本发明涉及图像处理技术领域，尤其是一种深度图像的处理方法及移动终端。
背景技术：
利用双摄像头拍摄照片能够获取图像的景深信息，进而生成深度图。由于目前技术的限制，通过双摄像头拍摄所得生成的深度图经常精度不够高，边缘不够贴合实际前景的物体，因此需要对深度图进行进一步的细节增强。另外，生成的深度图往往图片尺寸比较小，当放大图片后又面临着画面粗糙的问题。
现有的深度图增强方案，通常具有以下几个问题：增强的过程中，对于深度图的边缘进行过度模糊，这样可以减弱深度信息的误差带来的不和谐，但是会使得图像边缘太过模糊，影响质感；另外，增强的精度不够高，导致增强后的图像中依然存在有较大误差的区域，影响应用效果；算法复杂度过高，运行效率极低，无法适用于移动终端。
因此，需要一种能够适用于移动终端的深度图像细节增强的方案。
技术实现要素：
为此，本发明提供了一种深度图像的处理方法及移动终端，以力图解决或者至少缓解上面存在的至少一个问题。
根据本发明的一个方面，提供了一种深度图像的处理方法，该方法适于在移动终端中执行，移动终端具有双摄像头，适于通过双摄像头同时对同一场景拍摄得到第一图像和第二图像，包括步骤：对第一图像和第二图像分别进行下采样处理，生成对应的第一下采样图像和第二下采样图像；根据第一下采样图像和第二下采样图像，通过双目匹配算法计算得到第一深度图和第二深度图；通过对第一深度图和第二深度图的一致性检测分别得到第一深度图和第二深度图的有效区域和非有效区域；利用有效区域内的像素点的像素信息填充非有效区域内的像素点的像素信息，得到填充后的第一深度图和第二深度图；通过对填充后的第一深度图和第二深度图分别进行上采样处理得到第一上采样图像和第二上采样图像；利用第一图像对第一上采样图像进行导向滤波，得到细节增强的第一图像；以及利用第二图像对第二上采样图像进行导向滤波，得到细节增强的第二图像。
可选地，在根据本发明的深度图像的处理方法中，通过对第一深度图和第二深度图的一致性检测分别得到第一深度图和第二深度图的有效区域和非有效区域的步骤包括：逐像素计算第一深度图中像素点和第二深度图中对应像素点的像素差值；若像素差值的绝对值大于阈值，则这两个像素点分别属于第一深度图的非有效区域和第二深度图的非有效区域；以及若像素差值的绝对值不大于阈值，则这两个像素点分别属于第一深度图的有效区域和第二深度图的有效区域。
可选地，在根据本发明的深度图像的处理方法中，利用有效区域的像素点的像素信息填充非有效区域内的像素点的像素信息的步骤包括：对于第一深度图的非有效区域内的每个像素点，利用其邻域内有效区域的像素点的像素信息对其进行平滑处理，得到该非有效区域内像素点的像素信息，以生成初步填充后的第一深度图；对于第二深度图的非有效区域内的每个像素点，利用其邻域内有效区域的像素点的像素信息对其进行平滑处理，得到该非有效区域内像素点的像素信息，以生成初步填充后的第二深度图；其中，像素点的像素信息包括像素点的深度信息和图像信息。
可选地，在根据本发明的深度图像的处理方法中，利用有效区域的像素点的像素信息填充非有效区域内的像素点的像素信息的步骤还包括：对于初步填充后的第一深度图中和第二深度图中未填充的非有效区域内的每个像素点，分别查找在其上、下、左、右四个方向上最邻近的有效区域内的像素点；根据所查找到的四个像素点的深度信息加权计算出对应非有效区域内该像素点的深度信息；以及分别生成填充后的第一深度图和第二深度图。
可选地，在根据本发明的深度图像的处理方法中，根据所查找到的四个像素点的深度信息加权计算出对应非有效区域内该像素点的深度信息的步骤包括：分别计算所查找到的四个像素点的像素位置与非有效区域内该像素点的像素位置的差值，得到四个像素距离；计算四个像素距离之和，作为像素距离和；根据四个像素距离及像素距离和分别计算出四个像素点对应的距离权重；以及根据四个像素点对应的距离权重和四个像素点的深度信息加权计算出非有效区域内该像素点的深度信息。
可选地，在根据本发明的深度图像的处理方法中，对第一图像和第二图像分别进行下采样处理的步骤包括：采用双立方插值算法对所述第一图像和第二图像分别进行下采样处理。
可选地，在根据本发明的深度图像的处理方法中，通过对填充后的第一深度图和第二深度图分别进行上采样处理得到第一上采样图像和第二上采样图像的步骤包括：采用最邻近插值算法分别对所述填充后的第一深度图和第二深度图进行上采样处理，得到第一上采样图像和第二上采样图像。
可选地，在根据本发明的深度图像的处理方法中，阈值设为5。
根据本发明的另一方面，提供了一种移动终端，包括：双摄像头，适于同时对同一场景拍摄得到两张图像；一个或多个处理器；和存储器；一个或多个程序，其中一个或多个程序存储在所述存储器中并被配置为由一个或多个处理器执行，一个或多个程序包括用于执行如上所述方法中的任一方法的指令。
根据本发明的再一方面，提供了一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，一个或多个程序包括指令，指令当移动终端执行时，使得移动终端执行如上所述的方法中的任一方法。
根据本发明的深度图像处理方案，通过对双摄像头拍摄得到两张彩色图像进行处理，最终生成两张高精度的高清深度图。与现有方案相比，本发明通过深度增强方法能够得到精准度较高的深度图，并且使用超分辨率方法得到大尺寸的高清深度图。
另外，本发明的方案先将第一图像和第二图像下采样到小尺寸，在小尺寸图像上进行双目匹配和深度图增强计算，因此算法复杂度较低，适用于移动终端，有很强的通用性。
附图说明
为了实现上述以及相关目的，本文结合下面的描述和附图来描述某些说明性方面，这些方面指示了可以实践本文所公开的原理的各种方式，并且所有方面及其等效方面旨在落入所要求保护的主题的范围内。通过结合附图阅读下面的详细描述，本公开的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显。遍及本公开，相同的附图标记通常指代相同的部件或元素。
图1示出了根据本发明一个实施例的移动终端100的构造示意图；
图2示出了根据本发明一个实施例的深度图像的处理方法200的流程示意图；以及
图3示出了根据本发明一个实施例的利用有效区域的像素点的像素信息填充非有效区域内的像素点的像素信息的一个示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
图1是移动终端100的结构框图。
移动终端100可以包括存储器接口102、一个或多个数据处理器、图像处理器和/或中央处理单元104，以及外围接口106。
存储器接口102、一个或多个处理器104和/或外围接口106既可以是分立元件，也可以集成在一个或多个集成电路中。在移动终端100中，各种元件可以通过一条或多条通信总线或信号线来耦合。传感器、设备和子系统可以耦合到外围接口106，以便帮助实现多种功能。
例如，运动传感器110、光线传感器112和距离传感器114可以耦合到外围接口106，以方便定向、照明和测距等功能。其他传感器116同样可以与外围接口106相连，例如定位系统(例如GPS接收机)、加速度传感器、温度传感器、生物测定传感器或其他感测设备，由此可以帮助实施相关的功能。
相机子系统120和光学传感器122可以用于方便诸如记录照片和视频剪辑的相机功能的实现，其中所述相机子系统和光学传感器例如可以是电荷耦合器件(CCD)或互补金属氧化物半导体(CMOS)光学传感器。根据本发明的一种实现方式，相机子系统120可以设置为具有相同像素的双摄像头，并且，双摄像头可以是水平方向上平行布置的两个摄像头(如一左一右)，也可以是垂直方向上平行布置的两个摄像头(如一上一下)，用于同时对同一场景拍摄得到两张图像。
可以通过一个或多个无线通信子系统124来帮助实现通信功能，其中无线通信子系统可以包括射频接收机和发射机和/或光(例如红外)接收机和发射机。无线通信子系统124的特定设计和实施方式可以取决于移动终端100所支持的一个或多个通信网络。例如，移动终端100可以包括被设计成支持LTE、3G、GSM网络、GPRS网络、EDGE网络、Wi-Fi或WiMax网络以及BlueboothTM网络的通信子系统124。
音频子系统126可以与扬声器128以及麦克风130相耦合，以便帮助实施启用语音的功能，例如语音识别、语音复制、数字记录和电话功能。I/O子系统140可以包括触摸屏控制器142和/或一个或多个其他输入控制器144。触摸屏控制器142可以耦合到触摸屏146。举例来说，该触摸屏146和触摸屏控制器142可以使用多种触摸感测技术中的任何一种来检测与之进行的接触和移动或是暂停，其中感测技术包括但不局限于电容性、电阻性、红外和表面声波技术。
一个或多个其他输入控制器144可以耦合到其他输入/控制设备148，例如一个或多个按钮、摇杆开关、拇指旋轮、红外端口、USB端口、和/或指示笔之类的指点设备。所述一个或多个按钮(未显示)可以包括用于控制扬声器128和/或麦克风130音量的向上/向下按钮。
存储器接口102可以与存储器150相耦合。该存储器150可以包括高速随机存取存储器和/或非易失性存储器，例如一个或多个磁盘存储设备，一个或多个光学存储设备，和/或闪存存储器(例如NAND，NOR)。存储器150可以存储操作系统152，例如Android、iOS或是Windows Phone之类的操作系统。该操作系统152可以包括用于处理基本系统服务以及执行依赖于硬件的任务的指令。在一些实施例中，操作系统152中包含了用于执行深度图像的处理方法的指令。存储器150还可以存储应用154。在移动终端运行时，会从存储器150中加载操作系统152，并且由处理器104执行。应用154在运行时，也会从存储器150中加载，并由处理器104执行。应用154运行在操作系统之上，利用操作系统以及底层硬件提供的接口实现各种用户期望的功能，如即时通信、网页浏览、图片管理、视频播放等。应用154可以是独立于操作系统提供的，也可以是操作系统自带的，包括各种社交应用软件，也包括各种视频播放应用软件，还可以包括相册、计算器、录音笔等系统自带应用程序。另外，应用154被安装到移动终端100中时，也可以向操作系统添加驱动模块。
本发明提供了一种深度图像的处理方法，通过在移动终端100的存储器150中存储相应的一个或多个程序(包括前文所述的相关指令)来对待处理的两张图像进行处理，以生成细节增强的深度图像。其中，待处理的两张图像可以通过相机子系统120获取，通过双摄像头同时对同一场景拍摄得到两张图像，称作第一图像和第二图像。当然，也可以将利用移动终端100之外的双摄像头拍摄得到的同一场景的两张图像传送给移动终端100，由移动终端100执行深度图像的处理方法，本发明的实施例对此不作限制。
图2示出了根据本发明一个实施例的深度图像的处理方法200的流程示意图。
如图2所示，方法200始于步骤S210，对所获取的第一图像(记作IL)和第二图像(记作IR)分别进行下采样处理，生成对应的第一下采样图像IL’和第二下采样图像IR’。
如前文所述，第一图像和第二图像通过双摄像头同时对同一场景拍摄所得，此处不再赘述。
图像处理中三种常用的插值算法有最邻近插值、双线性插值和双立方插值，根据本发明的一个实施例，采用双立方插值算法对第一图像IL和第二图像IR分别进行下采样处理，得到满足预定尺寸的第一下采样图像IL’和第二下采样图像IR’，预定尺寸例如设为640*480。
双立方插值的公式可以表示如下：
上式表示，插值后图中像素点(i',j')对应的值是原图中像素点(i,j)处邻近的16个像素点的权重卷积之和。dx和dy分别表示在X方向和Y方向上的小数坐标，m和n表示插值窗口大小，(即[i-1,i+2]，[j-1,j+2])，R(x)表示插值表达式。
在具体实施例中，可以根据需要选择不同的插值表达式，例如，基于三角形采样、基于Bell分布采样、基于B样条曲线采样等。以基于三角形采样为例，插值表达式R(x)表示为：
本发明对具体的插值表达式的选取并不做限制。
随后在步骤S220中，根据第一下采样图像IL’和第二下采样图像IR’，通过双目匹配算法(或称为双目立体视觉匹配算法)计算得到对应的第一深度图DL和第二深度图DR。
双目匹配算法的基本原理是找出图像中每个像素点在另一个视角的图像上对应的像素点，计算出视差图像，进而估算出景深图像。在本领域内，双目匹配算法已经有很多，其大致可以分为局部立体匹配算法和全局立体匹配算法。其中，局部立体匹配算法主要是采用滑动窗口的方式，利用局部优化函数进行视差的估计，常见的算法诸如绝对误差和算法(SAD)、误差平方和算法(SSD)等。全局立体匹配算法主要是采用了全局的优化理论方法估计视差，建立全局能量函数，通过最小化全局能量函数得到最优的视差图，常见的算法有SGBM算法。一般地，全局立体匹配算法得到的结果比较准确，因而匹配效果好于局部立体匹配算法，但同时全局立体匹配算法的复杂度也远大于局部立体匹配算法，运行时间长。在具体实施例中，可根据需要选择合适的立体匹配算法来计算第一深度图DL和第二深度图DR。
需要说明的是，本发明对具体采用何种匹配算法计算图像的深度图并不做限制，任何双目匹配算法均可以与本发明的实施例相结合，对深度图像进行处理。
随后在步骤S230中，通过对第一深度图DL和第二深度图DR的一致性检测分别得到第一深度图和第二深度图的有效区域和非有效区域。
根据一种实现方式，进行一致性检测的步骤包括：(1)逐像素地计算第一深度图DL中像素点和第二深度图DR中对应像素点的像素差值；(2)求该像素差值的绝对值，若绝对值大于阈值，则这两个像素点分别属于第一深度图的非有效区域和第二深度图的非有效区域；(3)若绝对值不大于阈值，则这两个像素点分别属于第一深度图的有效区域和第二深度图的有效区域。
若设第一深度图的有效区域为DL_Validmap，第二深度图的有效区域为DR_Validmap，那么，一致性检测的步骤可以用下面的公式表述：
当|DLi-DRj|＞T时，
当|DLi-DRj|≤T时，i∈DL_Validmap，j∈DR_Validmap。
式中，DLi表示第一深度图DL中的像素点i的像素值，DRj表示与像素点i对应的第二深度图DR中的像素点j的像素值，T表示阈值。可选地，阈值设为T＝5。
随后在步骤S240中，针对第一深度图DL，利用其有效区域内的像素点的像素信息填充非有效区域内的像素点的像素信息，得到填充后的第一深度图FDL；同样地，针对第二深度图DR，利用其有效区域内的像素点的像素信息填充非有效区域内的像素点的像素信息，得到填充后的第二深度图FDR。
根据本发明的实现方式，步骤S240可以分为两步，具体步骤如下：
第一步，对于第一深度图DL的非有效区域内的每个像素点，利用其邻域内属于有效区域的像素点的像素信息对其进行平滑处理，得到该非有效区域内像素点的像素信息，以生成初步填充后的第一深度图F1DL；
同样地，对于第二深度图DR的非有效区域内的每个像素点，利用其邻域内属于有效区域的像素点的像素信息对其进行平滑处理，得到该非有效区域内像素点的像素信息，以生成初步填充后的第二深度图F1DR。
根据本发明的实现方式，如图3所示，在图像31中用斜线填充部分表示其有效区域32，剩余区域为非有效区域。设非有效区域内的某个像素点为a，查找像素点a的邻域33内属于有效区域的所有像素点，可以选用双边滤波、引导滤波、高斯滤波等滤波方法，利用所查找到的像素点(即，邻域33内斜线填充部分的像素点)的像素信息对像素点a进行平滑处理。可选地，像素点的像素信息包括像素点的深度信息和图像信息，图像信息例如是像素点的RGB值。
根据本发明的实施例，邻域半径可以取1-20之间的任一整数，在根据本发明的一个实施例中，邻域半径设为5，本发明对此不作限制。
根据本发明的又一实施例，将经第一步填充后的像素点合并入有效区域。
在根据本发明的实施例中，对于一些面积比较大的非有效区域，可能在非有效区域内像素点的邻域内查找不到属于有效区域的像素点，那么，经第一步填充后，非有效区域内的某些像素点并没有被填充到。
因此，在第二步中，对于初步填充后的第一深度图F1DL中和第二深度图F1DR中未填充到的非有效区域内的每个像素点，分别查找在其上、下、左、右四个方向上最邻近的有效区域内的像素点，再根据所查找到的四个像素点的深度信息加权计算出对应非有效区域内该像素点的深度信息，进而得到填充后的第一深度图FDL和第二深度图FDR。
根据本发明的一种实现方式，第二步也可以概括为利用十字取值法进行填充。设非有效区域内未填充的某个像素点为i，查找像素点i上、下、左、右四个方向上第一个属于有效区域内的像素点，分别记作itop、ibottom、ileft、iright。接下来，利用距离加权算法计算出像素点i的深度值。
可选地，像素点i的深度值的计算过程为：1)分别计算所查找到的四个像素点(即itop、ibottom、ileft、iright)的像素位置与非有效区域内该像素点i的像素位置的差值，得到四个像素距离；2)计算这四个像素距离之和，作为像素距离和；3)根据四个像素距离及像素距离和分别计算出四个像素点对应的距离权重；4)根据四个像素点对应的距离权重和四个像素点的深度信息加权计算出非有效区域内该像素点的深度信息(即，深度值)。
以计算第一深度图FDL中某像素点i的深度信息为例，其深度值FDL(i)定义为：
其中，itop、ibottom、ileft、iright分别表示在像素点i上、下、左、右四方向上最邻近的有效区域内的像素点，F1DL(itop)、F1DL(ibottom)、F1DL(ileft)、F1DL(iright)分别表示在初步填充后的第一深度图F1DL中像素点itop、ibottom、ileft、iright的深度信息。
根据本发明的实施例，在第一步初步填充时考虑了像素点的图像信息(即RGB值)，第二步是针对第一步中未填充的像素点进行进一步填充，仅需要对像素点的深度信息(即深度值)做十字填充即可，不再考虑像素点的图像信息。在保证填充效果良好的情况下，尽量减少运算复杂度。
随后在步骤S250中，通过对填充后的第一深度图FDL和第二深度图FDR分别进行上采样处理得到第一上采样图像BFDL和第二上采样图像BFDR。
根据本发明的一个实施例，采用最邻近插值算法分别对填充后的第一深度图FDL和第二深度图FDR进行上采样处理，使得上采样后的图像尺寸与第一图像IL和第二图像IR的图像尺寸保持一致，将上采样后的图像分别记作第一上采样图像BFDL和第二上采样图像BFDR。
经步骤S250处理后，得到的是粗糙的大尺寸的深度图BFDL和BFDR。根据本发明的一种实现方式，采用超分辨率Super Resolution(SR)方法，能够在放大图像尺寸的同事，保留图像细节。常见的超分辨率方法有采用基于稀疏编码的超分辨率算法(sparse-coding-based SR)，另外，也可以采用基于深度学习的超分辨率算法，如SRCNN，将深度卷积神经网络引入SR。利用超分辨率方法保留图像细节属于本领域比较成熟的技术，此处不再对其进行赘述。
在根据本发明的实施例中，在步骤S260中，利用第一图像IL对第一上采样图像BFDL进行导向滤波，得到细节增强的第一图像SDL。相应地，在步骤S270中，利用第二图像IR对第二上采样图像BFDR进行导向滤波，得到细节增强的第二图像SDR。
本发明对导向滤波的具体方法不作限制。以对第一上采样图像BFDL进行导向滤波为例，导向图为IL，SDL为导向滤波处理后的BFDL的滤波结果图，导向滤波可以用如下公式表示：
SDL＝A*IL+B，
式中，A和B为导向滤波参数，根据第一图像IL和第一上采样图像BFDL中的像素点的像素值计算得到。可选地，通过计算第一图像IL和第一上采样图像BFDL中像素点的标准偏差值得到导向滤波参数，如下步骤所述：
(a)在第一上采样图像BFDL中，以像素点p为中心，r为滤波半径，构建大小为(2r+1)×(2r+1)的块，计算每个像素点p的平均值μBFDL和标准偏差σBFDL；
(b)在导向图IL中，以像素点p为中心，r为滤波半径，构建大小为(2r+1)×(2r+1)的块，计算每个像素点p的平均值μIL和标准偏差σIL；
(c)将第一上采样图像BFDL和导向图IL同一像素点位置p对应的像素值相乘，构成BFDLIL图，以像素点p为中心，r为滤波半径，构建大小为(2r+1)×(2r+1)的块，计算BFDLIL图中每个像素点p的平均值μBFDLIL和标准偏差σBFDLIL。
(d)计算得到每个像素点p的A和B
B＝μBFDL-A·μIL
其中，ε为固定常数，其将决定滤波的最终效果，对于采用0-255范围表示的图，该固定常数通常取值为ε＝50～500。
当然，也可以对图像中不同的区域采用不同的导向滤波参数，此处不再做过多阐述。
通过导向滤波算法对第一上采样图像BFDL和第二上采样图像BFDR进行细节增强和去模糊，以得到满足视觉效果的高精度的深度图像：即细节增强的第一图像SDL和细节增强的第二图像SDR。
根据本发明的深度图像处理方案，通过对双摄像头拍摄得到两张彩色图像(即IL和IR)进行处理，最终生成两张高精度的高清深度图(即SDL和SDR)。与现有方案相比，本发明通过深度算法能够得到精准度较高的深度图，并且使用超分辨率方法得到大尺寸的高清深度图。
另外，本发明的方案先将第一图像和第二图像下采样到小尺寸，在小尺寸图像上进行双目匹配和深度图增强计算，因此算法复杂度较低，适用于移动终端，有很强的通用性。
应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。
本领域那些技术人员应当理解在本文所公开的示例中的设备的模块或单元或组件可以布置在如该实施例中所描述的设备中，或者可替换地可以定位在与该示例中的设备不同的一个或多个设备中。前述示例中的模块可以组合为一个模块或者此外可以分成多个子模块。
本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。
此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
这里描述的各种技术可结合硬件或软件，或者它们的组合一起实现。从而，本发明的方法和设备，或者本发明的方法和设备的某些方面或部分可采取嵌入有形媒介，例如软盘、CD-ROM、硬盘驱动器或者其它任意机器可读的存储介质中的程序代码(即指令)的形式，其中当程序被载入诸如计算机之类的机器，并被所述机器执行时，所述机器变成实践本发明的设备。
在程序代码在可编程计算机上执行的情况下，计算设备一般包括处理器、处理器可读的存储介质(包括易失性和非易失性存储器和/或存储元件)，至少一个输入装置，和至少一个输出装置。其中，存储器被配置用于存储程序代码；处理器被配置用于根据该存储器中存储的所述程序代码中的指令，执行本发明所述的方法。
以示例而非限制的方式，计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质。计算机存储介质存储诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其它数据等信息。通信介质一般以诸如载波或其它传输机制等已调制数据信号来体现计算机可读指令、数据结构、程序模块或其它数据，并且包括任何信息传递介质。以上的任一种的组合也包括在计算机可读介质的范围之内。
此外，所述实施例中的一些在此被描述成可以由计算机系统的处理器或者由执行所述功能的其它装置实施的方法或方法元素的组合。因此，具有用于实施所述方法或方法元素的必要指令的处理器形成用于实施该方法或方法元素的装置。此外，装置实施例的在此所述的元素是如下装置的例子：该装置用于实施由为了实施该发明的目的的元素所执行的功能。
如在此所使用的那样，除非另行规定，使用序数词“第一”、“第二”、“第三”等等来描述普通对象仅仅表示涉及类似对象的不同实例，并且并不意图暗示这样被描述的对象必须具有时间上、空间上、排序方面或者以任意其它方式的给定顺序。
尽管根据有限数量的实施例描述了本发明，但是受益于上面的描述，本技术领域内的技术人员明白，在由此描述的本发明的范围内，可以设想其它实施例。此外，应当注意，本说明书中使用的语言主要是为了可读性和教导的目的而选择的，而不是为了解释或者限定本发明的主题而选择的。因此，在不偏离所附权利要求书的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。对于本发明的范围，对本发明所做的公开是说明性的，而非限制性的，本发明的范围由所附权利要求书限定。