一种红外图像的处理方法、装置、介质以及红外热像仪与流程

1.本发明涉及红外技术领域，特别涉及一种红外图像的处理方法、装置、介质以及红外热像仪。


背景技术：

2.在现有技术中，通常会使用两种方法来提升红外图像的成像质量。一种是通过在红外机芯模组上增加探测器的像元数量来提升红外图像的成像质量，另一种是通过提升光学部分的传递函数来提升红外图像的成像质量。但是，这两种方法均会极大的增加红外机芯模组的造价成本。目前，针对这一技术问题，还没有较为简单快速有效的解决办法。
3.由此可见，如何在不增加红外机芯模组成本的基础上提升红外图像的成像质量，是本领域技术人员亟待解决的技术问题。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本发明的目的在于提供一种红外图像的处理方法、装置、介质以及红外热像仪，以在不增加红外机芯模组造价成本的基础上提升红外图像的成像质量。其具体方案如下：
5.一种红外图像的处理方法，包括：
6.获取红外机芯模组采集目标对象的红外图像，得到目标红外图像；
7.在所述目标红外图像的相邻行像元之间插入空白行像元，并在所述目标红外图像的相邻列像元之间插入空白列像元；
8.根据所述目标红外图像中各个像元的亮度值对各个空白行像元和空白列像元进行亮度值填充，得到处理红外图像。
9.优选的，所述根据所述目标红外图像中各个像元的亮度值对各个空白行像元和空白列像元进行亮度值填充，得到处理红外图像的过程，包括：
10.当要对目标空白行像元和目标空白列像元中的目标像元进行亮度值填充时，则查找与所述目标像元相邻的两个非空白像元，得到第一像元和第二像元；其中，所述目标像元为所述目标空白行像元和所述目标空白列像元中的任意一个空白像元；所述目标空白行像元为所述目标红外图像中的任意一个空白行像元；所述目标空白列像元为所述目标红外图像中的任意一个空白列像元；
11.分别确定所述第一像元和所述第二像元的亮度值，得到第一亮度值和第二亮度值，并根据所述第一亮度值和所述第二亮度值对所述目标像元的亮度值进行填充；
12.当对所述目标红外图像中所有空白行像元和空白列像元中的空白像元亮度值填充完毕时，则得到所述处理红外图像。
13.优选的，所述根据所述第一亮度值和所述第二亮度值对所述目标像元的亮度值进行填充的过程，包括：
14.基于拉普拉斯算法，并根据所述第一亮度值和所述第二亮度值对所述目标像元的
亮度值进行填充。
15.优选的，所述根据所述第一亮度值和所述第二亮度值对所述目标像元的亮度值进行填充的过程，包括：
16.基于目标模型，并根据所述第一亮度值和所述第二亮度值对所述目标像元的亮度值进行填充；
17.其中，所述目标模型的表达式为：
18.y＝k1×
a+k2×
b；
19.式中，y为所述目标像元的亮度值，a为所述第一亮度值，b为所述第二亮度值，k1为所述第一像元对所述目标像元的贡献值，k2为所述第二像元对所述目标像元的贡献值。
20.优选的，还包括：
21.根据所述第一亮度值设定所述k1，并根据所述第二亮度值设定所述k2。
22.优选的，所述根据所述第一亮度值设定所述k1，并根据所述第二亮度值设定所述k2的过程，包括：
23.若所述第一亮度值和所述第二亮度值之间的差值小于或等于预设阈值，则判定所述k1和所述k2均等于k；其中，所述k根据所述第一亮度值进行设定或者根据所述第二亮度值进行设定；
24.若所述第一亮度值和所述第二亮度值之间的差值大于所述预设阈值，则判定所述k1不等于所述k2，并根据所述第一亮度值设定所述k1以及根据所述第二亮度值设定所述k2。
25.优选的，所述k具体为0.5。
26.相应的，本发明还公开了一种红外图像的处理装置，包括：
27.图像采集模块，用于获取红外机芯模组采集目标对象的红外图像，得到目标红外图像；
28.像元插入模块，用于在所述目标红外图像的相邻行像元之间插入空白行像元，并在所述目标红外图像的相邻列像元之间插入空白列像元；
29.亮度值填充模块，用于根据所述目标红外图像中各个像元的亮度值对各个空白行像元和空白列像元进行亮度值填充，得到处理红外图像。
30.相应的，本发明还公开了一种红外热像仪，包括：
31.红外机芯模组，用于采集目标对象的红外图像；
32.逻辑芯片，用于获取所述红外机芯模组采集所述目标对象的红外图像，得到目标红外图像；在所述目标红外图像的相邻行像元之间插入空白行像元，并在所述目标红外图像的相邻列像元之间插入空白列像元；根据所述目标红外图像中各个像元的亮度对各个空白行像元和空白列像元进行亮度值填充，得到处理红外图像；
33.显示器，用于对所述处理后红外图像进行显示。
34.相应的，本发明还公开了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质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如前述所公开的一种红外图像的处理方法的步骤。
35.可见，在本发明中，首先是获取红外机芯模组采集目标对象的红外图像，得到目标红外图像；然后，在目标红外图像的相邻行像元之间插入空白行像元，并在目标红外图像的相邻列像元之间插入空白列像元；最后，再根据目标红外图像中各个像元的亮度值对各个
空白行像元和空白列像元进行亮度值填充，得到处理红外图像。相较于现有技术而言，由于该方法是对目标红外图像的相邻行像元和相邻列像元之间分别插入了空白行像元和空白列像元，并分别对其进行了亮度值填充，这样就可以将目标红外图像的现有像素总数增加为原有像素总数的四倍，由此就能够在不增加红外机芯模组造价成本的基础上提升红外图像的成像质量。相应的，本发明所提供的一种红外图像的处理装置、介质以及红外热像仪，同样具有上述有益效果。
附图说明
36.为了更清楚地说明本发明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发明的实施例，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
37.图1为本发明实施例所提供的一种红外图像的处理方法的流程图；
38.图2为本发明实施例所提供的一种红外图像的处理装置的结构图；
39.图3为本发明实施例所提供的一种红外热像仪的结构图；
40.图4为由图3所示红外热像仪中红外机芯模组采集某一办公区域所得到原始红外图像的示意图；
41.图5为利用本发明所提供的红外图像处理方法对原始红外图像进行亮度值填充后的示意图；
42.图6为对图4所示的原始红外图像取局部图像进行放大后的示意图；
43.图7为对图5所示的填充红外图像取局部图像进行放大后的示意图。
具体实施方式
44.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
45.请参见图1，图1为本发明实施例所提供的一种红外图像的处理方法的流程图，该方法包括：
46.步骤s11：获取红外机芯模组采集目标对象的红外图像，得到目标红外图像；
47.步骤s12：在目标红外图像的相邻行像元之间插入空白行像元，并在目标红外图像的相邻列像元之间插入空白列像元；
48.步骤s13：根据目标红外图像中各个像元的亮度值对各个空白行像元和空白列像元进行亮度值填充，得到处理红外图像。
49.在本实施例中，为了在不增加红外机芯模组造价成本的基础上提升红外图像的成像质量，首先是获取红外机芯模组采集目标对象的红外图像，得到目标红外图像。其中，目标对象既可以是人，也可以是景物，还可以是物体等等，此处不作具体限定。
50.其中，红外机芯模组在采集目标对象的红外图像时，红外机芯模组中的红外成像模块首先会将目标对象所辐射出的红外线经过红外机芯模组的红外镜头聚焦到红外机芯
模组的焦平面位置上；之后，红外机芯模组中的探测器像元就会将目标对象所辐射出的红外线转换为相应的电信号，通过此操作就可以将目标对象所辐射出的红外线转换为相应的数字信息。
51.当获取得到红外机芯模组所采集到的目标红外图像之后，需要在目标红外图像的相邻行像元之间插入空白行像元，并在目标红外图像的相邻列像元之间插入空白列像元；之后，再根据目标红外图像中各个像元的亮度值来对目标红外图像中所有的空白行像元和空白列像元进行亮度值填充，从而得到处理红外图像。
52.需要说明的是，因为目标红外图像是由红外机芯模组对目标对象所辐射出的红外线转换为相应的数字信号所得到的图像，所以，目标红外图像中只会包含目标对象的亮度信息，并不会包含有目标对象的颜色信息。因此，在本实施例中，是根据目标红外图像中各个像元的亮度值来对目标红外图像中所有的空白行像元和空白列像元进行亮度值填充。
53.能够想到的是，由于该方法是对目标红外图像的相邻行像元和相邻列像元之间分别插入了空白行像元和空白列像元，并分别对其进行了亮度值填充，所以，通过这样的设置方式就可以将目标红外图像的现有像素总数增加为原有像素总数的四倍。显然，当目标红外图像的像素总数增加之后，就可以显著提升红外机芯模组采集红外图像的成像质量。并且，相较于现有技术而言，因为该方法既不需要在红外机芯模组上提高光学镜头的传递函数，也不需要在红外机芯模组上增加探测器的像元数量，所以，利用该方法就可以在不增加红外机芯模组造价成本的基础上提升红外图像的成像质量。
54.并且，在红外机芯模组具有相同硬件配置的情况下，因为通过本实施例所提供的红外图像处理方法可以显著提升红外机芯模组采集图像的清晰度，所以，利用该方法就可以提升红外机芯模组在市场上的产品竞争力。另外，由于本实施例所提供的技术方案无需在红外机芯模组上增加探测器的像元数量或者是在红外机芯模组上增加光学镜头就可以提升红外图像的成像质量，所以，通过该方法还可以进一步降低红外机芯模组对空间体积的占用量，并使得红外机芯模组能够向更高规模的集成度发展。
55.可见，在本实施例中，首先是获取红外机芯模组采集目标对象的红外图像，得到目标红外图像；然后，在目标红外图像的相邻行像元之间插入空白行像元，并在目标红外图像的相邻列像元之间插入空白列像元；最后，再根据目标红外图像中各个像元的亮度值对各个空白行像元和空白列像元进行亮度值填充，得到处理红外图像。相较于现有技术而言，由于该方法是对目标红外图像的相邻行像元和相邻列像元之间分别插入了空白行像元和空白列像元，并分别对其进行了亮度值填充，这样就可以将目标红外图像的现有像素总数增加为原有像素总数的四倍，由此就能够在不增加红外机芯模组造价成本的基础上提升红外图像的成像质量。
56.基于上述实施例，本实施例对技术方案作进一步的说明与优化，作为一种优选的实施方式，上述步骤：根据目标红外图像中各个像元的亮度值对各个空白行像元和空白列像元进行亮度值填充，得到处理红外图像的过程，包括：
57.当要对目标空白行像元和目标空白列像元中的目标像元进行亮度值填充时，则查找与目标像元相邻的两个非空白像元，得到第一像元和第二像元；其中，目标像元为目标空白行像元和目标空白列像元中的任意一个空白像元；目标空白行像元为目标红外图像中的任意一个空白行像元；目标空白列像元为目标红外图像中的任意一个空白列像元；
58.分别确定第一像元和第二像元的亮度值，得到第一亮度值和第二亮度值，并根据第一亮度值和第二亮度值对目标像元的亮度值进行填充；
59.当对目标红外图像中所有空白行像元和空白列像元中的空白像元亮度值填充完毕时，则得到处理红外图像。
60.在本实施例中，是对目标红外图像中各个空白行像元和空白列像元的亮度值填充过程进行具体说明。由于空白行像元和空白列像元中各个空白像元的亮度值填充方法一致，所以，在本实施例中只对目标空白行像元或目标空白列像元中一个空白像元的填充过程进行具体说明。其中，目标空白行像元为目标红外图像中的任意一个空白行像元，目标空白列像元为目标红外图像中的任意一个空白列像元。
61.当要对目标空白行像元和目标空白列像元中的目标像元进行亮度值填充时，首先是查找与目标像元相邻的两个非空白像元，得到第一像元和第二像元；其中，目标像元为目标空白行像元和目标空白列像元中的任意一个像元；然后，再分别计算第一像元和第二像元所对应的亮度值，得到第一亮度值和第二亮度值，并根据第一亮度值和第二亮度值对目标像元的亮度值进行填充，这样就完成了对目标像元的亮度值填充过程。
62.之后，再根据上述方法对目标红外图像中所有空白行像元和空白列像元中的空白像元进行亮度值填充。当将目标红外图像中所有空白行像元和空白列像元中的空白像元亮度值填充完毕时，就可以得到处理红外图像。显然，经过上述处理之后，处理红外图像相较于目标红外图像的成像质量而言，就会显著提升目标红外图像的成像质量。
63.作为一种优选的实施方式，上述步骤：根据第一亮度值和第二亮度值对目标像元的亮度值进行填充的过程，包括：
64.基于拉普拉斯算法，并根据第一亮度值和第二亮度值对目标像元的亮度值进行填充。
65.具体的，在实际应用中，可以基于拉普拉斯算法，并根据第一亮度值和第二亮度值对目标像元的亮度值进行填充。因为拉普拉斯算法是一种微分算子，利用拉普拉斯算法可以增强目标红外图像中像元亮度发生突变的区域，并减弱目标红外图像中像元亮度缓慢变化的区域，所以，根据拉普拉斯算法，再结合与目标像元相邻两个非空白像元的亮度值就可以对目标像元进行亮度值填充。
66.并且，利用拉普拉斯算法对目标像元进行亮度值填充之后，不仅会提升处理红外图像的图像清晰度，而且，也会使得处理红外图像中的特征细节更加平滑与细腻。
67.或者，上述步骤：根据第一亮度值和第二亮度值对目标像元的亮度值进行填充的过程，包括：
68.基于目标模型，并根据第一亮度值和第二亮度值对目标像元的亮度值进行填充；
69.其中，目标模型的表达式为：
70.y＝k1×
a+k2×
b；
71.式中，y为目标像元的亮度值，a为第一亮度值，b为第二亮度值，k1为第一像元对目标像元的贡献值，k2为第二像元对目标像元的贡献值。
72.在实际应用中，还可以基于目标模型，并根据第一亮度值和第二亮度值来对目标像元的亮度值进行填充。在目标模型的数学表达式中，k1和k2实质上相当于对目标像元进行亮度值填充的算子，k1和k2是一个介于0到1之间的数值。并且，k1和k2所对应的数值与目标
对象所处的应用场景相关。也即，目标对象在不同应用场景下所对应的k1和k2会有所不同。
73.能够想到的是，由于目标模型相较于其它亮度值填充算法而言，其模型表达式中未知参数的项数较少，所以，当利用目标模型来对目标像元的亮度值进行填充时，就可以相对减少在对目标像元进行填充时所需要的资源开销。
74.作为一种优选的实施方式，上述处理方法还包括：
75.根据第一亮度值设定k1，并根据第二亮度值设定k2。
76.可以理解的是，因为k1表征的是第一像元对目标像元的贡献值，k2表征的是第二像元对目标像元的贡献值，而在红外机芯模组所采集到的目标红外图像中，目标红外图像是通过其内部各个像元所对应的亮度值来表达目标红外图像中的数据特征与图像细节，所以，在实际应用中，就可以根据第一像元所对应的第一亮度值来设定k1，并根据第二像元所对应的第二亮度值来设定k2。
77.作为一种优选的实施方式，上述步骤：根据第一亮度值设定k1，并根据第二亮度值设定k2的过程，包括：
78.若第一亮度值和第二亮度值之间的差值小于或等于预设阈值，则判定k1和k2均等于k；其中，k根据第一亮度值进行设定或者根据第二亮度值进行设定；
79.若第一亮度值和第二亮度值之间的差值大于预设阈值，则判定k1不等于k2，并根据第一亮度值设定k1以及根据第二亮度值设定k2。
80.在本实施例中，为了降低在设定k1和k2时所需要的资源开销，还可以先求取第一亮度值和第二亮度值之间的差值，并将第一亮度值和第二亮度值之间的差值与预设阈值进行比较；然后，再根据第一亮度值和第二亮度值之间的差值来决定k1和k2的取值。
81.具体的，如果第一亮度值和第二亮度值之间的差值大于预设阈值，则说明第一像元和第二像元所要表达的内容相差较大，此时就需要分开计算k1和k2。也即，当第一亮度值和第二亮度值之间的差值大于预设阈值时，此时则需要根据第一亮度值来设定k1，并根据第二亮度值来设定k2；如果第一亮度值和第二亮度值之间的差值小于或等于预设阈值，则说明第一像元和第二像元所要表达的内容相差不大，比如：采集得到大海或沙漠的红外图像，其内部各个像元的亮度值变化就会较为平缓。在此情形下就可以将k1和k2均设定为k；其中，k根据第一亮度值进行设定或者根据第二亮度值进行设定。
82.此外，如果第一亮度值和第二亮度值之间的差值小于或等于预设阈值时，一方面说明第一像元和第二像元所要表达的内容相差不大，另一方面也说明第一像元和第二像元之间的过渡图像较为平滑，此时为了进一步降低在设定k1和k2时所需要的资源开销，还可以将k1和k2所对应的k值均设定为0.5。
83.显然，通过本实施例所提供的技术方案，就可以进一步降低在对目标红外图像进行亮度值填充时所需要的资源开销。
84.请参见图2，图2为本发明实施例所提供的一种红外图像的处理装置的结构图，该装置包括：
85.图像采集模块21，用于获取红外机芯模组采集目标对象的红外图像，得到目标红外图像；
86.像元插入模块22，用于在目标红外图像的相邻行像元之间插入空白行像元，并在目标红外图像的相邻列像元之间插入空白列像元；
87.亮度值填充模块23，用于根据目标红外图像中各个像元的亮度值对各个空白行像元和空白列像元进行亮度值填充，得到处理红外图像。
88.本发明实施例所提供的一种红外图像的处理装置，具有前述所公开的一种红外图像的处理方法所具有的有益效果。
89.请参见图3，图3为本发明实施例所提供的一种红外热像仪的结构图，该红外热像仪包括：
90.红外机芯模组31，用于采集目标对象的红外图像；
91.逻辑芯片32，用于获取红外机芯模组采集目标对象的红外图像，得到目标红外图像；在目标红外图像的相邻行像元之间插入空白行像元，并在目标红外图像的相邻列像元之间插入空白列像元；根据目标红外图像中各个像元的亮度对各个空白行像元和空白列像元进行亮度值填充，得到处理红外图像；
92.显示器33，用于对处理后红外图像进行显示。
93.在本实施例中，是提供了一种红外热像仪，在该红外热像仪中是设置有红外机芯模组31、逻辑芯片32和显示器33。其中，红外机芯模组31用于采集目标对象的红外图像；逻辑芯片32用于获取红外机芯模组所采集的目标红外图像，并在目标红外图像的相邻行像元之间插入空白行像元，以及在目标红外图像的相邻列像元之间插入空白列像元，然后，再根据目标红外图像中各个像元的亮度值对目标红外图像中各个空白行像元和空白列像元进行亮度值填充，得到处理红外图像；显示器33用于对逻辑芯片所输出的处理红外图像进行显示。
94.在实际应用中，为了进一步降低红外热像仪对空间体积的占用量还可以将逻辑芯片和显示器直接集成在红外机芯模组当中。具体的，可以将逻辑芯片设置为fpga(field programmable gate array，现场可编程逻辑门阵列)或者是mcu(micro control unit，微控制单元)等具有逻辑计算能力的芯片。另外，逻辑芯片对目标红外图像进行处理的详细过程可参见前述实施例所描述的相关内容，此处不作具体赘述。
95.为了使得本领域技术人员能够更为清楚地理解本发明所提供技术方案的实现原理，此处通过一个场景实施例对上述所公开的技术内容进行详细说明。请参见图4，图4为由图3所示红外热像仪中红外机芯模组采集某一办公区域所得到原始红外图像的示意图。其中，图4所示原始红外图像的分辨率为320*256。在图4所示的原始红外图像中只能看到人物的大概轮廓，其成像质量并不是很高。
96.为了解决原始红外图像成像质量不是很高的问题，就可以先在原始红外图像的相邻行像元之间插入空白行像元，并在原始红外图像的相邻列像元之间插入空白列像元；之后，再根据原始红外图像中各个像元的亮度值对原始红外图像中插入的空白行像元和空白列像元进行亮度值填充，就可以获取得到对原始红外图像进行亮度值填充后的填充红外图像。
97.请参见图5，图5为利用本发明所提供的红外图像处理方法对原始红外图像进行亮度值填充后的示意图。在图5所示的效果图中，填充红外图像的分辨率为640*512。填充红外图像的像素总数是原始红外图像像素总数的四倍，填充红外图像的成像质量相较于原始红外图像而言，其成像质量得到了显著提升。为了使得读者能够更为清楚地观察到对原始红外图像进行处理后的优化效果，还可以取图4和图5中相同的局部图像，然后，再将图4和图5
中的局部图像调整至相同尺寸大小进行仔细观察。
98.请参见图6和图7，图6为对图4所示的原始红外图像取局部图像进行放大后的示意图，图7为对图5所示的填充红外图像取局部图像进行放大后的示意图。对比图6和图7可以发现，图6所示的红外图像中不仅在图像边缘处有明显的毛刺，而且，在图像边缘处还有模糊的马赛克。图7相比于图6所示的图像人物边缘更加平滑、图像细节更加细腻，由此就可以说明通过本技术所提供的技术方案可以显著提升红外机芯模组采集红外图像的成像质量，并且，通过该方法也不会增加红外机芯模组的造价成本。
99.综上所述，相较于现有技术中只能通过在红外机芯模组上增加探测器的像元数量或者是在红外机芯模组上提升光学镜头的传递函数才能提升红外图像的成像质量而言，本技术所提供的图像处理方法具有以下优点：
100.1)、能够在不增加红外机芯模组造价成本的基础上提升红外图像的成像质量；
101.2)、可以在红外机芯模组具有相同硬件配置的情况下，显著提升红外机芯模组采集图像的清晰度，并由此提升红外机芯模组的产品竞争力；
102.3)、因为无需在红外机芯模组上增加探测器的像元数量或者是在红外机芯模组上提升光学镜头的传递函数就可以提升红外图像的成像质量，所以，通过本技术所提供的技术方案还可以进一步降低红外机芯模组对空间体积的占用量，从而使得红外机芯模组可以向更高规模的集成度发展；
103.4)、本技术所提供技术方案的落地实施方案更加简单、便捷，只需在现有的红外机芯模组上增加一块小小的逻辑芯片就可以提升红外机芯模组的成像质量。
104.本发明实施例所提供的一种红外热像仪，具有前述所公开的一种红外图像的处理方法所具有的有益效果。
105.相应的，本发明还公开了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如前述所公开的一种红外图像的处理方法的步骤。
106.本发明实施例所提供的一种计算机可读存储介质，具有前述所公开的一种红外图像的处理方法所具有的有益效果。
107.本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
108.最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
109.以上对本发明所提供的一种红外图像的处理方法、装置、介质及红外热像仪进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例
的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。