包括拉伸后的第二图片的左边缘、右边缘、上边缘和下边缘分别与界面的左边缘、右边缘、上边缘和下边缘重合。
进一步地，在所述界面的背景中移动拉伸后的第二图片，可以包括：在所述界面的背景中沿水平向右的方向、水平向左的方向、竖直向上的方向、竖直向下的方向、界面的左上角至右下角的方向、界面的右下角至左上角的方向、界面的右上角至左下角的方向或界面的左下角至右上角的方向移动拉伸后的第二图片。
在一个实施方式中，在步骤s202中，可以直接将模糊处理后的第一图片作为第二图片。那么，在步骤s203中，可以获取所述界面的尺寸，然后可以根据所述界面的尺寸获取所述界面尺寸的比例，并可以根据该比例对第二图片进行裁剪，最后可以根据所述界面的尺寸，对裁剪后的第二图片进行拉伸。
在另一个实施方式中，在步骤s202中，可以根据所述界面尺寸的比例对第一图片进行裁剪，并可以对裁剪后的第一图片进行模糊处理，最后可以将依次裁剪并模糊处理后的第一图片作为第二图片。那么，在步骤s203中，可以获取所述界面的尺寸，然后可以根据所述界面的尺寸，直接对第二图片进行拉伸。
在一个实施方式中，焦点在界面前景中各个图片之间移动的速度较快。因此，当根据第一图片生成第二图片后，焦点选中的第一图片可能已经发生变化。因此，在步骤s203中，可以获取当前焦点选中的区域，然后将当前焦点选中的区域与第一图片所对应的区域进行比对。当当前焦点选中的区域与第一图片所对应的区域相同时，可以在界面的背景中显示第二图片。进一步地，当当前焦点选中的区域与第一图片所对应的区域不相同时，可以不在界面的背景中显示第二图片。其中，所述将当前焦点选中的区域与第一图片所对应的区域进行比对，可以是将当前焦点选中的区域的边界与第一图片所对应区域的边界进行比对。
需要说明的是，本实现方式中，在执行步骤s203的过程中，或者在执行步骤s203之后，可以继续执行步骤s201和步骤s202。即，在界面背景显示第二图片的过程中，或者在界面背景显示第二图片之后，可以继续获取焦点选中的第一图片，然后根据所述第一图片，生成与所述第一图片对应的第二图片。
图2所对应的实现方式，在检测到界面中焦点移动的触发指令以后，可以获取焦点选中的图片，然后对焦点选中的图片进行模糊处理，最后在界面的背景中显示模糊处理后的图片。这样，界面的背景与焦点选中的图片是相对应的。当焦点选中的图片发生变化后，界面的背景也会相应地发生变化。因此，与现有技术相比，图2所对应的实现方式可以使界面背景的颜色与焦点选中图片的颜色相协调和融合，从而使用户产生整体、融合和干净的视觉体验。
图5为图1所对应实施例的另一个实现方式，具体可以包括如下的步骤：
s501：响应于界面中焦点移动的触发指令，获取焦点选中的第一图片。
步骤s501的内容与步骤s201相类似。
s502：获取所述第一图片的至少一个特征值。
第一图片的特征值可以由第一图片内像素点的属性值得到，其数量可以为1个，也可以为多个。第一图片的特征值可以用于表示第一图片的主体色彩，可以包括多个通道的值，具体的通道数量和种类一般与第一图片的色彩空间相对应。由于第一图片内像素点的属性值一般也与第一图片的色彩空间相对应，因此，第一图片特征值的通道数量和种类可以与第一图片内像素点的属性值相同。
在一个实施方式中，可以获取第一图片内每个像素点的属性值，然后可以统计每一所述属性值对应的像素点数量，最后可以将对应的像素点数量最多的前m个属性值作为第一图片的特征值。其中，所述第一图片特征值的数量为m个。所述m为正整数。所述m一般小于或等于属性值的种类数。例如，可以获取第一图片内每个像素点的属性值，然后通过公式
一般地，像素点的属性值可以包括多个通道的值。因此，像素点的属性值的位数通常较多，从而使得在统计每一属性值对应的像素点数量的过程中，需要较长的统计时间。例如，对于rgb色彩空间，像素点的属性值一般为一个24位的数值，具体可以包括3个通道的值。其中，每个通道的值的位数为8位。为了减少统计所需的时间，在另一个实施方式中，可以获取第一图片内每个像素点的灰度值，然后可以统计每一所述灰度值对应的像素点数量，并可以获取对应的像素点数量最多的前m个灰度值。其中，所述m为正整数。所述m一般小于或 等于灰度值的种类数。那么，对于所述m个灰度值中的每个灰度值，可以获取该灰度值对应的像素点，并可以将该灰度值对应的各个像素点属性值的平均值作为第一图片的一个特征值。其中，所述第一图片特征值的数量为m个。
第一图片内每个像素点的灰度值可以由该像素点的属性值得到。例如，在色彩空间为rgb的情况下，对于所述第一图片内的任一像素点，可以通过公式gray＝0.3r+0.59g+0.11b计算该像素点的灰度值。该公式中，r、g和b分别为该像素点属性值中r通道的值、g通道的值和b通道的值，gray为该像素点的灰度值。
s503：基于所述第一图片的至少一个特征值，生成第二图片。
在一个实施方式中，在步骤s503之前，所述方法还可以包括：获取第一图片的尺寸。那么，在步骤s503中，可以根据所述第一图片的尺寸，新建一张图片，然后可以基于所述第一图片的至少一个特征值，对新建图片内每个像素点的属性值进行调整，并将调整后的新建图片作为第二图片。其中，新建图片的尺寸可以与所述第一图片的尺寸相同。
所述第一图片的尺寸可以包括以像素为单位的尺寸和以长度单位为单位的尺寸。所述长度单位可以包括毫米(mm)和厘米(cm)等。例如，当所述第一图片的形状为矩形时，所述第一图片的尺寸可以包括第一图片长边的长度和短边的长度。
进一步地，当所述第一图片的特征值数量为1个时，可以将新建图片内每个像素点的属性值调整为与所述第一图片的特征值相同。
进一步地，当所述第一图片的特征值数量为多个时，可以将新建图片划分为多个区域，并建立所述多个特征值中的每个特征值与所述多个区域中的每个区域的一一对应关系。然后对于所述多个区域中的每个区域，可以将该区域中每个像素点的属性值调整为该区域对应的第一图片的特征值相同。
在另一个实施方式中，在步骤s503之前，所述方法还可以包括：获取第一图片的尺寸。那么，在步骤s503中，可以根据所述第一图片的尺寸，新建一张图片，然后可以基于所述第一图片的至少一个特征值，对新建图片内每个像素点的属性值进行调整，并将调整后的新建图片作为第三图片。其中，新建图片的尺寸可以与所述第一图片的尺寸相同。然后可以根据所述新建图片的尺寸和第一预设阿尔法通道值，计算所述第三图片内每个像素点的第一阿尔法通道值。其中，所述第一阿尔法通道值，可以为根据第一预设阿尔法通道值计算得到的像素点的阿尔法通道值。然后对于第三图片内的每个像素点，可以根据该像素点的第一阿尔法通道值，对该像素点的第二阿尔法通道值进行调整。其中，所述第二阿尔法通道值，可以为该像素点属性值中阿尔法通道的值。最后可以将调整后的第三图片作为第二图片。例如，对于第三图片内的每个像素点，可以将该像素点的第一阿尔法通道值赋予该像素点的阿尔法通 道，以替换该像素点的第二阿尔法通道值。像素点属性值中阿尔法通道值的大小范围为0到255，可以用于表示该像素点的透明度。其中，0表示完全透明，255表示完全不透明。因此，通过调整第三图片内像素点属性值中的阿尔法通道值，可以使生成的第二图片产生渐变的显示效果。
所述第一预设阿尔法通道值可以为预先设定的一个阿尔法通道值，也可以为根据第一图片的特征值计算得到的一个阿尔法通道值。例如，当第一图片的特征值数量为1个时，所述第一预设阿尔法通道值αmax可以根据如下的公式计算得到。
其中，
n为第一图片内像素点的总数量；
k为第一图片的特征值对应的像素点数量。具体地，当将对应的像素点数量最多的属性值作为第一图片的特征值时，那么，k可以为该属性值在第一图片内对应的像素点数量。当获取对应的像素点数量最多的灰度值，然后将该灰度值对应的各个像素点属性值的平均值作为第一图片的特征值时，那么，k可以为该灰度值在第一图片内对应的像素点数量。
进一步地，当新建图片的形状为矩形时，可以以新建图片的长边为x轴，短边为y轴，建立平面直角坐标系。那么，根据新建图片的尺寸和第一预设阿尔法通道值，可以通过如下的公式计算第三图片内每个像素点的第一阿尔法通道值。
其中，
α(x1,y1)为第三图片内像素点(x1,y1)的第一阿尔法通道值；
αmax为第一预设阿尔法通道值；
w1为新建图片长边的长度，h1为新建图片短边的长度；
x1为像素点(x1,y1)的x轴坐标值，y1为像素点(x1,y1)的y轴坐标值。
在另一个实施方式中，在步骤s503之前，所述方法还可以包括：获取所述界面的尺寸。那么，在步骤s503中，可以根据所述界面的尺寸，新建一张图片，然后可以基于所述第一图片的至少一个特征值，对新建图片内每个像素点的属性值进行调整，并将调整后的新建图片作为第二图片。其中，新建图片的尺寸可以与所述界面的尺寸相同。
在另一个实施方式中，在步骤s503之前，所述方法还可以包括：获取所述界面的尺寸。那么，在步骤s503中，可以根据所述界面的尺寸，新建一张图片，然后可以基于所述第一图 片的至少一个特征值，对新建图片内每个像素点的属性值进行调整，并将调整后的新建图片作为第三图片。其中，新建图片的尺寸可以与所述界面的尺寸相同。然后可以根据所述新建图片的尺寸和第一预设阿尔法通道值，计算所述第三图片内每个像素点的第一阿尔法通道值。然后对于第三图片内的每个像素点，可以根据该像素点的第一阿尔法通道值，对该像素点的第二阿尔法通道值进行调整。最后可以将调整后的第三图片作为第二图片。
s504：在所述界面的背景中显示所述第二图片。
在一个实施方式中，在步骤s503中，可以根据所述第一图片的尺寸，新建一张图片，然后可以基于所述第一图片的至少一个特征值，对新建图片内每个像素点的属性值进行调整，并将调整后的新建图片作为第二图片。那么，在步骤s504中，可以获取所述界面的尺寸，然后可以根据所述界面的尺寸，对第二图片进行拉伸，最后可以在所述界面的背景中显示拉伸后的第二图片。
在另一个实施方式中，在步骤s503中，可以根据所述第一图片的尺寸，新建一张图片，然后可以基于所述第一图片的至少一个特征值，对新建图片内每个像素点的属性值进行调整，并将调整后的新建图片作为第三图片。然后可以根据所述新建图片的尺寸和第一预设阿尔法通道值，计算所述第三图片内每个像素点的第一阿尔法通道值。然后对于第三图片内的每个像素点，可以根据该像素点的第一阿尔法通道值，对该像素点的第二阿尔法通道值进行调整。最后可以将调整后的第三图片作为第二图片。那么，在步骤s504中，可以获取所述界面的尺寸，然后可以根据所述界面的尺寸，对第二图片进行拉伸，最后可以在所述界面的背景中显示拉伸后的第二图片。
在另一个实施方式中，在步骤s503中，可以根据所述界面的尺寸，新建一张图片，然后可以基于所述第一图片的至少一个特征值，对新建图片内每个像素点的属性值进行调整，并将调整后的新建图片作为第二图片。那么，在步骤s504中，可以直接在所述界面的背景中显示第二图片。
在另一个实施方式中，在步骤s503中，可以根据所述界面的尺寸，新建一张图片，然后可以基于所述第一图片的至少一个特征值，对新建图片内每个像素点的属性值进行调整，并将调整后的新建图片作为第三图片。然后可以根据所述新建图片的尺寸和第一预设阿尔法通道值，计算所述第三图片内每个像素点的第一阿尔法通道值。然后对于第三图片内的每个像素点，可以根据该像素点的第一阿尔法通道值，对该像素点的第二阿尔法通道值进行调整。最后可以将调整后的第三图片作为第二图片。那么，在步骤s504中，可以直接在所述界面的背景中显示第二图片。
在一个实施方式中，焦点在界面前景中各个图片之间移动的速度较快。因此，当基于所 述第一图片的至少一个特征值生成第二图片后，焦点选中的第一图片可能已经发生变化。因此，在步骤s504中，可以获取当前焦点选中的区域，然后将当前焦点选中的区域与第一图片所对应的区域进行比对。当当前焦点选中的区域与第一图片所对应的区域相同时，可以在界面的背景中显示第二图片。进一步地，当当前焦点选中的区域与第一图片所对应的区域不相同时，可以不在界面的背景中显示第二图片。
需要说明的是，本实现方式中，在执行步骤s504的过程中，或者在执行步骤s504之后，可以继续执行步骤s501、步骤s502和步骤s503。即，在界面背景显示第二图片的过程中，或者在界面背景显示第二图片之后，可以继续获取焦点选中的第一图片，然后可以获取所述第一图片的至少一个特征值，最后可以基于所述第一图片的至少一个特征值，生成第二图片。
图5所对应的实现方式，在检测到界面中焦点移动的触发指令以后，可以获取焦点选中的第一图片，并可以获取第一图片的至少一个特征值，然后可以根据所述第一图片的至少一个特征值，生成第二图片，最后可以在所述界面的背景中显示第二图片。这样，第二图片可以基于焦点选中图片的至少一个特征值得到。因此，第二图片可以保留第一图片的主体色彩，从而可以使界面背景的颜色与焦点选中图片的颜色协调和融合，使用户产生整体、融合和干净的视觉体验。
图6为图1所对应实施例的另一个实现方式，具体可以包括如下的步骤：
s601：响应于界面中焦点移动的触发指令，获取焦点选中的第一图片。
步骤s601的内容与步骤s201相类似。
s602：获取所述第一图片的至少一个特征值。
步骤s602的内容与步骤s502相类似。
s603：对所述第一图片进行模糊处理，将模糊处理后的第一图片作为第四图片。
所述对所述第一图片进行模糊处理的过程可以与图4所对应的过程相类似。
在一个实施方式中，可以直接将模糊处理后的第一图片作为第四图片。
在另一个实施方式中，在步骤s603之前，所述方法还可以包括：获取所述界面尺寸的比例。那么，在步骤s603中，可以根据该比例对第一图片进行裁剪，以使裁剪后的第一图片的尺寸比例与所述界面的尺寸比例相同，并可以对裁剪后的第一图片进行模糊处理，最后可以将依次裁剪并模糊处理后的第一图片作为第四图片。
对裁剪后的第一图片进行模糊处理的过程也可以与图4所对应的过程相类似。
s604：基于所述第一图片的至少一个特征值和所述第四图片，生成第二图片。
在一个实施方式中，在步骤s603之前，所述方法还可以包括：获取所述第一图片的尺寸。 那么，在步骤s604中，可以根据所述第一图片的尺寸和至少一个特征值，生成第五图片，然后可以将所述第四图片和所述第五图片进行叠加，并将叠加后的图片作为第二图片。例如，可以将第五图片叠加在第四图片之上。
进一步地，所述根据所述第一图片的尺寸和至少一个特征值，生成第五图片，具体可以包括：根据所述第一图片的尺寸，新建一张图片，然后可以基于所述第一图片的至少一个特征值，对新建图片内每个像素点的属性值进行调整，将调整后的新建图片作为第二图片。其中，新建图片的尺寸可以与所述第一图片的尺寸相同。
进一步地，所述根据所述第一图片的尺寸和至少一个特征值，生成第五图片，具体可以包括：根据所述第一图片的尺寸，新建一张图片，然后可以基于所述第一图片的至少一个特征值，对新建图片内每个像素点的属性值进行调整，将调整后的新建图片作为第三图片。其中，新建图片的尺寸可以与所述第一图片的尺寸相同。然后可以根据所述新建图片的尺寸和第一预设阿尔法通道值，计算所述第三图片内每个像素点的第一阿尔法通道值。然后对于第三图片内的每个像素点，可以根据该像素点的第一阿尔法通道值，对该像素点的第二阿尔法通道值进行调整。最后可以将调整后的第三图片作为第二图片。
在另一个实施方式中，在步骤s603之前，所述方法还可以包括：获取所述第一图片的尺寸，并建立所述第一图片的至少一个特征值中的每个特征值与所述第一图片内像素点的对应关系。其中，第一图片内的每个像素点可以对应不同的第一图片特征值，也可以对应相同的第一图片特征值。那么，在步骤s604中，可以根据所述第一图片的尺寸和第一预设阿尔法通道值，计算所述第四图片内每个像素点的第一阿尔法通道值。其中，所述第一阿尔法通道值，可以为根据第一预设阿尔法通道值计算得到的像素点的阿尔法通道值。然后对于第四图片内的每个像素点，可以获取该像素点的属性值，并可以基于所述对应关系获取该像素点对应的第一图片的特征值，然后基于该像素点的属性值、该像素点的第一阿尔法通道值和该像素点对应的第一图片的特征值，计算该像素点的特征值，并使用该像素点的特征值替换该像素点的属性值。最后可以将替换后的第四图片作为第二图片。例如，在色彩空间为rgb的情况下，对于第四图片内的任一像素点，该像素点对应的第一图片的特征值为(ra1，ga1，ba1)，该像素点的第一阿尔法通道值为alphax1，该像素点的属性值为(rb1，gb1，bb1)。那么，可以根据如下的公式计算该像素点特征值(rc1，gc1，bc1)。
rc1＝rb1+ra1*alphax1；
gc1＝gb1+ga1*alphax1；
bc1＝bb1+ba1*alphax1；
其中，
ra1、ga1和ba1分别为该像素点对应的第一图片特征值中r通道的值、g通道的值和b通道的值；
rb1、gb1和bb1分别为该像素点属性值中r通道的值、g通道的值和b通道的值；
rc1、gc1和bc1分别为该像素点特征值中r通道的值、g通道的值和b通道的值。
进一步地，当第一图片的形状为矩形时，可以以所述第一图片的长边为x轴，短边为y轴，建立平面直角坐标系。那么，根据所述第一图片的尺寸和第一预设阿尔法通道值，可以通过如下的公式计算第四图片内每个像素点的第一阿尔法通道值。
其中，
α(x2,y2)为第四图片内像素点(x2,y2)的第一阿尔法通道值；
αmax为第一预设阿尔法通道值；
w2为第一图片长边的长度，h2为第一图片短边的长度；
x2为像素点(x2,y2)x轴的坐标值，y2为像素点(x2,y2)y轴的坐标值。
在一个实施方式中，在步骤s603之前，所述方法还可以包括：获取所述第一图片的尺寸。在步骤s603中，可以直接将模糊处理后的第一图片作为第四图片。那么，在步骤s604中，可以根据所述第一图片的尺寸和至少一个特征值，生成第五图片，然后可以直接将所述第四图片和所述第五图片进行叠加，并将叠加后的图片作为第二图片。
在另一个实施方式中，在步骤s603之前，所述方法还可以包括：获取所述第一图片的尺寸和所述界面尺寸的比例。在步骤s603中，可以直接将模糊处理后的第一图片作为第四图片。那么，在步骤s604中，可以根据所述第一图片的尺寸和至少一个特征值，生成第五图片，然后可以根据所述比例，分别对所述第四图片和所述第五图片进行裁剪，然后可以将裁剪后的所述第四图片和裁剪后的所述第五图片进行叠加，并将叠加后的图片作为第二图片。
在另一个实施方式中，在步骤s603之前，所述方法还可以包括：获取所述第一图片的尺寸和所述界面尺寸的比例。在步骤s603中，可以根据该比例对第一图片进行裁剪，并可以对裁剪后的第一图片进行模糊处理，最后可以将依次裁剪并模糊处理后的第一图片作为第四图片。那么，在步骤s604中，可以根据所述第一图片的尺寸和至少一个特征值，生成第五图片，然后可以根据所述比例，对所述第五图片进行裁剪，然后可以将所述第四图片和裁剪后的所述第五图片进行叠加，并将叠加后的图片作为第二图片。
s605：在所述界面的背景中显示所述第二图片。
具体地，可以获取所述界面的尺寸，然后可以根据所述界面的尺寸，对第二图片进行拉伸，最后可以在所述界面的背景中显示拉伸后的第二图片。
在一个实施方式中，在步骤s604中，可以直接将所述第四图片和所述第五图片进行叠加，并将叠加后的图片作为第二图片。那么，在步骤s605中，可以获取所述界面的尺寸，然后可以根据所述界面的尺寸获取所述界面尺寸的比例，并可以根据该比例对第二图片进行裁剪，最后可以根据所述界面的尺寸，对裁剪后的第二图片进行拉伸。
在另一个实施方式中，在步骤s604中，可以将裁剪后的所述第四图片和裁剪后的所述第五图片进行叠加，并将叠加后的图片作为第二图片。那么，在步骤s605中，可以获取所述界面的尺寸，然后可以根据所述界面的尺寸，直接对第二图片进行拉伸。
在另一个实施方式中，在步骤s604中，可以将所述第四图片和裁剪后的所述第五图片进行叠加，并将叠加后的图片作为第二图片。那么，在步骤s605中，可以获取所述界面的尺寸，然后可以根据所述界面的尺寸，直接对第二图片进行拉伸。
需要说明的是，本实现方式中，在执行步骤s605的过程中，或者在执行步骤s605之后，可以继续执行步骤s601、步骤s602、步骤s603和步骤s604。即，在界面背景显示第二图片的过程中，或者在界面背景显示第二图片之后，可以继续获取焦点选中的第一图片，然后可以获取所述第一图片的至少一个特征值，并可以对所述第一图片进行模糊处理，将模糊处理后的第一图片作为第四图片，最后可以基于所述第一图片的至少一个特征值和所述第四图片，生成第二图片。
图6所对应的实现方式，在检测到界面中焦点移动的触发指令以后，可以获取焦点选中的第一图片，并可以获取所第一图片的至少一个特征值，并可以对所述第一图片进行模糊处理，将模糊处理后的第一图片作为第四图片，然后可以基于所述第一图片的至少一个特征值和所述第四图片，生成第二图片，最后可以在所述界面的背景中显示第二图片。这样，第二图片可以根据所述第一图片的至少一个特征值和模糊处理后的第一图片得到。因此，第二图片在保留第一图片的主体色彩的同时，变得平滑，从而可以使界面背景的颜色与焦点选中图片的颜色协调和融合，使用户产生整体、融合和干净的视觉体验。
图7为图1所对应实施例的另一个实现方式，具体可以包括如下的步骤：
s701：建立所述界面前景中的图片与预设图片的对应关系。
预设图片可以是预先存储的、用于与焦点选中的图片进行叠加的图片。所述预设图片的尺寸一般与界面前景中的图片相同。所述预设图片可以存储于本地(local)设备中，也可以 存储于服务器中。
预设图片内每个像素点属性值中的阿尔法通道值可以相同，也可以不同。
界面前景中的每个图片，可以对应不同的预设图片，也可以对应相同的预设图片。
s702：响应于界面中焦点移动的触发指令，获取焦点选中的第一图片。
步骤s702的内容与步骤s201相类似。
s703：基于所述对应关系，获取与所述第一图片对应的第一预设图片。
焦点选中的图片一般为界面前景中的图片。即，第一图片一般为界面前景中的图片。因此，可以基于所述界面前景中的图片与预设图片的对应关系，获取与所述第一图片对应的第一预设图片。
s704：对所述第一图片进行模糊处理，将模糊处理后的第一图片作为第四图片。
所述对所述第一图片进行模糊处理的过程可以与图4所对应的过程相类似。
在一个实施方式中，可以直接将模糊处理后的第一图片作为第四图片。
在另一个实施方式中，在步骤s704之前，所述方法还可以包括：获取所述界面尺寸的比例。那么，在步骤s704中，可以根据该比例对第一图片进行裁剪，以使裁剪后的第一图片的尺寸比例与所述界面的尺寸比例相同，并可以对裁剪后的第一图片进行模糊处理，最后可以将依次裁剪并模糊处理后的第一图片作为第四图片。
对裁剪后的第一图片进行模糊处理的过程也可以与图4所对应的过程相类似。
s705：基于所述第一预设图片和所述第四图片，生成第二图片。
在一个实施方式中，在步骤s704中，可以直接将模糊处理后的第一图片作为第四图片。那么，在步骤s705中，可以直接将所述第一预设图片与所述第四图片进行叠加，并将叠加后的图片作为第二图片。例如，可以将所述第一预设图片叠加在所述第四图片之上。
在另一个实施方式中，在步骤s704中，可以根据所述界面尺寸的比例对第一图片进行裁剪，并可以对裁剪后的第一图片进行模糊处理，最后可以将依次裁剪并模糊处理后的第一图片作为第四图片。那么，在步骤s705中，可以根据所述界面尺寸的比例对第一预设图片进行裁剪，然后将裁剪后的所述第一预设图片与所述第四图片进行叠加，并将叠加后的图片作为第二图片。
s706：在所述界面的背景中显示所述第二图片。
具体地，可以获取所述界面的尺寸，然后可以根据所述界面的尺寸，对第二图片进行拉伸，最后可以在所述界面的背景中显示拉伸后的第二图片。
在一个实施方式中，在步骤s705中，可以直接将所述第一预设图片与所述第四图片进行叠加，并将叠加后的图片作为第二图片。那么，在步骤s706中，可以获取所述界面的尺寸， 然后可以根据所述界面的尺寸获取所述界面尺寸的比例，并可以根据该比例对第二图片进行裁剪，最后可以根据所述界面的尺寸，对裁剪后的第二图片进行拉伸。
在另一个实施方式中，在步骤s705中，可以根据所述界面尺寸的比例对第一预设图片进行裁剪，然后将裁剪后的所述第一预设图片与所述第四图片进行叠加，并将叠加后的图片作为第二图片。那么，在步骤s706中，可以获取所述界面的尺寸，然后可以根据所述界面的尺寸，直接对第二图片进行拉伸。
需要说明的是，尽管在附图中采用箭头表示顺序，但实际上步骤s703与步骤s704并没有严格的先后顺序。依赖于硬件的处理能力，这二者也可以并行处理。
图7所对应的实现方式，可以建立所述界面前景中的图片与预设图片的对应关系。在检测到界面中焦点移动的触发指令以后，可以获取焦点选中的第一图片，然后可以基于对应关系，获取与所述第一图片对应的第一预设图片，并可以对所述第一图片进行模糊处理，将模糊处理后的第一图片作为第四图片，然后可以基于所述第一预设图片和所述第四图片，生成第二图片。最后可以在所述界面的背景中显示第二图片。与图5和图6所对应的实现方式相比，图7所对应的实现方式不需要获取所述第一图片的至少一个特征值，从而可以减少生成第二图片所需的时间，进而可以减少在所述界面的背景中显示第二图片所需的时间。
图8为图1所对应实施例的另一个实现方式，具体可以包括如下的步骤：
s801：建立所述界面前景中的图片与预设属性值集合的对应关系，以及建立所述界面前景中的图片与预设阿尔法通道值集合的对应关系。
所述预设属性值集合可以为像素点的预设属性值组成的集合。其中，所述预设属性值可以为预先设定的属性值。界面前景中的每个图片，可以对应不同的预设属性值集合，也可以对应相同的预设属性值集合。
界面前景中的图片与预设属性值集合的对应关系，可以包括界面前景中图片的像素点与预设属性值集合中的预设属性值的对应关系。界面前景中图片的每个像素点，可以对应不同的预设属性值，也可以对应相同的预设属性值。
所述预设阿尔法通道值集合可以为第二预设阿尔法通道值组成的集合。其中，所述第二预设阿尔法通道值可以为预先设定的阿尔法通道值。界面前景中的每个图片，可以对应不同的预设阿尔法通道值集合，也可以对应相同的预设阿尔法通道值集合。
界面前景中的图片与预设阿尔法通道值集合的对应关系，可以包括界面前景中图片的像素点与预设阿尔法通道值集合中的第二预设阿尔法通道值的对应关系。界面前景中图片的每个像素点，可以对应不同的第二预设阿尔法通道值，也可以对应相同的第二预设阿尔法通道 值。
s802：响应于界面中焦点移动的触发指令，获取焦点选中的第一图片。
步骤s802的内容与步骤s201相类似。
s803：基于所述界面前景中的图片与预设属性值集合的对应关系，获取与所述第一图片对应的第一预设属性值集合，基于所述界面前景中的图片与预设阿尔法通道值集合的对应关系，获取与所述第一图片对应的第一预设阿尔法通道值集合。
焦点选中的图片一般为界面前景中的图片。即，第一图片一般为界面前景中的图片。因此，可以基于所述界面前景中的图片与预设属性值集合的对应关系，获取与所述第一图片对应的第一预设属性值集合，可以基于所述界面前景中的图片与预设阿尔法通道值集合的对应关系，获取与所述第一图片对应的第一预设阿尔法通道值集合。
s804：对所述第一图片进行模糊处理，将模糊处理后的第一图片作为第四图片。
所述对所述第一图片进行模糊处理的过程可以与图4所对应的过程相类似。
在一个实施方式中，可以直接将模糊处理后的第一图片作为第四图片。
在另一个实施方式中，在步骤s804之前，所述方法还可以包括：获取所述界面尺寸的比例。那么，在步骤s804中，可以根据该比例对第一图片进行裁剪，以使裁剪后的第一图片的尺寸比例与所述界面的尺寸比例相同，并可以对裁剪后的第一图片进行模糊处理，最后可以将依次裁剪并模糊处理后的第一图片作为第四图片。
对裁剪后的第一图片进行模糊处理的过程也可以与图4所对应的过程相类似。
s805：基于所述第一预设属性值集合、所述第一预设阿尔法通道值集合和所述第四图片，生成第二图片。
界面前景中的图片与预设属性值集合的对应关系，可以包括界面前景中图片的像素点与预设属性值集合中的预设属性值的对应关系。界面前景中的图片与预设阿尔法通道值集合的对应关系，可以包括界面前景中图片的像素点与预设阿尔法通道值集合中的第二预设阿尔法通道值的对应关系。因此，对于第四图片内的每个像素点，可以获取该像素点的属性值，从所述第一预设属性值集合中获取该像素点对应的预设属性值，从所述第一预设阿尔法通道值集合中获取该像素点对应的第二预设阿尔法通道值，然后可以基于该像素点的属性值、该像素点对应的预设属性值和该像素点对应的第二预设阿尔法通道值，计算该像素点的特征值，并使用该像素点的特征值替换该像素点的属性值。最后可以将替换后的第四图片作为第二图片。例如，在色彩空间为rgb的情况下，对于第四图片内的任一像素点，该像素点的属性值为(ra2，ga2，ba2)，该像素点对应的第二阿尔法通道值为alphax2，该像素点对应的预设属性值为(rb2，gb2，bb2)。那么，可以根据如下的公式计算该像素点特征值(rc2，gc2， bc2)。
rc2＝rb2+ra2*alphax2；
gc2＝gb2+ga2*alphax2；
bc2＝bb2+ba2*alphax2；
其中，
ra2、ga2和ba2分别为该像素点的属性值中r通道的值、g通道的值和b通道的值；
rb2、gb2和bb2分别为该像素点对应的预设属性值中r通道的值、g通道的值和b通道的值；
rc2、gc2和bc2分别为该像素点特征值中r通道的值、g通道的值和b通道的值。
s806：在所述界面的背景中显示所述第二图片。
具体地，可以获取所述界面的尺寸，然后可以根据所述界面的尺寸，对第二图片进行拉伸，最后可以在所述界面的背景中显示拉伸后的第二图片。
需要说明的是，尽管在附图中采用箭头表示顺序，但实际上步骤s803与步骤s804并没有严格的先后顺序。依赖于硬件的处理能力，这二者也可以并行处理。
图8所对应的实现方式，可以建立所述界面前景中的图片与预设属性值集合以及所述界面前景中的图片与预设阿尔法通道值集合的对应关系。在检测到界面中焦点移动的触发指令以后，可以获取焦点选中的第一图片，然后可以基于所述界面前景中的图片与预设属性值集合的对应关系，获取与所述第一图片对应的第一预设属性值集合，基于所述界面前景中的图片与预设阿尔法通道值集合的对应关系，获取与所述第一图片对应的第一预设阿尔法通道值集合，并可以对所述第一图片进行模糊处理，将模糊处理后的第一图片作为第四图片。然后可以基于所述第一预设属性值集合、所述第一预设阿尔法通道值集合和所述第四图片，生成第二图片。最后可以在所述界面的背景中显示第二图片。与图5和图6所对应的实现方式相比，图8所对应的实现方式不需要获取所述第一图片的至少一个特征值，从而可以减少生成第二图片所需的时间，进而可以减少在所述界面的背景中显示第二图片所需的时间。
图8为图1所对应实施例的另一个实现方式，具体可以包括如下的步骤：
s901：响应于界面中焦点移动的触发指令，获取焦点选中的第一图片。
步骤s901的内容与步骤s201相类似。
s902：获取所述界面的尺寸以及所述第一图片的至少一个特征值。
获取所述第一图片的至少一个特征值的过程与步骤s502相类似。
s903：根据所述界面的尺寸，新建一张图片。
新建图片的尺寸可以和所述界面的尺寸相同
s904：根据所述新建图片的尺寸和第一预设阿尔法通道值，计算所述新建图片内每个像素点的第一阿尔法通道值。
进一步地，当所述新建图片的形状为矩形时，可以以新建图片的长边为x轴，短边为y轴，建立平面直角坐标系。那么，根据所述新建图片的尺寸和第一预设阿尔法通道值，可以通过如下的公式计算所述新建图片内每个像素点的第一阿尔法通道值。
其中，
α(x3,y3)为像素点(x3,y3)的第一阿尔法通道值；
αmax为第一预设阿尔法通道值；
w2为界面长边的长度，h2为界面短边的长度；
x3为像素点(x3,y3)的x轴坐标值，y3为像素点(x3,y3)的y轴坐标值。
s905：基于所述第一图片的至少一个特征值，确定所述新建图片内每个像素点的属性值。
具体地，可以建立所述第一图片的至少一个特征值中的每个特征值与所述新建图片内像素点的对应关系。其中，新建图片内每个像素点可以对应不同的第一图片特征值，也可以对应相同的第一图片特征值。由于第一图片特征值的通道数量和种类可以与新建图片内像素点的属性值相同，因此，对于新建图片内的每个像素点，可以将该像素点对应的第一图片的特征值作为该像素点的属性值。
s906：将所述新建图片内每个像素点的属性值和第一阿尔法通道值，填充至所述新建图片，将填充后的新建图片作为第二图片。
具体地，像素点的属性值可以用于表示像素点的色彩。因此，可以将所述新建图片内每个像素点的属性值填充至所述新建图片，从而可以实现对所述新建图片的色彩填充。然后，对于所述新建图片内的每个像素点，可以将该像素点的第一阿尔法通道值赋予该像素点的阿尔法通道，从而可以使所述新建图片产生渐变的显示效果。
s907：在所述界面的背景中显示所述第二图片。
具体地，可以获取所述界面的尺寸，然后可以根据所述界面的尺寸，对第二图片进行拉伸，最后可以在所述界面的背景中显示拉伸后的第二图片。
图9所对应的实施例，在检测到界面中焦点移动的触发指令以后，可以获取焦点选中的第一图片，然后可以获取所述界面的尺寸以及所述第一图片的至少一个特征值，然后可以根 据所述界面的尺寸，新建一张图片，并可以根据所述新建图片的尺寸和第一预设阿尔法通道值，计算所述新建图片内每个像素点的第一阿尔法通道值，然后可以基于所述第一图片的至少一个特征值，确定所述新建图片内每个像素点的属性值，然后可以将所述新建图片内每个像素点的属性值和第一阿尔法通道值，填充至所述新建图片，并将填充后的新建图片作为第二图片。最后可以在所述界面的背景中显示所述第二图片。这样，界面的背景与焦点选中的图片是相对应的。当焦点选中的图片发生变化后，界面的背景也会相应地发生变化。因此，与现有技术相比，图9所对应的实施例可以使界面背景的颜色与焦点选中图片的颜色相协调和融合，从而提升了用户的视觉体验。
在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(programmablelogicdevice,pld)(例如现场可编程门阵列(fieldprogrammablegatearray，fpga))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片pld上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片2。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logiccompiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(hardwaredescriptionlanguage，hdl)，而hdl也并非仅有一种，而是有许多种，如abel(advancedbooleanexpressionlanguage)、ahdl(alterahardwaredescriptionlanguage)、confluence、cupl(cornelluniversityprogramminglanguage)、hdcal、jhdl(javahardwaredescriptionlanguage)、lava、lola、myhdl、palasm、rhdl(rubyhardwaredescriptionlanguage)等，目前最普遍使用的是vhdl(very-high-speedintegratedcircuithardwaredescriptionlanguage)与verilog2。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。
本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部 件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。
上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本申请可用于众多通用或专用的计算机系统环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、置顶盒、可编程的消费电子设备、网络pc、小型计算机、大型计算机、包括以上任何系统或设备的分布式计算环境等等。
本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
虽然通过实施例描绘了本申请，本领域普通技术人员知道，本申请有许多变形和变化而不脱离本申请的精神，希望所附的权利要求包括这些变形和变化而不脱离本申请的精神。
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