一种图像并行处理方法、装置及电子设备与流程

本发明涉及视频编解码领域，具体而言，涉及一种图像并行处理方法、装置及电子设备。
背景技术：
：随着4k分辨率的普及，视频编解码器需要处理的视频图像的数据量迅速增长，如何提高视频编解码器的性能成为研发人员的首要任务。在hevc(高效视频编码，highefficiencyvideocoding)的编码标准下，帧内预测的并行处理是提高编码效率的重要手段，目前hevc的帧内预测并行处理的优化主要是通过对特定大小的cu(codingunit，编码单元)进行优化来实现的。而且由于视频图像编码的时候数据具有相关性，现有的优化方式存在整体并行粒度不高、效率低下和质量不佳等问题。技术实现要素：本发明实施例的目的在于提供一种图像并行处理方法、装置及电子设备，以解决上述问题。为了实现上述目的，本发明实施例采用的技术方案如下：第一方面，本发明实施例提出一种图像并行处理方法，该方法包括：首先将获取的原始图像划分为多个预测单元，其中，预测单元包括多个待处理像素组，待处理像素组包括待处理像素点。然后依据预设的多个并行处理单元对多个待处理像素组中的待处理像素点进行帧内预测，其中，多个并行处理单元与多个待处理像素组对应。第二方面，本发明实施例还提出一种图像并行处理装置，该装置包括预测单元划分模块以及并行帧内预测模块，预测单元划分模块用于将获取的原始图像划分为多个预测单元，其中，预测单元包括多个待处理像素组，待处理像素组包括待处理像素点。并行帧内预测模块用于依据预设的多个并行处理单元对多个待处理像素组中的待处理像素点进行帧内预测，其中，多个并行处理单元与多个待处理像素组对应。第三方面，本发明实施例还提出一种电子设备，该电子设备包括存储有计算机程序的存储器和处理器，计算机程序被处理器读取并运行时，实现上述的图像并行处理方法。本发明实施例所提供的图像并行处理方法、装置及电子设备，该方法包括：首先将获取的原始图像划分为多个预测单元，其中，预测单元包括多个待处理像素组，待处理像素组包括待处理像素点。然后依据预设的多个并行处理单元对多个待处理像素组中的待处理像素点进行帧内预测，其中，多个并行处理单元与多个待处理像素组对应。本申请通过叠加多个并行处理单元并行对一个预测单元进行帧内预测，从而加速整个帧内预测过程，显著提高了整体的并行粒度、处理效率以及预测质量。本发明的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明实施例了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。附图说明为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。图1示出了本发明实施例所提供的图像并行处理方法的一种流程示意图。图2示出了本发明实施例所提供的4×4预测单元的分组示意图。图3示出了本发明实施例所提供的4×4预测单元的待处理像素组与并行处理单元的一种对应示意图。图4示出了本发明实施例所提供的4×4预测单元的待处理像素组与并行处理单元的另一种对应示意图。图5示出了本发明实施例所提供的图像并行处理方法的另一种流程示意图。图6示出了本发明实施例所提供的预测单元的坐标示意图。图7示出了本发明实施例所提供的图像并行处理方法的又一种流程示意图。图8示出了本发明实施例所提供的预测单元的边界预测像素点的定位示意图。图9示出了本发明实施例所提供的一种图像并行处理装置的功能模块示意图。图10示出了本发明实施例所提供的另一种图像并行处理装置的功能模块示意图。图11示出了本发明实施例所提供的一种电子设备的结构框图。图标：10-图像并行处理装置；11-预测单元划分模块；12-并行帧内预测模块；13-预测模式获取子模块；14-参考像素获取子模块；15-帧内预测子模块；16-滤波子模块；100-电子设备；110-存储器；120-处理器；130-通信接口；140-总线。具体实施方式下面将结合本发明实施例中附图，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。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的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。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。在实现本发明实施例的技术方案的过程中，本申请发明人发现：在hevc标准下，由于视频编码的过程中数据存在相关性，现有的帧内预测并行处理方法存在着并行粒度不高、效率低下等问题。目前，大多数帧内预测并行处理方法针对特定大小的编码单元(cu)进行优化，由于编码单元的划分数量很多，如果针对于某种特定的编码树单元(codingtreeblock，ctu)的划分进行优化，会造成软件/硬件的代码量剧增。另外，在一些帧内预测并行处理方法中，帧内编码的处理单元需要依赖于之前重建的数据，这会造成帧内预测并行处理的并行粒度不高。而且，由于帧内编码的数据相关性，现有的一些帧内预测并行处理方法在实际应用中的运行结果与理论结果存在着较大差距。例如，现有的一种帧内预测并行处理方法：tiles，它能够将一帧图像纵横划分成若干可以独立进行编码的子图像，由于子图像之间没有依赖关系，从而可以实现帧内预测的并行处理，但这种方法对编码效率影响较大，并行度不高；现有的另一种帧内预测并行处理方法：wpp，它也能实现帧内预测的并行处理，但由于其保持了数据依赖关系，虽然对编码的质量影响较小，但其并行度不高。基于对上述缺陷的研究，本发明实施例提出一种图像并行处理方法。需要说明的是，以上现有技术中的方案所存在的缺陷，均是发明人在经过实践并仔细研究后得出的结果，因此，上述问题的发现过程以及下文中本发明实施例针对上述问题所提出的解决方案，都应该是发明人在本发明过程中对本发明做出的贡献。下面，对本发明实施例提供的图像并行处理方法进行详细阐述。请参照图1，为本发明实施例所提供的图像并行处理方法的一种流程示意图。需要说明的是，本发明实施例提供的图像并行处理方法并不以图1以及以下的具体顺序为限制，应当理解，在其它实施例中，本发明实施例提供的图像并行处理方法中的部分步骤的顺序可以根据实际需要相互交换，或者其中的部分步骤也可以省略或删除。该方法包括如下步骤：步骤s100，将获取的原始图像划分为多个预测单元；其中，预测单元包括多个待处理像素组，待处理像素组包括待处理像素点。在本实施例中，根据hevc编码标准，一帧视频图像被划分成多个编码树单元，每个编码树单元的大小可以是64×64、32×32或者16×16，每个编码树单元被四叉树递归地划分为多个编码单元，然后每个编码单元再经过划分得到多个预测单元(pu，predictionunit)，预测单元是进行帧内预测的基本单位，其中，预测单元的大小可以是64×64、32×32、16×16、8×8或者4×4。在获取到原始图像后，将获取的原始图像按照hevc标准划分为多个预测单元，其中，每个预测单元包括多个待处理像素组，待处理像素组包括一个或者多个待处理像素点。如图2所示，假设预测单元的大小为4×4，并且每个待处理像素组包括4个待处理像素点时，则该4×4大小的预测单元包括4个待处理像素组，其中，r[0，0]～r[3，0]为第一组待处理像素组，r[0，1]～r[3，1]为第二组待处理像素组，r[0，2]～r[3，2]为第三组待处理像素组，r[0，3]～r[3，3]为第四组待处理像素组。可以理解的是，当确定了每个待处理像素组包括的待处理像素点的数目时，对于不同大小的预测单元，其包括的待处理像素组也同时被确定下来；同样的，当确定了预测单元包括的待处理像素组的数目时，对于不同大小的预测单元，其每个待处理像素组包括的待处理像素点的数目也同时被确定下来。在实际应用中，预测单元为n行×n列的待处理像素矩阵，优选的，每个待处理像素组包括n行×n列的待处理像素矩阵其中一行的连续预设个数的待处理像素点。步骤s200，依据预设的多个并行处理单元对多个待处理像素组中的待处理像素点进行帧内预测；其中，多个并行处理单元与多个待处理像素组对应。在本实施例中，预设有多个并行处理单元(ppu，parallelprocessingunit)，然后分别将帧内预测的数据相关过程封装到每个并行处理单元中，即每个并行处理单元均能够独立地对待处理像素组中的待处理像素点进行帧内预测。通过叠加预设的多个并行处理单元并行地对一个预测单元进行帧内预测，从而完成帧内预测的并行处理。其中，预测单元中的多个待处理像素组与多个并行处理单元对应。例如，当被处理的预测单元的大小为4×4，并且该预测单元的待处理像素组包括的待处理像素的数目为4个时，也即是说，该预测单元包括4个待处理像素组。如图3所示，假设预设有两个并行处理单元：ppu1、ppu2，则ppu1可以对第一、第二待处理像素组进行帧内预测，ppu2可以对第三、第四待处理像素组进行帧内预测；如图4所示，假设预设有四个并行处理单元：ppu1、ppu2、ppu3以及ppu4，则这四个并行处理单元分别对一个待处理像素组进行帧内预测。也即是说，预测单元中的多个待处理像素组与多个并行处理单元对应可以包括以下情况：多个并行处理单元与多个待处理像素组一一对应、或者多个并行处理单元中的每个并行处理单元对应预设数量的待处理像素组。可以理解，如果需要增加帧内预测并行处理的并发粒度，只需要增加并行处理单元的个数即可。优选的，每个预测单元的待处理像素组包括n行×n列的待处理像素矩阵其中一行的连续4个待处理像素点。可以理解，当待处理像素组包括的待处理像素点的数目为待处理像素矩阵中一行的连续4个待处理像素点时，由于hevc的编码标准中预测单元的最小尺寸为4×4，其他尺寸为64×64、32×32、16×16、8×8，从而本申请所提出的并行处理单元能够匹配hevc标准中所有尺寸的预测单元，具有更加广泛的通用性以及易扩展性。在本实施例中，请参照图5，步骤s200具体包括：步骤s210，并行处理单元根据原始图像选取帧内预测模式。在本实施例中，由于hevc标准定义了64×64、32×32、16×16、8×8以及4×4共5种大小不同的预测单元，并且每种预测单元均支持35种不同类型的帧内预测模式，并行处理单元可以通过遍历的方法来获取最优的帧内预测模式，或者采用其他简化方法来选取帧内预测模式。在本实施例中，当采用简化方法来选取帧内预测模式时，步骤s210具体包括：根据soble算子对原始图像进行预处理，得到原始图像的梯度信息；根据梯度信息获取预测单元的候选预测模式；将候选预测模式进行率失真优化计算，得到帧内预测模式。例如，并行处理单元在对一个待处理像素组进行帧内预测时，首先根据soble算子对原始图像进行预处理，计算出原始图像的梯度信息，其中，原始图像的梯度信息表示原始图像的纹理方向。因此，在计算出原始图像的梯度信息后，可以通过梯度信息来估计原始图像的纹理方向，进而通过选取和纹理方向接近的预测方向作为候选，例如选取和纹理方向不超过预设角度大小的预测方向作为候选，从而得到概率较大的候选预测模式，也即是说，候选预测模式可能有多个。然后再对获取的候选预测模式进行率失真优化(rdo，ratedistortionoptimation)的计算，最终从候选预测模式中选出最优的预测模式作为帧内预测模式。其中，采用率失真优化的计算能够在码率和图像质量之间找到一个最佳平衡点，起到降低视频图像的码率，提高视频图像的压缩率的作用。步骤s220，并行处理单元根据原始图像以及并行处理单元对应的预测单元获取可用参考像素。在本实施例中，关于并行处理单元如何获取可用参考像素，步骤s220具体包括：根据原始图像以及并行处理单元对应的预测单元获取参考像素；当参考像素中存在不可用参考像素时，根据预设的填充规则将不可用参考像素填充为可用参考像素。需要注意的是，根据原始图像以及并行处理单元对应的预测单元获取的参考像素可能包括可用参考像素以及不可用参考像素，当根据预设的填充规则将不可用参考像素填充为可用参考像素后，此时获得全部可用参考像素。步骤s230，依据预测单元的尺寸以及帧内预测模式对可用参考像素进行滤波。下面，对步骤s220以及步骤s230做进一步阐述。首先，根据原始图像以及并行处理单元对应的预测单元获取参考像素，在获取参考像素时，具体根据并行处理单元对应的预测单元在原始图像中的位置、并行处理单元对应的预测单元在ctu中的位置获取该预测单元的参考像素，如图6所示，获取预测单元的参考像素实际是该预测单元的相邻像素，其中，该相邻像素包括位于最靠近该预测单元的左边一列像素点r[-1，0]～r[-1，2n-1]、最靠近该预测单元的上边一列像素点r[0，-1]～r[2n-1，-1]以及最靠近该预测单元左上角的像素点r[-1，-1]，并且，左边一列像素点以及上边一列像素点的个数均与预测单元的大小相关，即预测单元的大小为n×n时，则左边一列像素点以及上边一列像素点的个数为2n。例如，当预测单元的大小为4×4时，左边一列像素点以及上边一列像素点的个数均为8个。需要注意的是，在一些情况下，获取的参考像素包括可用参考像素以及不可用参考像素，例如，上述情况包括参考像素的位置位于原始图像以外或者被限制作为参考像素。进而，在获取到并行处理单元对应的预测单元的参考像素后，需要判断参考像素中是否存在不可用参考像素。当存在不可用参考像素时，根据预设的填充规则将不可用参考像素填充为可用参考像素。例如，根据hevc标准中定义的参考像素填充规则，将预测单元对应的参考像素中不可用像素的填充为可用参考像素。在获取到并行处理单元对应的预测单元的可用参考像素后，根据该预测单元的大小以及该预测单元的帧内预测模式判断是否对该预测单元的可用参考像素进行滤波。当需要对该预测单元的可用参考像素进行滤波时，对该预测单元的所有参考像素进行滤波。步骤s240，并行处理单元根据可用参考像素、帧内预测模式以及待处理像素点在预测单元中的位置获取待处理像素点对应的预测像素点。在本实施例中，请参照图7，步骤s240具体包括：步骤s241，依据帧内预测模式以及待处理像素点在预测单元中的位置计算待处理像素点对应的模式索引参数以及权重参数。需要说明的是，在本实施例中，步骤s241可以在步骤s220以及步骤s230之前或之后执行，也可以与步骤s220以及步骤s230同时执行，本申请对此不做限制。步骤s242，根据可用参考像素、模式索引参数、权重参数以及帧内预测模式获取待处理像素点对应的预测像素点。下面，对步骤s241以及步骤s242做进一步阐述。hevc一共定义了0～34，共计35种帧内预测模式，其中，模式0为planar模式，模式1为dc模式，模式2～34为角度预测模式，planar模式和dc模式为非方向性的预测模式，角度预测模式包括33种不同角度的方向性预测模式。并行处理单元在对待处理像素组中的待处理像素点进行帧内预测时，首先依据帧内预测模式以及待处理像素点在预测单元中的位置计算出待处理像素点对应的模式索引参数(iindex)以及权重参数(jwegiht)，然后根据可用参考像素、模式索引参数(iindex)、权重参数(jwegiht)以及帧内预测模式获取待处理像素点对应的预测像素点。再参照图6，当预测模式为planar模式时，预测像素点的预测值可以根据如下计算公式获得：ph[x,y]＝(n-x-1)×r[-1,y]+(x+1)×r[n,-1]；pv[x,y]＝(n-y-1)×r[x,-1]+(y+1)×r[-1,n]；p[x,y]＝(ph[x,y]+pv[x,y]+n)>>(log2(n)+1)；当预测模式为dc模式时，预测像素点的预测值可以根据如下计算公式获得：当预测单元的大小小于32×32，并且预测模式为角度预测模式中的模式26时，预测像素点的预测值可以根据如下计算公式获得：p[x，y]＝(r[x,1]+(r[-1,y]-r[-1,-1]))>>1；当预测模式为角度预测模式，并且jwegith不为0时(jwegith！＝0)，预测像素点的预测值可以根据如下计算公式获得：p(x，y)＝((32-jwegiht)×ref[x+iindex+1]+jwegiht×ref[x+iindex+2]+16)>>5；当预测模式为角度预测模式，并且jwegith为0时(jwegith＝＝0)，预测像素点的预测值可以根据如下计算公式获得：p(x，y)＝ref[x+iindex+1]；其中，n与预测单元的边长的大小一致，例如，假设预测单元的大小为4×4，则n为4；x，y为待处理像素点的坐标，假设“x＝1，y＝1”，则r[x,y]为r[1,1]待处理像素点；“>>”为移位运算符，例如“8>>3＝1”；p[x,y]为预测像素点的预测值；ref为参考像素集。其中，当帧内预测模式为18～34的模式时，模式索引参数(iindex)以及权重参数(jwegiht)可以根据如下公式获得：iindex＝((y+1)×intrapredangle))>>5；jwegith＝((y+1)×intrapredangle))&31；当帧内预测模式为2～17的模式时，模式索引参数(iindex)以及权重参数(jwegiht)可以根据如下公式获得：iindex＝((x+1)×intrapredangle))>>5；iindex＝((x+1)×intrapredangle))&31；其中，“intrapredangle”为预设的参数，参考值见表1。表1模式2345678910intrapredangle32262117139520模式111213141516171819intrapredangle-2-5-9-13-17-21-26-32-26模式202122232425262728intrapredangle-21-17-13-9-5-2025模式293031323334intrapredangle71317212632可以理解，由于将数据相关的过程封装到一个并行处理单元中，通过叠加多个并行处理单元并行对一个预测单元中的多个待处理像素组进行帧内预测，从而加速整个帧内预测过程，显著提高了整体的并行粒度以及视频图像的编码效率。步骤s250，对预测像素点中位于预测单元的边界处的预测像素点进行滤波。在本实施例中，可以根据hevc标准中定义的滤波规则对预测像素点中位于预测单元边界处的预测像素点进行滤波，预测单元边界处的预测像素点为预测单元中与预测单元以外的像素点相邻的像素点，如图8所示，假设预测单元的大小为4×4，斜线阴影的像素点表示预测单元以外的像素点相邻的像素点，则图中边框加黑的像素点为预测单元边界处的预测像素点。可以理解，对预测像素点中位于预测单元的边界处的预测像素点进行滤波，可以降低帧内预测模式所带来的边界不连续性。可以理解，步骤s200实际上实现了如何将帧内预测的数据相关过程封装到一个并行处理单元。由于将数据相关的过程封装到一个并行处理单元中，通过叠加多个并行处理单元并行对一个预测单元进行帧内预测，从而加速整个帧内预测过程，显著提高了整体的并行粒度、处理效率以及预测质量，并且，本发明可以通过叠加并行处理单元实现更高的并发粒度，对于之后的更大规模的计算具有易扩展性。请参照图9，为本发明实施例所提供的图像并行处理装置10的功能模块示意图。需要说明的是，本实施例所提供的图像并行处理装置10，其基本原理及产生的技术效果与前述方法实施例相同，为简要描述，本实施例中未提及部分，可参考前述方法实施例中的相应内容。该装置包括预测单元划分模块11、并行帧内预测模块12。该预测单元划分模块11用于将获取的原始图像划分为多个预测单元；其中，预测单元包括多个待处理像素组，待处理像素组包括待处理像素点。可以理解的是，预测单元划分模块11可以执行上述步骤s100。该并行帧内预测模块12用于依据预设的多个并行处理单元对多个待处理像素组中的待处理像素点进行帧内预测；其中，多个并行处理单元与多个待处理像素组对应。可以理解的是，并行帧内预测模块12可以执行上述步骤s200。在本实施例中，请参照图10，并行帧内预测模块12具体可以包括预测模式获取子模块13、参考像素获取子模块14、帧内预测子模块15、滤波子模块16。该预测模式获取子模块13用于根据原始图像选取帧内预测模式，具体的，该预测模式获取子模块13可以用于：根据soble算子对原始图像进行预处理，得到原始图像的梯度信息，然后根据梯度信息获取预测单元的候选预测模式，最后将候选预测模式进行率失真优化计算，得到帧内预测模式。可以理解的是，预测模式获取子模块13可以执行上述步骤s210。该参考像素获取子模块14用于根据所述原始图像以及所述并行处理单元对应的预测单元获取可用参考像素，具体的，该参考像素获取子模块14可以用于：根据原始图像以及并行处理单元对应的预测单元获取参考像素；当参考像素中存在不可用参考像素时，根据预设的填充规则将不可用参考像素填充为可用参考像素。可以理解的是，参考像素获取子模块14可以执行上述步骤s220。该滤波子模块16用于在获取到可用参考像素后，依据预测单元的尺寸以及帧内预测模式对可用参考像素进行滤波。可以理解的是，滤波子模块16可以执行上述步骤s230。该帧内预测子模块15用于根据可用参考像素、帧内预测模式以及待处理像素点在预测单元中的位置获取待处理像素点对应的预测像素点，具体的，该帧内预测子模块15可以用于：依据帧内预测模式以及待处理像素点在预测单元中的位置计算待处理像素点对应的模式索引参数以及权重参数，然后根据可用参考像素、模式索引参数、权重参数以及帧内预测模式获取待处理像素点对应的预测像素点。可以理解的是，帧内预测子模块15可以执行上述步骤s240、步骤s241以及步骤s242。该滤波子模块16用于在获取到待处理像素点对应的预测像素点后，对预测像素点中位于预测单元的边界处的预测像素点进行滤波。可以理解的是，滤波子模块16可以执行上述步骤s250。请参照图11，为本发明实施例所提供的一种电子设备100的结构框图，该电子设备100可以包括存储器110、处理器120、通信接口130、总线140。存储器110、处理器120与通信接口130各元件相互之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。图像并行处理装置包括至少一个可以软件或固件(firmware)的形式存储于存储器110或固化在操作系统(operatingsystem，os)中的软件功能模块。存储器110可用于存储软件程序及模块，如本发明实施例所提供的图像并行处理方法及装置对应的程序指令/模块，处理器120通过执行存储在存储器110内的软件程序及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。该通信接口130可用于与其他电子设备进行信令或数据的通信。其中，存储器110可以是但不限于，随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)，只读存储器(readonlymemory，rom)，可编程只读存储器(programmableread-onlymemory，prom)，可擦除只读存储器(erasableprogrammableread-onlymemory，eprom)，电可擦除只读存储器(electricerasableprogrammableread-onlymemory，eeprom)等。处理器120可能是一种集成电路芯片，具有信号处理能力。该处理器120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(dsp)、专用集成电路(asic)、现成可编程门阵列(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。可以理解，图11所示的结构仅为示意，电子设备100还可包括比图11中所示更多或者更少的组件，或者具有与图11所示不同的配置。图11中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。综上所述，本发明实施例所提供的图像并行处理方法、装置及电子设备，该方法包括：首先将获取的原始图像划分为多个预测单元，其中，预测单元包括多个待处理像素组，待处理像素组包括待处理像素点。然后依据预设的多个并行处理单元对多个待处理像素组中的待处理像素点进行帧内预测，其中，多个并行处理单元与多个待处理像素组对应。本申请通过叠加多个并行处理单元并行对一个预测单元进行帧内预测，从而加速整个帧内预测过程，显著提高了整体的并行粒度、处理效率以及预测质量。本领域内的技术人员应明白，本公开可提供为方法、装置、设备或计算机程序产品。因此，本公开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，本公开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。本公开是参照根据本公开的方法、装置、设备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。在本公开所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置和方法实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本公开的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。另外，在本公开各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本公开的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，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)执行本公开各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。需要说明的是，在本文中，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。以上所述仅为本发明的可选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。当前第1页12