阅读说明：本技术 图像处理方法及装置 (Image processing method and device ) 是由 陈思昱 于 2019-08-05 设计创作，主要内容包括：本发明实施例涉及图像处理领域,公开了一种图像处理方法及装置。本发明中,获取初始图像及所述初始图像的各像素点的像素值；计算各像素点相对于相邻的像素点的像素值变化量；其中,相邻的像素点具体为预设方向上相邻的像素点；将像素值变化量大于预设阈值的像素点组成的区域作为干扰区域；对干扰区域进行去噪处理,去除干扰区域的干扰信号；将对干扰区域进行去噪处理后的图像作为最终图像。通过软件算法计算的方式滤除图像中的干扰信号,从而使最终的拍摄图像的图像内容更加清晰,提高了滤波处理后的图像的识别率。另一方面,通过软件的方式去除图像中的干扰条纹,成本较低且易于实现。(The present embodiments relate to field of image processing, a kind of image processing method and device are disclosed.In the present invention, the pixel value of each pixel of initial pictures and the initial pictures is obtained；Calculate pixel value variable quantity of each pixel relative to adjacent pixel；Wherein, adjacent pixel is specially pixel adjacent on preset direction；The region that the pixel that pixel value variable quantity is greater than preset threshold is formed is as interference region；Denoising is carried out to interference region, removes the interference signal of interference region；The image after denoising will be carried out to interference region as final image.The interference signal in image is filtered out in such a way that software algorithm calculates, so that it is more clear the picture material of final shooting image, the discrimination of the image after improving filtering processing.On the other hand, the interference stripes in image are removed by way of software, are relatively low cost and easy to realize.)

图像处理方法及装置

技术领域

本发明实施例涉及图像处理领域，特别涉及一种图像处理方法及装置。

背景技术

目前，随着视频图像的分析和视频内容的识别的广泛应用，视频图像中存在的条纹噪音逐渐成为人们关注的焦点。视频图像中的条纹噪音可能使图像识别等智能化监控受到限制，限制了对图像中的信息的进一步分析，因此，在对视频图像进行识别或分析之前需将图像中的条纹噪音去除，以保证识别或分析的结果的可靠性。

发明人发现相关技术中至少存在如下问题：目前针对图像中的条纹噪音，通常通过对摄像设备的硬件电路的改进，从而避免拍摄的图像中存在条纹噪音，这样做无法在产生条纹噪音时去除噪音的干扰。另外，对硬件电路的改进成本较高。

发明内容

本发明实施方式的目的在于提供一种图像处理方法及装置，通过软件的方式滤除干扰信号，使得获取的图像内容更加清晰，滤除干扰信号的效果更好，且成本较低。

为解决上述技术问题，本发明的实施方式提供了一种图像处理方法，包括：获取初始图像及所述初始图像的各像素点的像素值；计算各像素点相对于相邻的像素点的像素值变化量；其中，相邻的像素点具体为预设方向上相邻的像素点；将像素值变化量大于预设阈值的像素点组成的区域作为干扰区域；对干扰区域进行去噪处理，去除干扰区域的干扰信号；将对干扰区域进行去噪处理后的图像作为最终图像。

本发明的实施方式还提供了一种图像处理装置，包括：获取模块，计算模块，去噪处理模块；获取模块用于获取初始图像；计算模块用于计算各像素点相对于相邻的像素点的像素值变化量；其中，相邻的像素点具体为预设方向上相邻的像素点；将像素值变化量大于预设阈值的像素点组成的区域作为干扰区域；去噪处理模块用于对干扰区域进行去噪处理，并将对干扰区域进行去噪处理后的图像作为最终图像。

本发明实施方式相对于现有技术而言，由于图像中的干扰条纹(横纹或竖纹)与其周围的图像有较大的像素值差异，所以会干扰原本的图像内容，为了去除图像中的干扰条纹，可以分析图像中的各像素点的像素值，找出与周围像素点的像素值相差较大的像素点，将找出的所有与周围像素点的像素值相差较大的像素点所构成的区域作为干扰区域，对图像的干扰区域进行去噪处理，去除干扰区域中的干扰条纹，得到去除干扰条纹的最终图像。这样做通过软件算法计算的方式滤除图像中的干扰信号，从而使最终的拍摄图像的图像内容更加清晰，提高了滤波处理后的图像的识别率。另一方面，通过软件的方式去除图像中的干扰条纹，成本较低且易于实现。

另外，计算各像素点相对于相邻的像素点的像素值变化量，具体包括：对各像素点的像素值基于位置坐标求一阶导数，得到一次处理后的图像；将像素值变化量大于预设阈值的像素点组成的区域作为干扰区域，具体包括：在一次处理后的图像中，选择像素值大于预设阈值的所有像素点；将所有像素点所组成的区域作为干扰区域。通过对各像素点的一阶导数的计算，得到各像素点在预设方向上的变化率，将初始图像的各像素点的变化率以一次处理后的图像的各像素点的像素值表示，在一次处理后的图像可以直观且方便的获取到干扰区域，从而便于对干扰区域进行去噪处理。

另外，在得到一次处理后的图像之后，还包括：判断一次处理后的图像的各像素点的像素值是否大于预设上限值；将像素值小于预设上限值的像素点的像素值调整为0；将像素值大于或等于预设上限值的像素点的像素值保持不变；将调整像素值后的图像作为二次处理后的图像；对二次处理后的图像进行滤波处理，得到三次处理后的图像；在一次处理后的图像中，选择像素值大于预设阈值的所有像素点，具体为：在三次处理后的图像中，选择像素值大于预设阈值的所有像素点。对一次处理后的图像做阈值计算，将小于预设上限值的像素点均设置为黑色，从而增大了干扰区域与背景图像的像素值差异；再对二次处理后的图像进行滤波处理，使黑色区域和白色区域的区别更加明显。

另外，对二次处理后的图像进行滤波处理，得到三次处理后的图像，具体包括：计算二次处理后的图像的各像素点对应的预设滤波区域的数据的平均值；其中，预设滤波区域的数据具体为以像素点为中心的矩形区域的所有像素点的像素值；将计算的平均值作为三次处理后的图像的各像素点的像素值。计算二次处理后的图像各像素点及其周围的像素点的像素值的平均值，并将计算的平均值作为三次处理后的图像的各点的像素值，从而使干扰区域和背景区域的界面更加明显，从而更有利于干扰区域的判定。

另外，在得到三次处理后的图像之后，还包括：对三次处理后的图像的各像素点与初始图像的各像素点求交集，得到四次处理后的图像；在三次处理后的图像中，选择像素值大于预设阈值的所有像素点，具体为：在四次处理后的图像中，选择像素值大于预设阈值的所有像素点。这样做使最终得到的干扰区域更贴近于初始图像的干扰信号所在的区域，使最终的去噪处理的精确度更高。

另外，对干扰区域进行去噪处理，具体为：预先获取初始图像的上一帧图像，作为对照图像；在对照图像中获取对照像素点；其中，对照像素点与初始图像的干扰区域的各像素点一一对应；将干扰区域的各像素点的像素值替换为对照像素点的像素值。利用初始图像的上一帧图像的像素点的像素值替换掉初始图像的干扰区域的像素点的像素值，操作简单易于实现，且最终得到的去噪处理后的图像的内容更加清晰、完整，滤除干扰信号的效果更好。

附图说明

一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件，除非有特别申明，附图中的图不构成比例限制。

图1是根据本发明第一实施方式中的图像处理方法流程图；

图2是根据本发明第一实施方式中初始图像的示意图；

图3是根据本发明第一实施方式中一次处理后的图像的示意图；

图4是根据本发明第二实施方式中的图像处理方法流程图；

图5是根据本发明第二实施方式中二次处理后的图像的示意图；

图6是根据本发明第二实施方式中三次处理后的图像的示意图；

图7是根据本发明第三实施方式中的图像处理方法流程图；

图8是根据本发明第三实施方式中四次处理后的图像的示意图；

图9是根据本发明第三实施方式中最终图像的示意图；

图10是根据本发明第四实施方式中的图像处理装置的结构示意图；

图11是根据本发明第五实施方式中的图像处理装置的结构示意图；

图12是根据本发明第六实施方式中的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的各实施方式进行详细的阐述。然而，本领域的普通技术人员可以理解，在本发明各实施方式中，为了使读者更好地理解本申请而提出了许多技术细节。但是，即使没有这些技术细节和基于以下各实施方式的种种变化和修改，也可以实现本申请所要求保护的技术方案。

以下各个实施例的划分是为了描述方便，不应对本发明的具体实现方式构成任何限定，各个实施例在不矛盾的前提下可以相互结合相互引用。

本发明的第一实施方式涉及一种图像处理方法，获取初始图像及所述初始图像的各像素点的像素值；计算各像素点相对于相邻的像素点的像素值变化量；其中，相邻的像素点具体为预设方向上相邻的像素点；将像素值变化量大于预设阈值的像素点组成的区域作为干扰区域；对干扰区域进行去噪处理，去除干扰区域的干扰信号；将对干扰区域进行去噪处理后的图像作为最终图像。下面对本实施方式的图像处理方法的实现细节进行具体的说明，以下内容仅为方便理解提供的实现细节，并非实施本方案的必须，具体流程如图1所示。

步骤101，获取初始图像及初始图像的各像素点的像素值。具体地说，在摄像头等摄像设备对图像进行采集时，若采集的图像中存在干扰信号，例如，图像中存在横条纹或竖条纹，则对存在干扰信号的图像进行图像处理。电子设备获取存在干扰信号的图像作为待处理的初始图像，并读取初始图像的各像素点的像素值。获取的图像可以是彩色图像，也可以是灰度图像。在实际应用中，为了得到更好的去除干扰信号的效果，可以在获取的初始图像是彩色图像时，将初始图像转换成灰度图像。

步骤102，计算各像素点相对于相邻的像素点的像素值变化量。具体地说，各像素点的相邻的像素点具体为预设方向上相邻的像素点。例如，在对竖条纹进行滤波时，各像素点的相邻的像素点可以取该像素点左右方向相邻的像素点；在对横条纹进行滤波时，各像素点的相邻的像素点可以取该像素点上下方向相邻的像素点。概括的说，预设方向上相邻的像素点中，预设的方向是与干扰条纹的方向不相同的任意方向，在实际应用中通常设置的方向为左右方向(水平方向)或上下方向(垂直方向)。

在计算各像素点相对于相邻的像素点的像素值变化量时，可以将相邻的两个像素点的像素值代入一阶导数计算公式f‘(x₀)表示所计算的像素点的像素值变化量，x₀表示所计算的像素点的像素值，Δx表示所计算的像素点与其相邻的像素点的距离，Δy表示所计算的像素点与其相邻的像素点的像素值的差值，f(x₀+Δx)表示与计算的像素点相邻的像素点的像素值，f(x₀)表示所计算的像素点的像素值。计算的方式具体如下，在滤除图像中的竖条纹时，在某一水平方向的各像素点的像素值分别为153，156，250，257，154，……，在计算像素值为153的像素点的像素值变化量时，将所计算的像素点的像素值153，相邻的像素点的像素值156，两个相邻的像素点的距离1代入上述一阶导数计算公式中，得到因此，上述像素值为153的像素点所计算得到的像素值变化量为3，同理对其他的像素点分别进行计算，得到上述各点的像素值变化量分别为3，94，7，103，……。在实际应用中可以将上述计算的过程作为对图像的一次处理，将处理后得到的各像素点的像素值变化量作为一次处理后的图像的各像素点的像素值。假设获取的初始图像如图2所示，图像上存在竖条纹，干扰了用户对图像画面的内容的观看体验，在对初始图像进行一阶求导处理之后，得到一次处理后的图像，如图3所示，在一次处理后的图像中，初始图像中的竖条纹的区域与其余的背景区域有明显的差别，也就是说，竖条纹所在的区域与背景区域的各像素点的像素值的大小相差较大。

步骤103，将像素值变化量大于预设阈值的像素点组成的区域作为干扰区域。具体地说，由于干扰区域与图像内容所在区域的各点的像素值具有较大的差异，在图2或图3中可以明显看出，干扰条纹所在区域的各像素点的像素值更接近白色，而背景区域的各像素点的像素值更接近于黑色。假设预设阈值为80，以上述计算的像素值变化量为例，其中像素值变化量为94和103的两个像素点处于干扰区域，而其余像素值变化量为3和7的两个像素点处于背景区域。

步骤104，对干扰区域进行去噪处理，去除干扰区域的干扰信号。具体地说，预先获取初始图像的上一帧图像，作为对照图像；在对照图像中获取对照像素点；其中，对照像素点与初始图像的干扰区域的各像素点一一对应；将干扰区域的各像素点的像素值替换为对照像素点的像素值。由于电子设备录制的图像为动态图像，获取的初始图像的上一帧的图像与初始图像的图像内容变动较小，初始图像的上一帧的图像与初始图像的各像素点的像素值的变化较小，所以可以利用上一帧的同位置的像素点的像素值对初始图像的干扰区域内的像素点进行替换，例如，初始图像中干扰区域的某一点以坐标(20，4)表示，在初始图像的上一帧，也就是对照图像中找到坐标位置为(20，4)的像素点，获取该点的像素值，并将获取到的像素值作为初始图像中干扰区域的坐标为(20，4)的像素点的像素值。同理，将初始图像中的各个像素点的像素值进行替换，得到去除干扰信号的最终图像。

另外，在实际应用中，还可以通过其他方式对干扰区域进行去噪处理，例如，可以通过分析初始图像中背景区域的各像素点的排布规律，估算出干扰区域的各像素点的像素值；还可以通过初始图像中各点的像素值，基于各像素点的位置坐标，对干扰区域的像素值进行拟合，从而得到较为平滑的图像，起到去除干扰信号的目的。在此对去除干扰区域的干扰信号的去噪处理的具体方式不作限制。

步骤105，将对干扰区域进行去噪处理后的图像作为最终图像。

本发明实施方式相对于现有技术而言，由于图像中的干扰条纹(横纹或竖纹)与其周围的图像有较大的像素值差异，所以会干扰原本的图像内容，为了去除图像中的干扰条纹，可以分析图像中的各像素点的像素值，找出与周围像素点的像素值相差较大的像素点，将找出的所有与周围像素点的像素值相差较大的像素点所构成的区域作为干扰区域，对图像的干扰区域进行去噪处理，去除干扰区域中的干扰条纹，得到去除干扰条纹的最终图像。这样做通过软件算法计算的方式滤除图像中的干扰信号，从而使最终的拍摄图像的图像内容更加清晰，提高了滤波处理后的图像的识别率。另一方面，通过软件的方式去除图像中的干扰条纹，成本较低且易于实现。

本发明的第二实施方式涉及一种图像处理方法。在本发明第二实施方式中，对初始图像进行了第一次处理、第二次处理及第三次处理，并在处理后的图像中选择满足要求的像素点，将满足要求的所有像素点组成的区域作为干扰区域，具体流程如图4所示。

步骤401，获取初始图像及所述初始图像的各像素点的像素值。

步骤402，对各像素点的像素值基于位置坐标求一阶导数，得到一次处理后的图像。

步骤403，将像素值小于预设上限值的像素点的像素值调整为0；将像素值大于或等于预设上限值的像素点的像素值保持不变。

步骤404，将调整像素值后的图像作为二次处理后的图像。

具体地说，对一次处理后的图像进行二次处理，二次处理后的图像如图5所示，将像素值小于预设上限值的像素点的像素值调整为0，即将背景区域的图像填充为黑色；将像素值大于或等于预设上限值的像素点的像素值保持不变，这样做可以将背景区域中像素值较小的像素点及干扰信号所在区域的像素点区分出来。

步骤405，对二次处理后的图像进行滤波处理，得到三次处理后的图像。具体地说，对二次处理后的图像进行滤波处理，可以计算二次处理后的图像的各像素点对应的预设滤波区域的数据的平均值；其中，预设滤波区域的数据具体为以像素点为中心的矩形区域的所有像素点的像素值；最后将计算的平均值作为三次处理后的图像的各像素点的像素值，三次处理后的图像效果如图6所示。下面以一个具体实例，对三次处理后的图像的各点的像素值的计算方式进行具体说明，假设在二次处理后的图像中，某一像素点及其周围的矩形区域的各像素点的像素值分别为该像素点的像素值为5位于矩形区域的中心，其余像素点分别排列在该像素点的四周，上述所有的像素点即组成了预设滤波区域，利用预设滤波区域中的各像素点的像素值，求出所有像素点的平均值(2+3+4+4+5+6+7+8+9)/9，约为5，三次处理后的图像中该像素点的像素值即为5，也可以选取预设滤波区域中各像素值的中位值，作为三次处理后的图像中该像素点的像素值。在此以预设滤波区域为3*3的矩形区域为例，在实际应用中，预设滤波区域的形状及大小根据实际情况进行调整，在此不作限制。

另外，在实际应用中，还可以通过其他方式对预设滤波区域进行平均值的计算，以上述举例中预设滤波区域的数值对其他的计算平均值的方式进行说明，在二次处理后的图像中，某一像素点及其周围的矩形区域的各像素点的像素值分别为则该像素点的平均值可以为该点的像素值与预设滤波区域中所有像素值之和的比值，即该像素点平均值为：5/(2+3+4+4+5+6+7+8+9)＝5/48，这样做同样可以起到使干扰区域和背景区域的界面更加明显的作用，在此对预设滤波区域进行平均值的计算的方式不作限制。

步骤406，在三次处理后的图像中，选择像素值大于预设阈值的所有像素点，并将选择的所有像素点组成的区域作为干扰区域。

步骤407，对所述干扰区域进行去噪处理，去除所述干扰区域的干扰信号。

步骤408，将所述对所述干扰区域进行去噪处理后的图像作为最终图像。

步骤407、408与第一实施方式中步骤104、105一一对应，在此不再赘述。

在本实施方式中，对一次处理后的图像做阈值计算，将小于预设上限值的像素点均设置为黑色，从而增大了干扰区域与背景图像的像素值差异；再对二次处理后的图像进行滤波处理，使三次处理后的图像中黑色区域和白色区域的区别更加明显。

本发明的第三实施方式涉及一种图像处理方法。在本发明第三实施方式中，对三次处理后的图像进行四次处理，经过四次处理后的图像得到的干扰区域更贴近于初始图像的干扰信号所在的区域，使最终的去噪处理的精确度更高。具体流程如图7所示。

步骤701，获取初始图像及所述初始图像的各像素点的像素值。

步骤702，对各像素点的像素值基于位置坐标求一阶导数，得到一次处理后的图像。

步骤703，将像素值小于预设上限值的像素点的像素值调整为0；将像素值大于或等于预设上限值的像素点的像素值保持不变。

步骤704，将调整像素值后的图像作为二次处理后的图像。

步骤705，对二次处理后的图像进行滤波处理，得到三次处理后的图像。

步骤701至705与第二实施方式中步骤401至405一一对应，在此不再赘述。

步骤706，对三次处理后的图像的各像素点与初始图像的各像素点求交集，得到四次处理后的图像。具体地说，三次处理后的图像如图6所示，经过阈值计算及滤波处理后的图像相对于初始图像而言，干扰区域明显较干扰信号所在区域大，且干扰信号所在的区域均处于三次处理后的图像的干扰区域之内，对三次处理后的图像与初始图像的各个像素点求交集，挑选出两个图像中像素值相同的像素点，并将挑选出的像素点的像素值保留，其余像素点的像素值均调整为0，即以黑色对其余像素点进行填充，得到四次处理后的图像，如图8所示，这样做使最终得到的干扰区域更贴近于初始图像的干扰信号所在的区域，使最终的去噪处理的精确度更高。

步骤707，在四次处理后的图像中，选择像素值大于预设阈值的所有像素点，并将选择的所有像素点组成的区域作为干扰区域。

步骤708，对所述干扰区域进行去噪处理，去除所述干扰区域的干扰信号。

步骤709，将所述对所述干扰区域进行去噪处理后的图像作为最终图像。

具体地说，可以利用四次处理后的图像作为蒙版，对初始图像进行去噪处理。将四次处理后的图像的黑色区域对应的初始图像的区域忽略，将四次处理后的图像的白色区域对应的初始图像的区域作为干扰区域进行去噪处理。

在本实施方式中，对三次处理后的图像的各像素点与初始图像的各像素点求交集，得到四次处理后的图像，利用四次处理后的图像作为蒙版，对初始图像进行去噪处理，这样做使最终得到的干扰区域更贴近于初始图像的干扰信号所在的区域，使最终的去噪处理的精确度更高。

上面各种方法的步骤划分，只是为了描述清楚，实现时可以合并为一个步骤或者对某些步骤进行拆分，分解为多个步骤，只要包括相同的逻辑关系，都在本专利的保护范围内；对算法中或者流程中添加无关紧要的修改或者引入无关紧要的设计，但不改变其算法和流程的核心设计都在该专利的保护范围内。

本发明第四实施方式涉及一种图像处理装置，如图10所示，包括：获取模块1001，计算模块1002，去噪处理模块1003；获取模块1001用于获取初始图像；计算模块1002用于计算各像素点相对于相邻的像素点的像素值变化量；其中，相邻的像素点具体为预设方向上相邻的像素点；将像素值变化量大于预设阈值的像素点组成的区域作为干扰区域；去噪处理模块1003用于对干扰区域进行去噪处理，并将对干扰区域进行去噪处理后的图像作为最终图像。

不难发现，本实施方式为与第一实施方式相对应的系统实施例，本实施方式可与第一实施方式互相配合实施。第一实施方式中提到的相关技术细节在本实施方式中依然有效，为了减少重复，这里不再赘述。相应地，本实施方式中提到的相关技术细节也可应用在第一实施方式中。

值得一提的是，本实施方式中所涉及到的各模块均为逻辑模块，在实际应用中，一个逻辑单元可以是一个物理单元，也可以是一个物理单元的一部分，还可以以多个物理单元的组合实现。此外，为了突出本发明的创新部分，本实施方式中并没有将与解决本发明所提出的技术问题关系不太密切的单元引入，但这并不表明本实施方式中不存在其它的单元。

本发明第五实施方式涉及一种图像处理装置。在第五实施方式中，计算模块具体包括：一次处理模块10021，二次处理模块10022，三次处理模块10023以及四次处理模块10024。

一次处理模块10021用于对各像素点的像素值基于位置坐标求一阶导数，得到一次处理后的图像；

二次处理模块10022用于在得到一次处理后的图像之后，判断一次处理后的图像的各像素点的像素值是否大于预设上限值；将像素值小于预设上限值的像素点的像素值调整为0；将像素值大于或等于预设上限值的像素点的像素值保持不变；将调整像素值后的图像作为二次处理后的图像；

三次处理模块10023用于对二次处理后的图像进行滤波处理，得到三次处理后的图像；

四次处理模块10024用于在得到三次处理后的图像之后，对三次处理后的图像的各像素点与初始图像的各像素点求交集，得到四次处理后的图像。

由于第三实施方式与本实施方式相互对应，因此本实施方式可与第三实施方式互相配合实施。第三实施方式中提到的相关技术细节在本实施方式中依然有效，在第三实施方式中所能达到的技术效果在本实施方式中也同样可以实现，为了减少重复，这里不再赘述。相应地，本实施方式中提到的相关技术细节也可应用在第三实施方式中。

本发明第六实施方式涉及一种电子设备，如图12所示，包括至少一个处理器1201；以及，与至少一个处理器1201通信连接的存储器1202；其中，存储器1202存储有可被至少一个处理器1201执行的指令，指令被至少一个处理器1201执行，以使至少一个处理器1201能够执行上述图像处理方法。

其中，存储器1202和处理器1201采用总线方式连接，总线可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线将一个或多个处理器1201和存储器1202的各种电路连接在一起。总线还可以将诸如***设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路连接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口在总线和收发机之间提供接口。收发机可以是一个元件，也可以是多个元件，比如多个接收器和发送器，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。经处理器处理的数据通过天线在无线介质上进行传输，进一步，天线还接收数据并将数据传送给处理器1201。

处理器1201负责管理总线和通常的处理，还可以提供各种功能，包括定时，***接口，电压调节、电源管理以及其他控制功能。而存储器1202可以被用于存储处理器1201在执行操作时所使用的数据。

本发明第七实施方式涉及一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序。计算机程序被处理器执行时实现上述方法实施例。

即，本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一个设备(可以是单片机，芯片等)或处理器(processor)执行本申请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，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本领域的普通技术人员可以理解，上述各实施方式是实现本发明的具体实施例，而在实际应用中，可以在形式上和细节上对其作各种改变，而不偏离本发明的精神和范围。