1.本公开涉及图像与视频处理
技术领域：
：，尤其涉及一种图像处理方法、图像处理装置、计算机可读存储介质与电子设备。
背景技术：
：：2.图像噪声是指存在于图像数据中的干扰信息，通常来自于外部对图像系统的影响以及图像系统内部的误差、抖动等，会影响图像的视觉效果。相关技术中，图像去噪处理的效果有待提升。3.需要说明的是，在上述
背景技术：
：部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域技术人员已知的现有技术的信息。技术实现要素：4.本公开提供一种图像处理方法、图像处理装置、计算机可读存储介质与电子设备，以至少在一定程度上提升图像去噪处理的效果。5.根据本公开的第一方面，提供一种图像处理方法，包括：获取待处理图像，并获取所述待处理图像的场景信息；根据所述场景信息确定所述待处理图像的滤波参数；基于所述滤波参数对所述待处理图像进行空域去噪处理。6.根据本公开的第二方面，提供一种图像处理装置，包括：图像获取模块，被配置为获取待处理图像，并获取所述待处理图像的场景信息；滤波参数确定模块，被配置为根据所述场景信息确定所述待处理图像的滤波参数；空域去噪模块，被配置为基于所述滤波参数对所述待处理图像进行空域去噪处理。7.根据本公开的第三方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面的图像处理方法及其可能的实现方式。8.根据本公开的第四方面，提供一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述第一方面的图像处理方法及其可能的实现方式。9.本公开的技术方案具有以下有益效果：10.一方面，本方案根据场景信息确定待处理图像的滤波参数，使得滤波参数能够自适应于待处理图像的拍摄场景，以满足该拍摄场景对于图像去噪力度或图像细节信息的需求与偏好，进而采用该滤波参数进行空域去噪处理，提升了图像去噪效果。另一方面，本方案所采用的滤波参数对应于适合拍摄场景的图像去噪力度，在空域去噪处理中能够减少由于去噪力度过大导致的细节信息损失过多，或者去噪力度不足导致的图像噪声被保留较多的情况，较好地平衡了图像去噪力度与保留图像细节信息两方面，提高了去噪处理后的图像质量。11.应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。附图说明12.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。13.图1示出本示例性实施方式中一种系统架构的示意图；14.图2示出本示例性实施方式中一种电子设备的结构示意图；15.图3示出本示例性实施方式中一种图像处理方法的流程图；16.图4示出本示例性实施方式中全局滤波参数与局部滤波参数的示意图；17.图5示出本示例性实施方式中一种确定全局滤波参数与局部滤波参数的流程图；18.图6示出本示例性实施方式中确定全局导向滤波参数与局部导向滤波参数的示意图；19.图7示出本示例性实施方式中一种进行图像增强处理的流程图；20.图8示出本示例性实施方式中一种图像处理方法的示意性流程图；21.图9示出本示例性实施方式中一种图像处理装置的结构示意图。具体实施方式22.现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施方式的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而省略所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知技术方案以避免喧宾夺主而使得本公开的各方面变得模糊。23.此外，附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。24.空域去噪(spatialnoisereduction，简称snr)是指基于图像信号在空间域内的连续性进行去噪，通常是在单帧图像内进行滤波，以实现图像局部的平滑化，从而抑制噪声。相关技术中，空域去噪经常会导致图像细节信息的损失，如破坏图像原本的细节纹理、边缘等信息。去噪力度越大，图像细节信息损失的越多。因此难以保证去噪后的图像质量。25.鉴于上述问题，本公开的示例性实施方式提供一种图像处理方法。下面结合图1对本示例性实施方式运行环境的系统架构与应用场景进行示例性说明。26.图1示出了系统架构的示意图，该系统架构100可以包括终端110与服务器120。其中，终端110可以是智能手机、平板电脑、台式电脑、笔记本电脑等终端设备，服务器120泛指提供本示例性实施方式中图像处理相关服务的后台系统，可以是一台服务器或多台服务器形成的集群。终端110与服务器120之间可以通过有线或无线的通信链路形成连接，以进行数据交互。27.在一种实施方式中，可以由终端110执行本示例性实施方式中的图像处理方法。例如，用户使用终端110拍摄视频图像或视频，或者用户在终端110的本地库中选取图像或视频时，终端110对该图像或该视频中的一帧或多帧图像进行去噪处理，输出去噪后的图像或视频。28.在一种实施方式中，可以由服务器120可以执行图像处理方法。例如，用户使用终端110拍摄图像或视频，或者用户在终端110的本地库中选取图像或视频后，终端110将该图像或视频上传至服务器120，由服务器120对该图像或该视频中的一帧或多帧图像进行去噪处理，向终端110返回去噪后的图像或视频。29.由上可知，本示例性实施方式中的图像处理方法的执行主体可以是上述终端110或服务器120，本公开对此不做限定。30.本公开的示例性实施方式还提供一种用于执行图像处理方法的电子设备，该电子设备可以是上述终端110或服务器120。一般的，该电子设备可以包括处理器与存储器，存储器用于存储处理器的可执行指令，处理器配置为经由执行可执行指令来执行上述图像处理方法。31.下面以图2中的移动终端200为例，对该电子设备的构造进行示例性说明。本领域技术人员应当理解，除了特别用于移动目的的部件之外，图2中的构造也能够应用于固定类型的设备。32.如图2所示，移动终端200具体可以包括：处理器201、存储器202、总线203、移动通信模块204、天线1、无线通信模块205、天线2、显示屏206、摄像模块207、音频模块208、电源模块209与传感器模块210。33.处理器201可以包括一个或多个处理单元，例如：处理器201可以包括ap(applicationprocessor，应用处理器)、调制解调处理器、gpu(graphicsprocessingunit，图形处理器)、isp(imagesignalprocessor，图像信号处理器)、控制器、编码器、解码器、dsp(digitalsignalprocessor，数字信号处理器)、基带处理器和/或npu(neural-networkprocessingunit，神经网络处理器)等。本示例性实施方式中的图像处理方法可以由ap、gpu或dsp来执行，当方法涉及到神经网络相关的处理时，可以由npu来执行，例如npu可以加载神经网络参数并执行神经网络相关的算法指令。34.编码器可以对图像或视频进行编码(即压缩)，以减小数据大小，便于存储或发送。解码器可以对图像或视频的编码数据进行解码(即解压缩)，以还原出图像或视频数据。移动终端200可以支持一种或多种编码器和解码器，例如：jpeg(jointphotographicexpertsgroup，联合图像专家组)、png(portablenetworkgraphics，便携式网络图形)、bmp(bitmap，位图)等图像格式，mpeg(movingpictureexpertsgroup，动态图像专家组)1、mpeg2、h.263、h.264、hevc(highefficiencyvideocoding，高效率视频编码)等视频格式。35.处理器201可以通过总线203与存储器202或其他部件形成连接。36.存储器202可以用于存储计算机可执行程序代码，可执行程序代码包括指令。处理器201通过运行存储在存储器202的指令，执行移动终端200的各种功能应用以及数据处理。存储器202还可以存储应用数据，例如存储图像，视频等文件。37.移动终端200的通信功能可以通过移动通信模块204、天线1、无线通信模块205、天线2、调制解调处理器以及基带处理器等实现。天线1和天线2用于发射和接收电磁波信号。移动通信模块204可以提供应用在移动终端200上2g、3g、4g、5g等移动通信解决方案。无线通信模块205可以提供应用在移动终端200上的无线局域网、蓝牙、近场通信等无线通信解决方案。38.显示屏206用于实现显示功能，如显示用户界面、图像、视频等。摄像模块207用于实现拍摄功能，如拍摄图像、视频等。音频模块208用于实现音频功能，如播放音频，采集语音等。电源模块209用于实现电源管理功能，如为电池充电、为设备供电、监测电池状态等。传感器模块210可以包括深度传感器2101、压力传感器2102、陀螺仪传感器2103、气压传感器2104等，以实现相应的感应检测功能。39.下面结合图3对本示例性实施方式中的图像处理方法进行说明，图3示出了该图像处理方法的示例性流程，可以包括：40.步骤s310，获取待处理图像，并获取待处理图像的场景信息；41.步骤s320，根据场景信息确定待处理图像的滤波参数；42.步骤s330，基于滤波参数对待处理图像进行空域去噪处理。43.基于上述方法，一方面，本方案根据场景信息确定待处理图像的滤波参数，使得滤波参数能够自适应于待处理图像的拍摄场景，以满足该拍摄场景对于图像去噪力度或图像细节信息的需求与偏好，进而采用该滤波参数进行空域去噪处理，提升了图像去噪效果。另一方面，本方案所采用的滤波参数对应于适合拍摄场景的图像去噪力度，在空域去噪处理中能够减少由于去噪力度过大导致的细节信息损失过多，或者去噪力度不足导致的图像噪声被保留较多的情况，较好地平衡了图像去噪力度与保留图像细节信息两方面，提高了去噪处理后的图像质量。44.下面对图3中的每个步骤进行具体说明。45.参考图3，在步骤s310中，获取待处理图像，并获取待处理图像的场景信息。46.待处理图像是需要进行去噪处理的图像。本公开对于待处理图像的来源不做限定，例如待处理图像可以是当前拍摄的图像，或者是用户在本地库中选取的图像，或者是从其他设备获取的图像，或者是视频中的当前帧图像。47.场景信息是反映待处理图像的拍摄场景(本文中的拍摄场景包括拍摄对象)的信息。在一种实施方式中，待处理图像的场景信息可以包括场景标签(scenetag)，场景标签表示待处理图像的拍摄场景的分类标签，例如可以是风景、海滩、蓝天、绿草、雪景、夜景、日落、烟火、聚光灯、室内、文本、人像、婴儿、猫、狗、美食等。在一种实施方式中，待处理图像的场景信息可以包括多个场景标签，例如待处理图像包括多个拍摄对象，不同拍摄对象可以对应于不同场景标签，或者待处理图像中的前景与背景对应于不同场景标签。示例性的，待处理图像的场景信息可以包括人像与其他场景标签，如待处理图像为在雪地中拍摄的人像，则场景信息可以包括人像与雪景两个场景标签。48.本公开对于获取场景信息的方式不做限定。例如，用户在拍摄待处理图像时，提供多种可选的拍摄模式，如可以包括人像、夜景、室内、文本等拍摄模式，由此可以根据用户选择的拍摄模式确定待处理图像的场景信息。49.在一种实施方式中，可以在获取待处理图像后对其进行场景检测，以得到场景信息。可以通过人工智能的方式或者非人工智能的图像处理方式实现场景检测。示例性的，人工智能的方式可以包括采用预先训练的神经网络对待处理图像进行场景检测，以输出场景信息。非人工智能的图像处理方式可以包括对待处理图像进行色彩检测，根据色彩检测结果确定场景信息，如检测出待处理图像中包括大片区域的天蓝色，则确定待处理图像的场景为蓝天。50.在一种实施方式中，可以结合上述人工智能的方式与非人工智能的图像处理方式来实现场景检测。例如分别采用神经网络与色彩检测进行场景检测后，综合两方面的检测结果来确定场景信息。51.在一种实施方式中，场景信息可以包括待处理图像的全局场景信息和/或待处理图像中至少一个第一区域的局部场景信息。52.第一区域可以是待处理图像中任意的局部区域，为便于与后文去噪图像中的局部区域进行区分，本文中将待处理图像中的局部区域称为第一区域，将去噪图像中的局部区域称为第二区域。53.全局场景信息是指针对整张待处理图像的场景信息。一般的，待处理图像在宏观上表现为某种拍摄场景，该场景的信息即为待处理图像的全局场景信息。与之相对的，局部场景信息是指针对待处理图像的局部区域的场景信息，通常是局部的某个拍摄对象对应的场景信息。举例来说，待处理图像为人和狗在雪地中拍摄的图像，当人和狗在待处理图像中所占的比例不高时，待处理图像的全局场景信息可以是雪地，人所在的局部区域的局部场景信息可以是人像，狗所在的局部区域的局部场景信息可以是狗；当人在待处理图像中所占的比例较高时，待处理图像的全局场景信息可以是人像，狗所在的局部区域的局部场景信息可以是狗，雪地部分的局部区域的局部场景信息可以是雪地。54.在一种实施方式中，可以训练全局场景检测模型与局部场景检测模型，分别用于检测待处理图像的全局场景信息与局部场景信息。例如，全局场景检测模型可以是图像分类模型，用于输出对待处理图像在全局上进行分类的场景标签；局部场景检测模型可以是语义分割模型，用于输出待处理图像中每个局部区域(或每个像素点)的语义分类结果(即场景标签)。55.在一种实施方式中，也可以训练一个模型，同时用于进行全局的场景分类与局部的场景分类，输出全局场景信息与局部场景信息。56.在一种实施方式中，也可以通过全局场景检测模型确定待处理图像的全局场景信息，进而采用非人工智能的图像处理方式(如色彩检测)确定待处理图像的局部场景信息。例如，通过预先训练的图像分类模型输出待处理图像的全局场景标签，如全局场景标签为天空。进而对待处理图像进行色彩检测，如可以针对yuv或hsl等颜色模式的待处理图像，检测出其中色度值为偏蓝色的区域，输出该区域的局部场景标签为天空。57.继续参考图3，在步骤s320中，根据场景信息确定待处理图像的滤波参数。58.滤波参数是用于对待处理图像进行滤波处理的参数。滤波参数可以直接或间接地表征滤波程度，滤波程度相当于图像去噪的力度。本公开对于滤波参数的具体内容不做限定。示例性的，滤波参数可以是均值滤波、高斯滤波、非局部均值滤波中的滤波窗口的尺寸(如滤波半径)，尺寸越大，表示滤波程度越高；或者，滤波参数可以是导向滤波中的eps，eps(也可以表示为ε)是对导向滤波的线性参数(ak，bk)进行补偿的正则化参数，能够起到调整图像边缘检测精度的作用，eps越大，表示滤波程度越高。59.根据场景信息可以确定待处理图像对于图像去噪力度或图像细节信息的需求与偏好，实质上表示在待处理图像的拍摄场景中，图像去噪或细节信息对于视觉效果的影响大小。一般的，对于图像去噪力度的需求程度与对于图像细节信息的需求程度是负相关的，例如对于细节信息的需求程度越高，则对于图像去噪力度的需求越低，即需求的滤波程度越低。基于该思想，可以确定合适的滤波参数，实现滤波参数与场景信息的自适应。60.举例来说，在导向滤波中，可以设置默认的滤波参数eps＝36；待处理图像的场景信息为蓝天时，对于细节信息的需求程度较低，能够接收较高程度的滤波处理，可以对应地设置eps＝50；待处理图像的场景信息为草地时，由于草地的细节纹理较多，因此对于细节信息的需求程度较高，仅能够接收较低程度的滤波处理，可以对应地设置eps＝16。61.应当理解，在上述示例中，滤波参数与滤波程度为正相关，则能够接收的滤波程度高对应于滤波参数高。但本公开并不限定于此。在某些情况下，滤波参数与滤波程度也可以负相关，则能够接收的滤波程度高对应于滤波参数低。62.在一种实施方式中，可以预先配置不同的场景信息与滤波参数的对应关系，例如可以根据经验配置对不同拍摄场景下的图像进行滤波处理的合适的滤波参数，形成配置关系表。进而，在获取待处理图像的场景信息后，通过在上述对应关系中进行查找，可以确定该场景信息对应的滤波参数。63.在一种实施方式中，滤波参数可以包括待处理图像的全局滤波参数。全局滤波参数是指对针对整张待处理图像的滤波参数。参考图4所示，对于待处理图像中每个像素点或每个区域而言，其可以对应于相同的全局滤波参数。例如上述eps＝50、eps＝16等均为全局滤波参数。在步骤s330中，可以采用全局滤波参数对整张待处理图像进行滤波处理。64.在一种实施方式中，滤波参数可以包括待处理图像中至少一个第一区域的局部滤波参数。局部滤波参数是指对针对第一区域的滤波参数，仅用于对第一区域进行滤波处理。参考图4所示，对于待处理图像中不同的区域而言，其可以对应于不同的局部滤波参数，如图4中示出将待处理图像划分为4个第一区域，每个第一区域的局部滤波参数均不相同。由此，可以针对单个区域设置更加合适的滤波参数。在步骤s330中，可以分别采用每个第一区域的局部滤波参数对该第一区域进行滤波处理，从而对不同区域进行不同程度的滤波。65.在一种实施方式中，滤波参数可以表示为滤波参数图的形式，滤波参数图用于表示待处理图像中每个像素点或每个区域对应的滤波参数。例如，可以根据场景信息确定待处理图像的epsmap，该epsmap与待处理图像的尺寸相同，epsmap中每个点的数值表示待处理图像中对应像素点的eps。66.在一种实施方式中，参考图5所示，上述根据场景信息确定待处理图像的滤波参数，可以包括以下步骤s510至s530：67.步骤s510，根据全局场景信息确定待处理图像的全局滤波参数。68.根据全局场景信息可以确定待处理图像整体上对于图像去噪力度或图像细节信息的需求与偏好，从而得到待处理图像的全局滤波参数。例如，待处理图像的全局场景信息为蓝天时，可以对应地设置eps＝50；待处理图像的全局场景信息为草地时，可以对应地设置eps＝16。69.在一种实施方式中，可以预先配置不同的全局场景信息与全局滤波参数的对应关系。进而，根据待处理图像的全局场景信息，在该对应关系中进行查找，可以确定该全局场景信息对应的全局滤波参数。70.步骤s520，获取第一区域的纹理特征。71.第一区域的纹理特征用于表示该第一区域内或该第一区域及其周围一定邻域内的像素分布，反映了图像在第一区域的细节丰富程度。本公开对于纹理特征的具体形式不做限定，例如可以将第一区域的梯度、平坦度等作为纹理特征。72.在一种实施方式中，纹理特征可以包括方差信息。例如，方差信息可以包括待处理图像的第一区域内或该第一区域及其周围一定邻域内的像素方差；或者，在导向滤波中，方差信息可以包括导向图像的第一区域内或该第一区域及其周围一定邻域内的像素方差，以及待处理图像与导向图像在该第一区域内或该第一区域及其周围一定邻域内的像素协方差。73.示例性的，在导向滤波中，方差信息可以通过以下公式计算：[0074][0075]vari＝corri-meani.*meaniꢀꢀꢀ(2)[0076]covip＝corrip-meani.*meanpꢀꢀꢀ(3)[0077]其中，i表示导向图像，p表示待处理图像，fmean()表示均值滤波，var表示像素方差，cov表示像素协方差。[0078]步骤s530，基于第一区域的纹理特征对全局滤波参数进行调整，得到第一区域的局部滤波参数。[0079]第一区域的纹理特征反映了细节丰富程度，细节丰富程度较高时，通常适合于采用程度较低的滤波处理，以减少细节信息的损失；细节丰富程度较低时，对于细节信息的损失不敏感，通常适合于采用程度较高的滤波处理。因此，可以在全局滤波参数的基础上，针对不同的第一区域进行适当调整，将调整后的参数作为对应第一区域的局部滤波参数。示例性的，第一区域的方差越大，说明第一区域的细节丰富程度越高，则可以将待处理图像的全局eps向下调整地越多，以得到较小的局部eps。[0080]基于图5的方法步骤，根据全局场景信息确定整体上适合于待处理图像的全局滤波参数，并在此基础上针对于第一区域进行全局滤波参数的调整，以得到适合于第一区域的局部滤波参数。由此，在后续的空域去噪处理中，能够以区域为单位对待处理图像进行不同程度的滤波处理，有利于提高去噪处理的针对性与精确性。[0081]本公开对于确定第一区域的具体方式不做限定。下面提供几个示例：[0082]在一种实施方式中，可以将待处理图像分割为多个局部区域，将每个局部区域均作为上述第一区域，并通过图5的方法步骤确定每个第一区域的局部滤波参数。[0083]在一种实施方式中，可以仅将待处理图像中的一部分局部区域作为上述第一区域。例如，可以将待处理图像中的感兴趣区域作为第一区域。进一步的，可以将与待处理图像的全局场景信息具有关联的局部区域作为第一区域。例如，待处理图像的全局场景信息为蓝天，则将待处理图像中的蓝天区域或天空区域作为第一区域；待处理图像的全局场景信息为人像，则将待处理图像中的人像区域作为第一区域。[0084]在一种实施方式中，作为补充的，对于待处理图像中上述第一区域以外的区域，可以采用全局滤波参数作为其局部滤波参数。例如，对于待处理图像中的非感兴趣区域而言，其滤波程度的高低对于最终的视觉效果影响较小，可以直接采用全局滤波参数作为该非感兴趣区域的局部滤波参数，无需获取该非感兴趣区域的纹理特征，也无需在该非感兴趣区域内对全局滤波参数进行调整，从而减少了计算量，提高了图像去噪处理的效率。[0085]在一种实施方式中，可以将待处理图像中的每个像素点均作为一个第一区域。对于每个像素点而言，均可以获取其纹理特征，该纹理特征为该像素点周围一定邻域内的纹理特征，例如可以以该像素点为中心，计算(2r+1)*(2r+1)(r表示邻域的半径，可以为任意正整数)个像素点的邻域方格内的像素方差，以作为纹理特征。然后根据每个像素点的纹理特征调整全局滤波参数，得到每个像素点的局部滤波参数。从而得到高度精细化的局部滤波参数，以便于后续实现高度精细化的空域去噪处理。[0086]在步骤s530中，考虑到第一区域的纹理特征对于局部滤波参数的影响。此外，还可以增加其他相关因素。在一种实施方式中，场景信息还可以包括第一区域的局部场景信息。上述根据第一区域的纹理特征对全局滤波参数进行调整，得到第一区域的局部滤波参数，可以包括以下步骤：[0087]根据第一区域的纹理特征与第一区域的局部场景信息对全局滤波参数进行调整，得到第一区域的局部滤波参数。[0088]也就是说，可以根据第一区域的纹理特征与第一区域的局部场景信息两方面因素进行全局滤波参数的调整。[0089]第一区域的局部场景信息可以反映该第一区域对于图像去噪力度或图像细节信息的需求程度，实质上表示针对第一区域的拍摄场景而言，图像去噪力度或图像细节信息对于视觉效果的影响大小。例如，待处理图像中的某个第一区域的局部场景信息为人像，表示该第一区域为人像区域，而通常人像区域对于细节信息的需求程度较高，适合于较低程度的滤波处理，因此从局部场景信息的方面来说，可以将全局滤波参数向滤波程度低的方向调整(如向下调整)。[0090]本示例性实施方式可以结合第一区域的纹理特征与第一区域的局部场景信息两方面因素。如第一区域为以皮肤为主的人像区域时，其纹理特征可能反映出第一区域的细节丰富程度较低(如第一区域的方差较小)，适合于较高程度的滤波处理，因此从纹理特征的方面来说，可以将全局滤波参数向滤波程度高的方向调整(如向上调整)。由此，通过综合并平衡纹理特征与局部场景信息两方面因素，可以对全局滤波参数进行更加精确的调整，以得到更加合适的局部滤波参数。[0091]在一种实施方式中，场景信息包括待处理图像中至少一个第一区域的局部场景信息。滤波参数包括第一区域的局部滤波参数。上述根据场景信息确定待处理图像的滤波参数，可以包括以下步骤：[0092]获取待处理图像的全局滤波参数；[0093]获取第一区域的纹理特征；[0094]根据第一区域的纹理特征与第一区域的局部场景信息对全局滤波参数进行调整，得到第一区域的局部滤波参数。[0095]其中，待处理图像的全局滤波参数可以根据场景信息以外的其他信息来确定。例如，可以采用默认的全局滤波参数；或者，根据经验确定全局滤波参数；或者，根据待处理图像的纹理特征确定全局滤波参数。示例性的，待处理图像的纹理特征可以包括待处理图像的方差信息，方差信息又可以包括待处理图像的像素方差以及待处理图像与导向图像的像素协方差，可以根据待处理图像的方差信息确定全局滤波参数。[0096]在获取全局滤波参数后，可以结合第一区域的纹理特征与第一区域的局部场景信息两方面因素来对全局滤波参数进行调整，得到第一区域的局部滤波参数。[0097]可见，与图5的方法步骤相比，本实施方式在确定全局滤波参数时可以不使用场景信息，从而简化了处理过程，降低了计算量。特别的，可以无需获取待处理图像的全局场景信息，仅获取第一区域的局部场景信息，从而提高了效率。[0098]在一种实施方式中，可以根据第一区域的纹理特征、第一区域的局部场景信息以及全局场景信息对全局滤波参数进行调整，得到第一区域的局部滤波参数。结合第一区域的局部场景信息与待处理图像的全局场景信息，可以确定在具体的场景下，该第一区域对于细节信息的需求程度或对于噪声的敏感程度。示例性的，根据第一区域的局部场景信息与待处理图像的全局场景信息，可以确定第一区域是否为待处理图像中的关键区域。一般的，当第一区域的局部场景信息与全局场景信息相同或相关时，该第一区域为关键区域。例如，待处理图像的全局场景信息是蓝天，第一区域的局部场景信息是蓝天或天空，则第一区域是关键区域。关键区域对于细节信息的需求程度通常较高，因此从局部场景信息的方面来说，可以将全局滤波参数向滤波程度低的方向调整。[0099]应当理解，本示例性实施方式中，除了上述纹理特征、局部场景信息外，还可以根据其他因素来对全局滤波参数进行调整，以确定第一区域的局部滤波参数。[0100]通过以上多种方式，在全局滤波参数的基础上进行调整，得到第一区域的局部滤波参数，实现了与各第一区域自适应的局部滤波参数，有利于对待处理图像进行差异化、针对性的空域去噪处理。[0101]由上可知，根据场景信息确定滤波参数的过程可以分为两个阶段：第一阶段是确定全局滤波参数；第二阶段是在全局滤波参数的基础上进行调整，得到局部滤波参数。本示例性实施方式中，可以在其中任意一个或两个阶段使用场景信息，由此包括以下三种方案：[0102]①在第一阶段使用场景信息，在第二阶段不使用场景信息。例如，在第一阶段根据全局场景信息确定全局滤波参数，在第二阶段仅根据第一区域的纹理特征对全局滤波参数进行调整，得到第一区域的局部滤波参数。[0103]②在第一阶段与第二阶段均使用场景信息。例如，在第一阶段根据全局场景信息确定全局滤波参数，在第二阶段根据第一区域的纹理特征与第一区域的局部场景信息对全局滤波参数进行调整，得到第一区域的局部滤波参数。[0104]③在第一阶段不使用场景信息，在第二阶段使用场景信息。例如，在第一阶段根据场景信息以外的其他信息确定全局滤波参数，在第二阶段根据第一区域的纹理特征与第一区域的局部场景信息对全局滤波参数进行调整，得到第一区域的局部滤波参数。[0105]在一种实施方式中，上述纹理特征包括方差信息。上述根据第一区域的纹理特征与第一区域的局部场景信息对全局滤波参数进行调整，得到第一区域的局部滤波参数，可以包括以下步骤：[0106]基于第一区域的局部场景信息对第一区域的方差信息进行修正，并根据修正后的方差信息对全局滤波参数进行调整，得到第一区域的局部滤波参数。[0107]其中，第一区域的方差信息可以包括待处理图像的第一区域内或该第一区域及其周围一定邻域内的像素方差。或者，在导向滤波中，第一区域的方差信息可以包括待处理图像的第一区域内或该第一区域及其周围一定邻域内的像素方差，以及待处理图像与导向图像在该第一区域内或该第一区域及其周围一定邻域内的像素协方差。[0108]在一种实施方式中，也可以对待处理图像与导向图像进行一定的预处理后，例如进行均值滤波后，再计算方差信息。[0109]参考上文可知，第一区域的局部场景信息可以反映该第一区域对于图像去噪力度或图像细节信息的需求程度。示例性的，第一区域的局部场景信息为天空，根据该局部场景信息确定第一区域对于图像去噪力度的需求程度较高(即对于图像细节信息的需求程度较低)，则可以适当地将方差向小修正，进而将全局滤波参数向滤波程度高的方向调整，以得到较高的局部滤波参数；第一区域的局部场景信息为草地，根据该局部场景信息确定第一区域对于图像去噪力度的需求程度较低(即对于图像细节信息的需求程度较高)，则可以适当地将方差向大修正，进而将全局滤波参数向滤波程度低的方向调整，以得到较低的局部滤波参数。[0110]可见，第一区域的局部场景信息并非直接用于调整全局滤波参数，而是通过对第一区域的方差信息进行修正，间接地调整全局滤波参数。由此，更加便于控制第一区域的方差信息与局部场景信息这两方面因素对于局部滤波参数的影响，有利于实现精确调整。[0111]参考图6所示，以导向滤波为例，进一步说明确定滤波参数的过程。在导向滤波中，滤波参数可以包括全局导向滤波参数eps_global和局部导向滤波参数eps_local。获取待处理图像的场景信息，包括待处理图像的全局场景信息与待处理图像中第一区域的局部场景信息。根据待处理图像的全局场景信息，确定全局导向滤波参数。将待处理图像划分为4个第一区域，根据待处理图像与导向图像计算每个第一区域的像素方差与像素协方差，得到第一区域的方差信息。根据第一区域的局部场景信息对方差信息进行修正，得到修正后的方差信息。再根据修正后的方差信息调整全局导向滤波参数，得到局部导向滤波参数。可以看出，不同的第一区域具有不同的局部导向滤波参数。[0112]在确定滤波参数后，继续参考图3，在步骤s330中，基于滤波参数对待处理图像进行空域去噪处理。[0113]本示例性实施方式中，空域去噪处理可以是滤波处理。将滤波参数输入对应的滤波器，采用滤波器对待处理图像进行滤波处理，由此实现图像空域去噪。[0114]在一种实施方式中，可以基于上述局部滤波参数或者基于上述局部滤波参数与全局滤波参数，对待处理图像进行空域去噪处理。如果第一区域能够覆盖整张待处理图像，则对于待处理图像中的每个像素点而言，均确定了对应的局部滤波参数，由此可以仅采用局部滤波参数对待处理图像进行空域去噪处理。如果第一区域不能够覆盖整张待处理图像，则对于待处理图像中不在第一区域内的像素点而言，未确定其对应的局部滤波参数，由此可以仅采用全局滤波参数对这部分像素点进行滤波处理，采用局部滤波参数对对应的第一区域进行滤波处理，即同时采用局部滤波参数与全局滤波参数对待处理图像进行空域去噪处理。[0115]在一种实施方式中，以导向滤波为例，对滤波过程进行说明。局部滤波参数可以包括局部导向滤波参数。上述基于滤波参数对待处理图像进行空域去噪处理，可以包括以下步骤：[0116]基于待处理图像的导向图像以及各第一区域的局部导向滤波参数，对待处理图像中的各第一区域进行导向滤波处理。[0117]其中，导向图像是用于滤波引导的图像，可以根据先验信息获取导向图像。在一种实施方式中，可以将待处理图像自身作为导向图像。[0118]在导向滤波中，可以认为导向图像与滤波后的图像(称为去噪图像)具有线性变换关系，表示如下：[0119]qi＝akii+bkꢀꢀꢀ(4)[0120]其中，i表示像素点i，i表示导向图像(或经过预处理的导向图像)，q表示去噪图像，k表示窗口ωk，(ak，bk)表示窗口ωk范围内的线性参数。(ak，bk)的求解如下：[0121][0122][0123]其中，p表示待处理图像(或经过预处理的待处理图像)，μk与σk分别表示导向图像i在窗口内的均值与方差，表示待处理图像p在窗口ωk内的像素均值；epsi表示像素点i的局部导向滤波参数，即像素点i所在第一区域的局部导向滤波参数。[0124]可见，根据局部导向滤波参数，可以计算出线性参数(ak，bk)，再将线性参数(ak，bk)与导向图像代入公式(4)，可以得到导向滤波后的去噪图像。[0125]在一种实施方式中，参考图7所示，图像处理方法还可以包括以下步骤s710和s720：[0126]步骤s710，获取待处理图像对应的去噪图像的图像增强参数；[0127]步骤s720，基于图像增强参数对去噪图像进行图像增强处理。[0128]其中，待处理图像对应的去噪图像包括：待处理图像经过空域去噪处理后的图像，或者待处理图像经过空域去噪处理与其他去噪处理后的图像。其他去噪处理可以包括时域去噪处理等。示例性的，在进行空域去噪处理之后，还可以获取待处理图像的上一帧或多帧图像，作为参考图像，将空域去噪处理后的图像与参考图像进行时域融合，以进行时域去噪处理，输出去噪图像。或者，也可以在空域去噪处理之前进行时域去噪处理，对此不再赘述。[0129]图像增强处理可用于增强去噪图像的细节信息，如边缘、细节纹理等，在一定程度上对去噪处理中损失的细节信息进行补偿。图像增强参数为图像增强处理中所用的参数，用于直接或间接地表示图像增强的程度。例如，图像增强参数可以是图像高频信息的补偿系数，该补偿系数用于将图像高频信息叠加到去噪图像中，因此该补偿系数越高，表示叠加的图像高频信息越多，图像增强的程度越高。可以根据经验设置图像增强参数，或者采用默认的图像增强参数。[0130]在确定图像增强参数后，基于图像增强参数对去噪图像进行图像增强处理，以实现对图像去噪处理的补偿。图像增强处理后的图像可以是最终输出的图像，其具有较高的质量。[0131]本示例性实施方式中，确定合适的图像增强参数对于图像增强处理的效果具有直接的影响。下面通过几种实施方式来说明如何确定图像增强参数。[0132]在一种实施方式中，上述获取待处理图像对应的去噪图像的图像增强参数，可以包括以下步骤：[0133]根据场景信息确定去噪图像的图像增强参数。[0134]其中，可以将待处理图像的场景信息等同于去噪图像的场景信息。在一种实施方式中，待处理图像的全局场景信息可以等同于去噪图像的全局场景信息，待处理图像中第一区域的局部场景信息可以等同于去噪图像中第二区域的局部场景信息。第一区域与第二区域在各自图像中的位置相同，第一区域与第二区域具有对应关系。[0135]根据场景信息，可以确定去噪图像对于细节信息的需求程度或对于噪声的敏感程度，进而确定合适的图像增强参数，以便于有针对性地对去噪图像进行图像增强处理。由此，本示例性实施方式实现了自适应的图像增强参数，有利于提升图像增强效果。[0136]在一种实施方式中，可以预先配置不同的场景信息与图像增强参数的对应关系，例如可以根据经验配置对不同拍摄场景下的图像进行图像增强处理的合适的图像增强参数，形成配置关系表。进而，在获取去噪图像的场景信息后，通过在上述对应关系中进行查找，可以确定该场景信息对应的图像增强参数。[0137]在一种实施方式中，场景信息包括待处理图像的全局场景信息和待处理图像中至少一个第一区域的局部场景信息。图像增强参数可以包括去噪图像中至少一个第二区域的图像局部增强参数，第二区域与第一区域具有对应关系。上述根据场景信息确定去噪图像的图像增强参数，可以包括以下步骤：[0138]根据全局场景信息确定去噪图像的图像全局增强参数；[0139]根据第一区域的局部场景信息对图像全局增强参数进行调整，得到与第一区域对应的第二区域的图像局部增强参数。[0140]根据全局场景信息，可以确定去噪图像整体上对于细节信息的需求程度或对于噪声的敏感程度(实际上等同于待处理图像对于细节信息的需求程度或对于噪声的敏感程度)，进而确定合适的图像全局增强参数。对于去噪图像的不同区域而言，图像全局增强参数为统一的值。[0141]在此基础上，根据第一区域的局部场景信息确定第一区域对于细节信息的局部需求程度或对于噪声的局部敏感程度，其等同于对应的第二区域对于细节信息的局部需求程度或对于噪声的局部敏感程度。由此可以对图像全局增强参数进行调整，以更加适应于局部需求，得到更加精确的图像局部增强参数。[0142]在一种实施方式中，图像增强参数可以包括去噪图像中至少一个第二区域的图像局部增强参数。上述根据场景信息确定去噪图像的图像增强参数，可以包括以下步骤：[0143]获取去噪图像的图像全局增强参数；[0144]根据第一区域的纹理特征对图像全局增强参数进行调整，得到与第一区域对应的第二区域的图像局部增强参数。[0145]其中，去噪图像的图像全局增强参数可以根据场景信息以外的其他信息来确定。例如，可以采用默认的图像全局增强参数；或者，根据经验确定图像全局增强参数；或者，根据去噪图像的纹理特征确定图像全局增强参数。示例性的，去噪图像的纹理特征可以包括去噪图像的方差信息，可以根据去噪图像的方差信息确定图像全局增强参数。[0146]在一种实施方式中，可以根据待处理图像的纹理特征确定去噪图像的图像全局增强参数。一般的，待处理图像的纹理特征较丰富，说明待处理图像对于细节信息的需求程度较高，可以设置对应于较高的图像增强程度的图像增强参数。[0147]在此基础上，根据第一区域的纹理特征确定第一区域对于细节信息的局部需求程度或对于噪声的局部敏感程度，其等同于对应的第二区域对于细节信息的局部需求程度或对于噪声的局部敏感程度。由此可以对图像全局增强参数进行调整，以更加适应于局部需求，得到更加精确的图像局部增强参数。[0148]在一种实施方式中，还可以根据第二区域的纹理特征与第二区域的局部场景信息对图像全局增强参数进行调整。[0149]下面以基于导向滤波的图像增强处理为例做进一步说明。[0150]图像增强处理的过程为：对待处理图像p再进行一次导向滤波，所用的滤波参数与步骤s320中的滤波参数不同，将图像增强中的滤波参数记为epsenhance，将步骤s320中的滤波参数记为epsdenoise，epsenhance间接用于图像增强处理，本质上是属于图像增强参数；根据待处理图像p与导向滤波输出图像pl的差别，得到待处理图像的高频信息ph(如ph＝p-pl)；采用补偿系数gain将高频信息ph(或者高频信息ph经过进一步滤波或截断后的信息)叠加到去噪图像nrout中，得到输出图像frmout。[0151]其中，图像增强参数epsenhance可以包括图像全局增强参数epsenhance_global和图像局部增强参数epsenhance_local，其可以通过以下方式确定：[0152]根据待处理图像的全局场景信息确定图像全局增强参数epsenhance_global。获取第一区域的方差信息，可以复用图像空域去噪处理中所计算的方差信息，例如通过上述公式(1)-(3)计算的方差信息var与cov。根据第一区域的局部场景信息，对第一区域的方差信息进行修正，修正时结合图像增强处理的具体需求与偏好，此处的修正方式与图像空域去噪处理中对方差信息的修正方式可以相同，也可以不同。根据修正后的第一区域的方差信息对图像全局增强参数epsenhance_global进行调整，得到对应的第二区域的图像局部增强参数epsenhance_local。[0153]示例性的，全局场景信息为天空时，需要避免增强噪声，因此可以设置较大的图像全局增强参数epsenhance_global，使得高频信息ph中包含中高频细节。获取第一区域的var和cov，根据第一区域的局部场景信息对其进行修正，当局部场景信息为天空时，希望增强中频信息而不希望增强高频信息，可以将var和cov进行放大，如可以通过线性或多项式放大，得到var1和cov1，然后再通过设置的截断阈值thvar和thcov将var1和cov1截断，得到修正后的方差信息：[0154]varout＝clip(var1，thvar)ꢀꢀꢀ(7)[0155]covout＝clip(cov1，thcov)ꢀꢀꢀ(8)[0156]由此可以增强较大的边缘，而不增强较小的边缘。[0157]在上述实施方式中，在图像增强处理中，可以复用图像空域去噪处理的相关信息，如场景信息、纹理特征等，从而减少了计算量，提高了处理效率。[0158]图8示出了根据本示例性实施方式的一种图像处理方法的示意图。如图8所示，该图像处理方法包括：[0159]步骤s801，输入待处理图像，对其进行场景检测，得到待处理图像的全局场景信息与其中至少一个第一区域的局部场景信息；[0160]步骤s802，以待处理图像自身作为导向图像，根据待处理图像与导向图像计算方差信息，可以包括待处理图像或导向图像中第一区域的像素方差与像素协方差；[0161]步骤s803，根据待处理图像的全局场景信息确定待处理图像的全局导向滤波参数；[0162]步骤s804，根据第一区域的方差信息与第一区域的局部场景信息，对全局导向滤波参数进行调整，得到第一区域的局部导向滤波参数；对于待处理图像中第一区域以外的部分，以全局导向滤波参数作为其局部导向滤波参数；[0163]步骤s805，基于上述局部导向滤波参数，导向图像，以及方差信息，对待处理图像进行导向滤波，以完成空域去噪处理，得到空域去噪图像；[0164]步骤s806，利用待处理图像的参考图像，对空域去噪图像进行时域去噪处理，得到时域去噪图像；参考图像可以是视频中待处理图像的相邻帧图像；[0165]步骤s807，根据全局场景信息、局部场景信息以及方差信息，确定图像增强参数；[0166]步骤s808，基于上述图像增强参数，对时域去噪图像进行图像增强处理，以增强图像中的细节信息，得到输出图像，由此完成图像处理的流程。[0167]本公开的示例性实施方式还提供一种图像处理装置。参考图9所示，该图像处理装置900可以包括：[0168]图像获取模块910，被配置为获取待处理图像，并获取待处理图像的场景信息；[0169]滤波参数确定模块920，被配置为根据场景信息确定待处理图像的滤波参数；[0170]空域去噪处理模块930，被配置为基于滤波参数对待处理图像进行空域去噪处理。[0171]在一种实施方式中，场景信息包括待处理图像的全局场景信息；滤波参数包括全局滤波参数及待处理图像中至少一个第一区域的局部滤波参数；上述根据场景信息确定待处理图像的滤波参数，包括：[0172]根据全局场景信息确定待处理图像的全局滤波参数；[0173]获取第一区域的纹理特征；[0174]根据第一区域的纹理特征对全局滤波参数进行调整，得到第一区域的局部滤波参数；[0175]上述基于滤波参数对待处理图像进行空域去噪处理，包括：[0176]基于局部滤波参数或者基于局部滤波参数与全局滤波参数，对待处理图像进行空域去噪处理。[0177]在一种实施方式中，场景信息还包括第一区域的局部场景信息；上述根据第一区域的纹理特征对全局滤波参数进行调整，得到第一区域的局部滤波参数，包括：[0178]根据第一区域的纹理特征与第一区域的局部场景信息对全局滤波参数进行调整，得到第一区域的局部滤波参数。[0179]在一种实施方式中，场景信息包括待处理图像中至少一个第一区域的局部场景信息；滤波参数包括全局滤波参数及第一区域的局部滤波参数；上述根据场景信息确定待处理图像的滤波参数，包括：[0180]获取待处理图像的全局滤波参数；[0181]获取第一区域的纹理特征；[0182]根据第一区域的纹理特征与第一区域的局部场景信息对全局滤波参数进行调整，得到第一区域的局部滤波参数；[0183]上述基于滤波参数对待处理图像进行空域去噪处理，包括：[0184]基于局部滤波参数或者基于局部滤波参数与全局滤波参数，对待处理图像进行空域去噪处理。[0185]在一种实施方式中，纹理特征包括方差信息；上述根据第一区域的纹理特征与第一区域的局部场景信息对全局滤波参数进行调整，得到第一区域的局部滤波参数，包括：[0186]基于第一区域的局部场景信息对第一区域的方差信息进行修正，并根据修正后的方差信息对全局滤波参数进行调整，得到第一区域的局部滤波参数。[0187]在一种实施方式中，局部滤波参数包括局部导向滤波参数；基于滤波参数对待处理图像进行空域去噪处理，包括：[0188]基于待处理图像的导向图像以及各第一区域的局部导向滤波参数，对待处理图像中的各第一区域进行导向滤波处理。[0189]在一种实施方式中，图像处理装置900还可以包括图像增强处理模块，被配置为：[0190]获取待处理图像对应的去噪图像的图像增强参数；[0191]基于图像增强参数对去噪图像进行图像增强处理；[0192]其中，待处理图像对应的去噪图像包括：待处理图像经过空域去噪处理后的图像，或者待处理图像经过空域去噪处理与其他去噪处理后的图像。[0193]在一种实施方式中，图像增强参数包括去噪图像中至少一个第二区域的图像局部增强参数，第二区域与待处理图像中的第一区域具有对应关系；上述获取待处理图像对应的去噪图像的图像增强参数，包括：[0194]获取去噪图像的图像全局增强参数；[0195]根据第一区域的纹理特征对图像全局增强参数进行调整，得到与第一区域对应的第二区域的图像局部增强参数。[0196]在一种实施方式中，获取待处理图像对应的去噪图像的图像增强参数，包括：[0197]根据场景信息确定去噪图像的图像增强参数。[0198]在一种实施方式中，场景信息包括待处理图像的全局场景信息和待处理图像中至少一个第一区域的局部场景信息；图像增强参数包括去噪图像中至少一个第二区域的图像局部增强参数，第二区域与第一区域具有对应关系；上述根据场景信息确定去噪图像的图像增强参数，包括：[0199]根据全局场景信息确定去噪图像的图像全局增强参数；[0200]根据第一区域的局部场景信息对图像全局增强参数进行调整，得到与第一区域对应的第二区域的图像局部增强参数。[0201]上述装置中各部分的具体细节在方法部分实施方式中已经详细说明，未披露的细节内容可以参见方法部分的实施方式内容，因而不再赘述。[0202]本公开的示例性实施方式还提供了一种计算机可读存储介质，可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当程序产品在电子设备上运行时，程序代码用于使电子设备执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本公开各种示例性实施方式的步骤。在一种可选的实施方式中，该程序产品可以实现为便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)并包括程序代码，并可以在电子设备，例如个人电脑上运行。然而，本公开的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。[0203]程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。[0204]计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。[0205]可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。[0206]可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开操作的程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、c++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(lan)或广域网(wan)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。[0207]应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的示例性实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。[0208]所属
技术领域：
：的技术人员能够理解，本公开的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本公开的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其他实施方式。本技术旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本
技术领域：
：中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施方式仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由权利要求指出。[0209]应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限定。当前第1页12当前第1页12