一种证件图像融合处理方法、设备及计算机可读存储介质

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种证件图像融合处理方法、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

现有技术中，随着智能终端设备的不断发展，用户对于图像拍摄的衍生功能需求也越来越丰富。特别地，目前基于图像融合所提供的证件图像功能越来越受到用户的欢迎。

但是，目前的证件照功能精度存在一定的缺陷。具体体现在，基于现有算法提取的掩膜图像，并进行背景和前景融合时，若人像周边的过渡区存在一些背景像素没有被很好的区别出来，则会导致最终的融合效果不尽人意。

因此，在进行证件图像融合处理时，如何提升人像周边过渡区的处理精度，成为目前亟待解决的技术问题。

发明内容

为了解决现有技术中的上述技术缺陷，本发明提出了一种证件图像融合处理方法，该方法包括：

在获取到包含人像图像的初始证件图像时，基于预设的深度学习获取所述初始证件图像的人像掩膜图像，并计算所述人像掩膜图像的连通域，以及统计所述连通域的数量；

获取面积最大的所述连通域的边缘信息，并根据所述边缘信息计算所述人像掩膜图像的第一图像块，同时，将其它的所述连通域的像素置为所述初始证件图像的背景；

结合所述人像掩膜图像在所述初始证件图像中获取与所述人像图像的主体边缘上的随机取点所对应的第二图像块；

根据所述初始证件图像和所述第二图像块对所述人像掩膜图像进行滤波，得到更新后的人像掩膜图像，并根据更新后的人像掩膜图像执行预设的证件图像融合操作。

可选地，所述结合所述人像掩膜图像在所述初始证件图像中获取与所述人像图像的主体边缘上的随机取点所对应的第二图像块，包括：

在所述主体边缘上随机选取开始点a(a_x，a_y)；

以所述点a开始，以8邻域的方式搜索所述点a的预设区域T内的所有像素F(x，y)：|x-a_x|+|y-a_y|

可选地，所述结合所述人像掩膜图像在所述初始证件图像中获取与所述人像图像的主体边缘上的随机取点所对应的第二图像块，还包括：

在所述预设区域T内的所有像素F(x，y)中满足预设条件的像素的数量达到预设数量时，停止当前的搜索；

计算包含所述点a在内线段的最小外接矩形，并将所述最小外接矩形作为所述人像掩膜图像在所述点a所对应的所述第二图像块。

可选地，所述结合所述人像掩膜图像在所述初始证件图像中获取与所述人像图像的主体边缘上的随机取点所对应的第二图像块，还包括：

保存计算得到的所述第二图像块，并将已保存的所述第二图像块范围内的边缘点置零，以使置零的边缘点不被二次搜索到；

重复执行所述随机取点和所述边缘点置零的操作，以得到所述主体边缘的所有所述第二图像块。

可选地，所述根据所述初始证件图像和所述第二图像块对所述人像掩膜图像进行滤波，得到更新后的人像掩膜图像，并根据更新后的人像掩膜图像执行预设的证件图像融合操作，包括：

获取所述初始证件图像中的与所述第二图像块对应的源图图像块；

将所述源图图像块作为引导图，对所述第二图像块进行滤波。

可选地，所述根据所述初始证件图像和所述第二图像块对所述人像掩膜图像进行滤波，得到更新后的人像掩膜图像，并根据更新后的人像掩膜图像执行预设的证件图像融合操作，还包括：

对所述人像掩膜图像中的所有所述第二图像块执行所述滤波操作；

获取经所述滤波操作处理后的所有所述第二图像块的第一原始坐标信息。

可选地，所述根据所述初始证件图像和所述第二图像块对所述人像掩膜图像进行滤波，得到更新后的人像掩膜图像，并根据更新后的人像掩膜图像执行预设的证件图像融合操作，还包括：

获取所述第二图像块对应的所述源图图像块的第二原始坐标信息；

以所述第一原始坐标信息替换所述第二原始坐标信息，得到更新后的人像掩膜图像。

可选地，所述方法还包括：

在获取到所述人像掩膜图像时，根据所述人像掩膜图像的所述边缘信息对所述人像掩膜图像和所述初始证件图像分别进行分块；

根据所述初始证件图像中的所述源图图像块的坐标信息，确定与所述坐标信息一一对应的所述人像掩膜图像中的所述第二图像块。

本发明还提出了一种证件图像融合处理设备，该设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上任一项所述的证件图像融合处理方法的步骤。

本发明还提出了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有证件图像融合处理程序，证件图像融合处理程序被处理器执行时实现如上述任一项所述的证件图像融合处理方法的步骤。

实施本发明的证件图像融合处理方法、设备及计算机可读存储介质，通过在获取到包含人像图像的初始证件图像时，基于预设的深度学习获取所述初始证件图像的人像掩膜图像，并计算所述人像掩膜图像的连通域，以及统计所述连通域的数量；获取面积最大的所述连通域的边缘信息，并根据所述边缘信息计算所述人像掩膜图像的第一图像块，同时，将其它的所述连通域的像素置为所述初始证件图像的背景；结合所述人像掩膜图像在所述初始证件图像中获取与所述人像图像的主体边缘上的随机取点所对应的第二图像块；根据所述初始证件图像和所述第二图像块对所述人像掩膜图像进行滤波，得到更新后的人像掩膜图像，并根据更新后的人像掩膜图像执行预设的证件图像融合操作。实现了一种高精度的证件图像融合处理方案，极大程度地提升了证件图像融合时的人像处理精度和最终的融合处理效果，增强了用户对于证件拍摄功能的使用体验。

附图说明

下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：

图1是本发明涉及的一种移动终端的硬件结构示意图；

图2是本发明证件图像融合处理方法的第一流程图；

图3是本发明证件图像融合处理方法的第二流程图；

图4是本发明证件图像融合处理方法的第三流程图；

图5是本发明证件图像融合处理方法的第四流程图；

图6是本发明证件图像融合处理方法的第五流程图；

图7是本发明证件图像融合处理方法的第六流程图；

图8是本发明证件图像融合处理方法的第七流程图；

图9是本发明证件图像融合处理方法的第八流程图；

图10-图19是本发明证件图像融合处理方法的融合处理图像的示意图。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本发明的说明，其本身没有特定的意义。因此，“模块”、“部件”或“单元”可以混合地使用。

终端可以以各种形式来实施。例如，本发明中描述的终端可以包括诸如手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、便捷式媒体播放器(Portable Media Player，PMP)、导航装置、可穿戴设备、智能手环、计步器等移动终端，以及诸如数字TV、台式计算机等固定终端。

后续描述中将以移动终端为例进行说明，本领域技术人员将理解的是，除了特别用于移动目的的元件之外，根据本发明的实施方式的构造也能够应用于固定类型的终端。

请参阅图1，其为实现本发明各个实施例的一种移动终端的硬件结构示意图，该移动终端100可以包括：RF(Radio Frequency，射频)单元101、WiFi模块102、音频输出单元103、A/V(音频/视频)输入单元104、传感器105、显示单元106、用户输入单元107、接口单元108、存储器109、处理器110、以及电源111等部件。本领域技术人员可以理解，图1中示出的移动终端结构并不构成对移动终端的限定，移动终端可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

下面结合图1对移动终端的各个部件进行具体的介绍：

射频单元101可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，具体的，将基站的下行信息接收后，给处理器110处理；另外，将上行的数据发送给基站。通常，射频单元101包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器、双工器等。此外，射频单元101还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。上述无线通信可以使用任一通信标准或协议，包括但不限于GSM(Global System of Mobile communication，全球移动通讯系统)、GPRS(General Packet Radio Service，通用分组无线服务)、CDMA2000(CodeDivision Multiple Access 2000，码分多址2000)、WCDMA(Wideband Code DivisionMultiple Access,宽带码分多址)、TD-SCDMA(Time Division-Synchronous CodeDivision Multiple Access，时分同步码分多址)、FDD-LTE(Frequency DivisionDuplexing-Long Term Evolution，频分双工长期演进)和TDD-LTE(Time DivisionDuplexing-Long Term Evolution，分时双工长期演进)等。

WiFi属于短距离无线传输技术，移动终端通过WiFi模块102可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。虽然图1示出了WiFi模块102，但是可以理解的是，其并不属于移动终端的必须构成，完全可以根据需要在不改变发明的本质的范围内而省略。

音频输出单元103可以在移动终端100处于呼叫信号接收模式、通话模式、记录模式、语音识别模式、广播接收模式等等模式下时，将射频单元101或WiFi模块102接收的或者在存储器109中存储的音频数据转换成音频信号并且输出为声音。而且，音频输出单元103还可以提供与移动终端100执行的特定功能相关的音频输出(例如，呼叫信号接收声音、消息接收声音等等)。音频输出单元103可以包括扬声器、蜂鸣器等等。

A/V输入单元104用于接收音频或视频信号。A/V输入单元104可以包括图形处理器(Graphics Processing Unit，GPU)1041和麦克风1042，图形处理器1041对在视频捕获模式或图像捕获模式中由图像捕获装置(如摄像头)获得的静态图片或视频的图像数据进行处理。处理后的图像帧可以显示在显示单元106上。经图形处理器1041处理后的图像帧可以存储在存储器109(或其它存储介质)中或者经由射频单元101或WiFi模块102进行发送。麦克风1042可以在电话通话模式、记录模式、语音识别模式等等运行模式中经由麦克风1042接收声音(音频数据)，并且能够将这样的声音处理为音频数据。处理后的音频(语音)数据可以在电话通话模式的情况下转换为可经由射频单元101发送到移动通信基站的格式输出。麦克风1042可以实施各种类型的噪声消除(或抑制)算法以消除(或抑制)在接收和发送音频信号的过程中产生的噪声或者干扰。

移动终端100还包括至少一种传感器105，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板1061的亮度，接近传感器可在移动终端100移动到耳边时，关闭显示面板1061和/或背光。作为运动传感器的一种，加速计传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别手机姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；至于手机还可配置的指纹传感器、压力传感器、虹膜传感器、分子传感器、陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。

显示单元106用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息。显示单元106可包括显示面板1061，可以采用液晶显示器(Liquid Crystal Display，LCD)、有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode,OLED)等形式来配置显示面板1061。

用户输入单元107可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与移动终端的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，用户输入单元107可包括触控面板1071以及其他输入设备1072。触控面板1071，也称为触摸屏，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板1071上或在触控面板1071附近的操作)，并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。触控面板1071可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器110，并能接收处理器110发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板1071。除了触控面板1071，用户输入单元107还可以包括其他输入设备1072。具体地，其他输入设备1072可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种，具体此处不做限定。

进一步的，触控面板1071可覆盖显示面板1061，当触控面板1071检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器110以确定触摸事件的类型，随后处理器110根据触摸事件的类型在显示面板1061上提供相应的视觉输出。虽然在图1中，触控面板1071与显示面板1061是作为两个独立的部件来实现移动终端的输入和输出功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板1071与显示面板1061集成而实现移动终端的输入和输出功能，具体此处不做限定。

接口单元108用作至少一个外部装置与移动终端100连接可以通过的接口。例如，外部装置可以包括有线或无线头戴式耳机端口、外部电源(或电池充电器)端口、有线或无线数据端口、存储卡端口、用于连接具有识别模块的装置的端口、音频输入/输出(I/O)端口、视频I/O端口、耳机端口等等。接口单元108可以用于接收来自外部装置的输入(例如，数据信息、电力等等)并且将接收到的输入传输到移动终端100内的一个或多个元件或者可以用于在移动终端100和外部装置之间传输数据。

存储器109可用于存储软件程序以及各种数据。存储器109可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器109可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

处理器110是移动终端的控制中心，利用各种接口和线路连接整个移动终端的各个部分，通过运行或执行存储在存储器109内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器109内的数据，执行移动终端的各种功能和处理数据，从而对移动终端进行整体监控。处理器110可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器110可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器110中。

移动终端100还可以包括给各个部件供电的电源111(比如电池)，优选的，电源111可以通过电源管理系统与处理器110逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。

尽管图1未示出，移动终端100还可以包括蓝牙模块等，在此不再赘述。

基于上述移动终端硬件结构，提出本发明方法各个实施例。

图2是本发明证件图像融合处理方法的第一流程图。本实施例提出了一种证件图像融合处理方法，该方法包括：

S1、在获取到包含人像图像的初始证件图像时，基于预设的深度学习获取所述初始证件图像的人像掩膜图像，并计算所述人像掩膜图像的连通域，以及统计所述连通域的数量；

S2、获取面积最大的所述连通域的边缘信息，并根据所述边缘信息计算所述人像掩膜图像的第一图像块，同时，将其它的所述连通域的像素置为所述初始证件图像的背景；

S3、结合所述人像掩膜图像在所述初始证件图像中获取与所述人像图像的主体边缘上的随机取点所对应的第二图像块；

S4、根据所述初始证件图像和所述第二图像块对所述人像掩膜图像进行滤波，得到更新后的人像掩膜图像，并根据更新后的人像掩膜图像执行预设的证件图像融合操作。

在本实施例中，首先，获取人像图像，基于深度学习获取初始人像掩模图像，计算掩膜图像连通域，统计连通域个数；然后，取连通域面积最大的连通域A，其他连通域像素全部置为背景，获取连通域A的边缘信息，根据边缘信息计算掩膜mask(人像掩膜图像)的batch(图像块)；再然后，对获取的掩膜mask信息，以同样的方式在源图像中获取对应的batch；最后，结合源图和掩膜mask的batch信息，对mask进行滤波，从而提升mask，并基于获取新的人像掩膜图像mask执行最后的证件照图像融合。

请参考图3，可选地，所述结合所述人像掩膜图像在所述初始证件图像中获取与所述人像图像的主体边缘上的随机取点所对应的第二图像块，包括：

S31、在所述主体边缘上随机选取开始点a(a_x，a_y)；

S32、以所述点a开始，以8邻域的方式搜索所述点a的预设区域T内的所有像素F(x，y)：|x-a_x|+|y-a_y|

请参考图4，可选地，所述结合所述人像掩膜图像在所述初始证件图像中获取与所述人像图像的主体边缘上的随机取点所对应的第二图像块，还包括：

S33、在所述预设区域T内的所有像素F(x，y)中满足预设条件的像素的数量达到预设数量时，停止当前的搜索；

S34、计算包含所述点a在内线段的最小外接矩形，并将所述最小外接矩形作为所述人像掩膜图像在所述点a所对应的所述第二图像块。

请参考图5，可选地，所述结合所述人像掩膜图像在所述初始证件图像中获取与所述人像图像的主体边缘上的随机取点所对应的第二图像块，还包括：

S35、保存计算得到的所述第二图像块，并将已保存的所述第二图像块范围内的边缘点置零，以使置零的边缘点不被二次搜索到；

S36、重复执行所述随机取点和所述边缘点置零的操作，以得到所述主体边缘的所有所述第二图像块。

请参考图6，可选地，所述根据所述初始证件图像和所述第二图像块对所述人像掩膜图像进行滤波，得到更新后的人像掩膜图像，并根据更新后的人像掩膜图像执行预设的证件图像融合操作，包括：

S41、获取所述初始证件图像中的与所述第二图像块对应的源图图像块；

S42、将所述源图图像块作为引导图，对所述第二图像块进行滤波。

请参考图7，可选地，所述根据所述初始证件图像和所述第二图像块对所述人像掩膜图像进行滤波，得到更新后的人像掩膜图像，并根据更新后的人像掩膜图像执行预设的证件图像融合操作，还包括：

S43、对所述人像掩膜图像中的所有所述第二图像块执行所述滤波操作；

S44、获取经所述滤波操作处理后的所有所述第二图像块的第一原始坐标信息。

请参考图8，可选地，所述根据所述初始证件图像和所述第二图像块对所述人像掩膜图像进行滤波，得到更新后的人像掩膜图像，并根据更新后的人像掩膜图像执行预设的证件图像融合操作，还包括：

S45、获取所述第二图像块对应的所述源图图像块的第二原始坐标信息；

S46、以所述第一原始坐标信息替换所述第二原始坐标信息，得到更新后的人像掩膜图像。

请参考图9，可选地，所述方法还包括：

S11、在获取到所述人像掩膜图像时，根据所述人像掩膜图像的所述边缘信息对所述人像掩膜图像和所述初始证件图像分别进行分块；

S12、根据所述初始证件图像中的所述源图图像块的坐标信息，确定与所述坐标信息一一对应的所述人像掩膜图像中的所述第二图像块。

在本实施例中，请参考图10、图11以及图12，考虑到目前的证件照功能精度存在一定的缺陷，其中，图10为原图，图11为目前算法提取的掩膜图像，图12为根据掩膜图像进行背景和前景融合的结果。可以看出，当前的融合结果所示的人像周边过渡区存在一些背景像素没有被很好的区别出来，由此，导致最终的融合效果不尽人意。为了解决上述技术问题，本实施例提出了一种提升证件照图像融合功能精度的技术方案。请参考图13、图14以及图15，具体的，首先，基于首次提取的人像掩膜图像为基础，根据人像掩膜图像的边缘信息对人像掩膜图像和源图(即初始证件图像)进行分块，如图13和图14所示：

Batch_mask_i，j i，j＝0，…，k；

Batch_src_i，j i，j＝0，…k。

其中，Batch_src_i，j表示源图中截取的图像batch(即，图像块)，其坐标信息和Batch_mask_i，j的坐标信息保持一一对应。

然后，针对每组块(即，人像掩膜图像和源图的batch都一一对应)进行滤波，得到的滤波效果如图15所示，可以明显看出，最终的提取精度得到较大程度的提升。

最后，如图16和图17所示，将分块的提升的人像掩模图像拼接成整体的图像，从而得到最终精度提升后的融合效果。

在本实施例中，以下将针对上述分块和滤波的算法作进一步的说明：

基于深度学习计算人像掩膜图mask，如图11所示。可以看出，获取的掩模图在人像前景和背景过渡区存在一些错误，有些背景像素被错误的区分为前景像素，并降低了最终融合的效果，即如图12所示。

在本实施例，计算掩模图mask的连通域个数，如果连通域个数大于一，则取面积最大的连通域，其他小连通域全部置为背景。如图18所示，初始的mask由于各种原因，提取的mask图像可能含有主体对象意外的干扰部分，如人像左上角白色区域可能是主体背景后面的非必要人像信息。需要把这些干扰因素排除掉，只留下面积最大的主体信息。

在本实施例中，提取面积最大连通域边缘，由于mask图像为简单的二值图像，所以可以对mask提取边缘，即如图19所示。

在本实施例中，根据边缘信息获取需要提取的mask图像块。具体的：

首先，如图19所示，可以在主体边缘上随机选取开始点a(a_x,a_y)。从a点开始，以8邻域的方式搜索a点某个区域T内的所有像素：

F(x，y)：|x-a_x|+|y-a_y|

然后，当F(x，y)满足条件的像素个数达到一定数量num的时候，停止当前的搜索，计算包含a点在内线段的最小外接矩形，该最小外接矩形就是在mask当前a计算的batch。

最后，保存batch信息，把已保存batch范围内的边缘点全部置0，使得不被再第二次搜索到。

在本实施例中，重复执行上述三个步骤，获取到所有的batch。

在本实施例中，以图13和图14为获取的batch示例，接下来对mask中的该batch(即图14)进行滤波(下文称batch_current)，本实施例引进引导滤波的思想对batch_current进行引导滤波。具体的：

首先，以batch_current对应的源图batch(下文称batch_src)为引导图，对batch_current进行滤波，以batch_src为引导图的目的是滤波的结果能够保持batch_src的梯度信息，图13所示人像的头发所携带的梯度信息非常丰富。所以滤波结果如图15，更够明显的提升batch_curent的精度。

然后，如上述步骤所示，对mask内的所有batch进行引导滤波。

最后，将人像mask内所有经过滤波处理的batch按照先前保存的坐标信息，直接替换原有的batch，从而获取到最终的高精度的mask_new。

在本实施例中，基于高精度的mask_new参与最后的图像融合。

本实施例的有益效果在于，通过在获取到包含人像图像的初始证件图像时，基于预设的深度学习获取所述初始证件图像的人像掩膜图像，并计算所述人像掩膜图像的连通域，以及统计所述连通域的数量；获取面积最大的所述连通域的边缘信息，并根据所述边缘信息计算所述人像掩膜图像的第一图像块，同时，将其它的所述连通域的像素置为所述初始证件图像的背景；结合所述人像掩膜图像在所述初始证件图像中获取与所述人像图像的主体边缘上的随机取点所对应的第二图像块；根据所述初始证件图像和所述第二图像块对所述人像掩膜图像进行滤波，得到更新后的人像掩膜图像，并根据更新后的人像掩膜图像执行预设的证件图像融合操作。实现了一种高精度的证件图像融合处理方案，极大程度地提升了证件图像融合时的人像处理精度和最终的融合处理效果，增强了用户对于证件拍摄功能的使用体验。

基于上述实施例，本发明还提出了一种证件图像融合处理设备，该设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上任一项所述的证件图像融合处理方法的步骤。

需要说明的是，上述设备实施例与方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详细见方法实施例，且方法实施例中的技术特征在设备实施例中均对应适用，这里不再赘述。

基于上述实施例，本发明还提出了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有证件图像融合处理程序，证件图像融合处理程序被处理器执行时实现如上述任一项所述的证件图像融合处理方法的步骤。

需要说明的是，上述介质实施例与方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详细见方法实施例，且方法实施例中的技术特征在介质实施例中均对应适用，这里不再赘述。

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、物品或者装置不仅包括那些要素，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、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明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，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本发明的保护之内。