本發(fā)明涉及計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種三維建模外點去除的方法、裝置及三維建模的方法。

背景技術(shù)：

在計算機視覺領(lǐng)域，基于圖像的三維重建是一項重要的逆向建模手段。為了減少不必要的匹配、重建，往往將被重建物體放置于簡單背景環(huán)境內(nèi)，即放置在純色或者少量的色塊構(gòu)成的弱紋理環(huán)境中。但即使這樣，基于物體多個方向的圖像對物體進行三維重建時，三維重建物體點云附近也會附著很多由于弱紋理導(dǎo)致的錯誤重建點，這些錯誤的重建點嚴重影響物體三維建模的準確性。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

基于此，有必要針對上述問題，提供一種能夠有效去除外點的三維建模外點去除的方法、裝置，以及包含所述方法的三維建模的方法。

為實現(xiàn)本發(fā)明目的提供的一種三維建模外點去除的方法，包括：

對三維建模所用的圖像進行前景背景分割，分為前景區(qū)域和背景區(qū)域；所述前景區(qū)域為所述圖像中與物體相對應(yīng)的部分，所述背景圖像為所述圖像中與圖像拍攝背景相對應(yīng)的部分；

將已經(jīng)構(gòu)建的三維重建點與對應(yīng)圖像進行比對，刪除落在所述背景區(qū)域的所述三維重建點；

將未刪除的三維重建點構(gòu)成最終物體三維重建點集，用于對應(yīng)物體的三維重建。

在其中一個實施例中，所述對三維建模所用的圖像進行前景背景分割，分為前景區(qū)域和背景區(qū)域，包括：

構(gòu)建所述圖像對應(yīng)的二值圖像；所述二值圖像中與所述三維重建點對應(yīng)像素點為第一預(yù)設(shè)值，除與所述三維重建點以外的其他像素點為第二預(yù)設(shè)值；

對所述二值圖像進行開運算處理，得到所述第一預(yù)設(shè)值對應(yīng)的第一像素集及所述第二預(yù)設(shè)值對應(yīng)的第二像素集；

將所述圖像中與所述第一像素集對應(yīng)的區(qū)域標記為預(yù)設(shè)前景區(qū)域，經(jīng)所述第二像素集對應(yīng)的區(qū)域標記為預(yù)設(shè)背景區(qū)域；

對所述圖像根據(jù)對應(yīng)的預(yù)設(shè)前景區(qū)域及預(yù)設(shè)背景區(qū)域，采用GrabCut算法進行迭代優(yōu)化，將所述圖像分為前景區(qū)域和背景區(qū)域。

在其中一個實施例中，所述第一預(yù)設(shè)值為255，所述第二預(yù)設(shè)值為0。

在其中一個實施例中，所述將已經(jīng)構(gòu)建的三維重建點與對應(yīng)圖像進行比對，刪除落在背景區(qū)域的所述三維重建點，包括：

對每個所述三維重建點在每個可見的所述圖像上的投影進行前景區(qū)域及背景區(qū)域判斷；

當所述三維重建點在一幅以上所述圖像上的投影在所述背景區(qū)域時，標記所述三維重建點為無效重建點；

刪除所述無效重建點。

在其中一個實施例中，所述對所述圖像根據(jù)對應(yīng)的預(yù)設(shè)前景區(qū)域及預(yù)設(shè)背景區(qū)域，采用GrabCut算法進行迭代優(yōu)化，將所述圖像分為前景區(qū)域和背景區(qū)域，包括：

將每一幅圖像及對應(yīng)的預(yù)設(shè)前景區(qū)域信息、預(yù)設(shè)背景區(qū)域信息輸入GrabCut算法，并進行迭代運算，將所述圖像中每個像素點標記為確定前景像素點、預(yù)前景像素點、確定背景像素點及預(yù)背景像素點；

劃分所述確定前景像素點及所述預(yù)前景像素點覆蓋區(qū)域為前景區(qū)域；

劃分所述確定背景像素點及所述預(yù)背景像素點覆蓋區(qū)域為背景區(qū)域。

在其中一個實施例中，所述二值圖像與對應(yīng)的所述圖像的大小相等。

基于同一發(fā)明構(gòu)思，還提供一種三維建模外點去除的裝置，所述裝置包括：

區(qū)域分割模塊，用于對三維建模所用的圖像進行前景背景分割，分為前景區(qū)域和背景區(qū)域；

無效點去除模塊，用于將已經(jīng)構(gòu)建的三維重建點與對應(yīng)圖像進行比對，刪除落在所述背景區(qū)域的所述三維重建點；

點集構(gòu)建模塊，用于將未刪除的三維重建點構(gòu)成最終物體三維重建點集；所述最終物體三維重建點用于對應(yīng)物體的三維重建。

在其中一個實施例中，所述區(qū)域分割模塊包括：

二值圖構(gòu)建子模塊，用于構(gòu)建所述圖像對應(yīng)的二值圖像；所述二值圖像中與所述三維重建點對應(yīng)像素點為第一預(yù)設(shè)值，除與所述三維重建點以外的其他像素點為第二預(yù)設(shè)值；

像素集處理子模塊，用于對所述二值圖像進行開運算處理，得到所述第一預(yù)設(shè)值對應(yīng)的第一像素集及所述第二預(yù)設(shè)值對應(yīng)的第二像素集；

區(qū)域標記子模塊，用于將所述圖像中與所述第一像素集對應(yīng)的區(qū)域標記為預(yù)設(shè)前景區(qū)域，經(jīng)所述第二像素集對應(yīng)的區(qū)域標記為預(yù)設(shè)背景區(qū)域；

區(qū)域劃分子模塊，用于對所述圖像根據(jù)對應(yīng)的預(yù)設(shè)前景區(qū)域及預(yù)設(shè)背景區(qū)域，采用GrabCut算法進行迭代優(yōu)化，將所述圖像分為前景區(qū)域和背景區(qū)域。

基于同一發(fā)明構(gòu)思，還提供一種三維建模的方法，所述方法包括：

在預(yù)設(shè)背景下從多個角度拍攝所要建模物體的多張圖像；所述預(yù)設(shè)背景為純色或者包含由預(yù)設(shè)數(shù)量以下的色塊，且所述背景的顏色與所要建模的物體的顏色不同；

根據(jù)所述圖像生成所述物體三維建模的三維重建點；所述三維重建點為多個；

采用前述任一實施例的三維建模的外點去除的方法，對所述三維重建點進行處理，得到最終物體三維重建點；

根據(jù)所述最終物體三維重建點對所述物體進行三維建模，得到所述物體的三維模型。

在其中一個實施例中，所述根據(jù)所述圖像生成所述物體三維建模的三維重建點，包括：

根據(jù)所述圖像，利用bundler進行拍攝相機的標定，并進行物體三維模型的稀疏重建；

根據(jù)所述稀疏重建結(jié)果，利用PMVS算法生成所述物體三維重建的三維重建點；所述三維重建點的點云比所述稀疏重建生成的點云稠密。

本發(fā)明的有益效果包括：

本發(fā)明提供的一種三維建模外點去除的方法，通過對所使用圖像進行前景和背景區(qū)域分割，并根據(jù)前景背景信息將落在背景區(qū)域中的三維重建點進行濾除，保留落在前景區(qū)域中的三維重建點云，整個方法處理過程簡單，可以通過計算機自動計算完成，外點(無效三維重建點)去除效果好，保留三維重建點有效性高，從而能夠更準確的對所建模的物體進行三維建模，模型構(gòu)建準確性更高。

附圖說明

圖1為本發(fā)明一種三維建模外點去除的方法的一具體實施例的流程圖；

圖2為本發(fā)明一種三維建模外點去除的裝置的一具體實施例的結(jié)構(gòu)圖；

圖3為本發(fā)明一種三維建模外點去除的裝置中區(qū)域分割模塊構(gòu)成示意圖；

圖4為本發(fā)明一種三維建模的方法的一具體實施例的流程圖。

具體實施方式

為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點更加清楚明白，以下結(jié)合附圖對本發(fā)明的三維建模外點去除的方法、裝置以及使用前述方法對物體進行三維建模的三維建模的方法的具體實施方式進行說明。應(yīng)當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。

本領(lǐng)域技術(shù)人員可以理解，所述外點是指在對物體進行三維重建時，所得到的三維重建點云中無效的三維重建點。

參見圖1，本發(fā)明一實施例的三維建模外點去除的方法，包括以下步驟：

S100，對三維建模所用的圖像進行前景背景分割，分為前景區(qū)域和背景區(qū)域。

需要說明的是，本實施例的方法是一種對物體三維重建用三維重建點進行處理的方法。在進行處理之前，可以先對要進行三維重建的物體從多個方位進行拍照，獲取多張圖像，并對圖像進行三維重建處理，獲取三維重建用的三維重建點，一般會包含數(shù)量較多的三維重建點，構(gòu)成三維重建點云。

步驟S100中所述的三維建模所用的圖像即為對物體事先拍攝的圖像。在實施過程中可對每張所使用的圖像進行處理，將圖像分割為前景區(qū)域和背景區(qū)域，所述前景區(qū)域為所述圖像中與物體相對應(yīng)的部分，也即攝的圖像中對應(yīng)物體圖像部分的區(qū)域，所述背景圖像為所述圖像中與圖像拍攝背景相對應(yīng)的部分，也即拍攝到背景圖像的區(qū)域。

在對物體進行三維建模進行圖像拍攝時，一般使用圖形圖案簡單的背景，如使用純色背景或者由少量色塊組成的圖案作為背景。且在進行背景設(shè)置時，選用與物體顏色差異大的背景顏色。如彩色的物體(紅色、黃色，或者多種色彩相結(jié)合的物體)，可使用純白色作為背景，以使背景顏色與前景顏色能夠進行明顯區(qū)分。便于圖像前景區(qū)域和背景區(qū)域的分割。

S200，將已經(jīng)構(gòu)建的三維重建點與對應(yīng)圖像進行比對，刪除落在背景區(qū)域的三維重建點。

本步驟中，是對每個三維重建點在所有可見圖像上的投影點根據(jù)前景背景分割信息進行判斷。將每個圖像中的投影點分別與背景區(qū)域和前景區(qū)域范圍進行比對，判斷其所屬區(qū)域，并將投影點落在背景區(qū)域中的三維重建點進行刪除。作為一種可實施方式，可以先對投影點落在背景區(qū)域的三維重建點進行標記，如可以標記為無效三維重建點，并最后統(tǒng)一將標記為無效重建點的三維重建點刪除。當然也可以每發(fā)現(xiàn)一個無效三維重建點立即將其從三維重建點點云中刪除。

另外，對于無效三維重建點的標記，也即對三維重建點的刪除，在其中一個實施例中，對每個三維重建點在每個可見的圖像上的投影進行前景區(qū)域及背景區(qū)域判斷，當三維重建點在一幅以上圖像上的投影在背景區(qū)域時，標記三維重建點為無效重建點，刪除該無效重建點。也即設(shè)定只要某一三維重建點在一個可見圖像中的投影落在該圖像的背景區(qū)域中，則判定該三維重建點為無效三維重建點，刪除該三維重建點。這種方式在三維重建點云密集的情況下可以更有效的濾除無效三維重建點，使最終物體重建所使用的三維重建點云更準確，從而物體三維重建受無效數(shù)據(jù)干擾越小，物體三維重建更精確。

在其他實施例中，也可以設(shè)定一定的判定比例條件，作為三維重建點是否為無效重建點的的判斷標準。如設(shè)定三維重建點在所有可見圖像中的投影點超過50％落在對應(yīng)圖像的背景區(qū)域中，則判定該三維重建點為無效重建點，進行刪除。當然，該比例可根據(jù)拍攝圖像的數(shù)量，以及處理需求進行設(shè)定，如可以設(shè)定為60％、70％等。而且根據(jù)需求，可以對所有三維重建設(shè)定一個統(tǒng)一的判定標準條件，也可以針對不同的三維重建點設(shè)定不同的判定條件。如根據(jù)物體不同位置對應(yīng)的三維重建點設(shè)定不同的三維重建點無效判定條件。

S300，將未刪除的三維重建點構(gòu)成最終物體三維重建點集。

所述最終物體三維重建點集用于對應(yīng)物體的三維重建，即使用所述最終三維重建點集對物體進行三維重建，從而能夠最終完成物體的三維重建。

本實施例的三維建模外點去除的方法，通過對所使用圖像進行前景和背景區(qū)域分割，并根據(jù)前景背景信息將落在背景區(qū)域中的三維重建點進行濾除，保留落在前景區(qū)域中的三維重建點云，整個方法處理過程簡單，可以通過計算機自動計算完成，外點(無效三維重建點)去除效果好，保留三維重建點有效性高，從而能夠更準確的對所建模的物體進行三維建模，模型構(gòu)建準確性更高。

在其中一個實施例中，步驟S100，對三維建模所用的圖像進行前景背景分割，分為前景區(qū)域和背景區(qū)域，包括以下步驟：

S110，構(gòu)建圖像對應(yīng)的二值圖像。

需要說明的是，步驟S100對圖像的處理針對每一幅圖像進行，本步驟S110中構(gòu)建圖像的二值圖像也是針對每一幅圖像進行，對三維重建的每幅圖像或者針對每個三維重建點進行處理時，對某一三維重建點可見的每一幅圖像構(gòu)建相對應(yīng)的二值圖像。

較佳地，可以針對每一相對應(yīng)的圖像構(gòu)建大小相等的二值圖像，即所構(gòu)建的二值圖像的長寬與所對應(yīng)的圖像相等，減小后續(xù)根據(jù)拍攝的圖像及二值圖像進行進一步處理的數(shù)據(jù)處理量，提高數(shù)據(jù)處理效率。當然，在其他實施例中，也可以按照一定比例構(gòu)建大于或者小于原始圖像的對應(yīng)二值圖。但應(yīng)保證二值圖中包含的像素點數(shù)量與原圖像素點數(shù)量相同。

具體的，所構(gòu)建的二值圖像中與三維重建點對應(yīng)像素點為第一預(yù)設(shè)值，也即三維重建點在該圖像中投影點對應(yīng)的像素點賦值為第一預(yù)設(shè)值。圖像中其他像素點，也即除與三維重建點以外的其他像素點賦值為第二預(yù)設(shè)值。當然，所述第一預(yù)設(shè)值與所述第二預(yù)設(shè)值不同，且一般設(shè)置兩個預(yù)設(shè)值的差距較大。如在其中一個實施例中，設(shè)置第一預(yù)設(shè)值為255，第二預(yù)設(shè)值為0。當然也可以設(shè)置其他兩個相差值較大的預(yù)設(shè)值。

S120，對二值圖像進行開運算處理，得到第一預(yù)設(shè)值對應(yīng)的第一像素集及第二預(yù)設(shè)值對應(yīng)的第二像素集。

S130，將圖像中與第一像素集對應(yīng)的區(qū)域標記為預(yù)設(shè)前景區(qū)域，經(jīng)第二像素集對應(yīng)的區(qū)域標記為預(yù)設(shè)背景區(qū)域。

需要說明的是，本步驟中，所述預(yù)設(shè)前景區(qū)域和所述預(yù)設(shè)背景區(qū)域只是為后續(xù)采用GrabCut算法進行精確判斷的一個參考數(shù)據(jù)。

S140，對圖像根據(jù)對應(yīng)的預(yù)設(shè)前景區(qū)域及預(yù)設(shè)背景區(qū)域，采用GrabCut算法進行迭代優(yōu)化，將圖像分為前景區(qū)域和背景區(qū)域。

本步驟中，利用OpenCV的Crab Cut圖像分割算法進行原始圖像的前景背景分割，輸入了原始圖像及通過二值圖像獲取的前景和背景的初始劃分信息(預(yù)設(shè)前景區(qū)域和預(yù)設(shè)背景區(qū)域)，該算法通過迭代自動進行精準的前景區(qū)域和背景區(qū)域分割。

具體的，在其中一個實施例中，采用GrabCut算法進行迭代優(yōu)化，對圖像分為前景區(qū)域和背景區(qū)域劃分時，將每一幅圖像及對應(yīng)的預(yù)設(shè)前景區(qū)域信息、預(yù)設(shè)背景區(qū)域信息輸入GrabCut算法，并進行迭代運算，將圖像中每個像素點標記為確定前景像素點、預(yù)前景像素點、確定背景像素點及預(yù)背景像素點。劃分確定前景像素點及預(yù)前景像素點覆蓋區(qū)域均為前景區(qū)域；劃分確定背景像素點及預(yù)背景像素點覆蓋區(qū)域均為背景區(qū)域。如此能夠最大程度的保證重建的完整性。當然，在其他實施例中，對物體建模精準度要求更高時，也可只將通過GrabCut算法確定的確定前景像素點覆蓋區(qū)域劃分為前景區(qū)域，將預(yù)前景像素點、確定背景像素點和預(yù)背景像素點覆蓋區(qū)域均劃分到背景區(qū)域。

需要說明的是，所述確定前景像素點是通過所述GrabCut算法計算出的一定為前景圖像的像素點，所述預(yù)前景像素點為通過所述GrabCut算法計算出可能為前景的像素點；類似的，所述確定背景像素點是通過所述GrabCut算法計算出的一定為背景圖像的像素點，所述預(yù)背景像素點，為通過所述GrabCut算法計算出的可能為背景像素點的像素點。

下面以一具體實例對三維建模外點去除方法進行說明。

設(shè)用于物體三維建模序列圖像集I_mg＝{I_i}，i＝1,2,…m，m為大于等于3的正整數(shù)。使用所述圖像集中的所有圖像經(jīng)過三維重建(如bundler和PMVS)得到物體的三維重建點云P＝{p_k},k＝1,2…,n，n為大于等于3的正整數(shù)。每個三維中重建點p_k的可見圖像v_k＝{I_k^j}，j為大于等于1的正整數(shù)，三維重建點在I_k^j上的投影點為c_k^j，該信息在PMVS時已得到。每一幅圖像I上所有其可見的三維點投影點集記作I_p。首先針對參與重建的每一幅圖像I，建立一幅同樣長寬的二值圖像I_b，并將I_b上I_p對應(yīng)的像素點賦值為255，其他點賦值為0。對I_b進行開運算處理，處理后的圖像記作I_b’，記I_b’中值為255的像素集為F，值為0的像素集為B，則將I中F所對應(yīng)的像素預(yù)設(shè)為前景，B所對應(yīng)的像素預(yù)設(shè)為背景。

進一步的，將每一幅圖像I以及預(yù)設(shè)的前景背景信息輸入GrabCut算法，通過迭代優(yōu)化，可以得到前背景分割結(jié)果。分割結(jié)果為將圖像I上的每個像素標記為可能背景、確定背景、可能前景、確定前景四類標記之一。

最后，對所有的圖像都進行前背景分割的操作后，將每個在其所有可見圖像上的投影都落在確定前景和可能前景區(qū)域的重建三維點保留，刪除不滿足條件的其他三維點。所有保留的點形成的點集認為是最終前景物體的重建點(構(gòu)成最終物體三維重建點集)。

基于同一發(fā)明構(gòu)思，本發(fā)明還提供一種三維建模外點去除的裝置，由于此裝置解決問題的原理與前述一種三維建模外點去除的方法相似，因此，該裝置的實施可以按照前述方法的具體步驟實現(xiàn)，重復(fù)之處不再贅述。

如圖2所示，其中一個實施例的三維建模外點去除的裝置包括：區(qū)域分割模塊100、無效點去除模塊200以及點集構(gòu)成模塊300。其中，所述區(qū)域分割模塊100，用于對三維建模所用的圖像進行前景背景分割，分為前景區(qū)域和背景區(qū)域；所述無效點去除模塊200，用于將已經(jīng)構(gòu)建的三維重建點與對應(yīng)圖像進行比對，刪除落在背景區(qū)域的三維重建點；所述點集構(gòu)建模塊300，用于將未刪除的三維重建點構(gòu)成最終物體三維重建點集。所述最終物體三維重建點用于對應(yīng)物體的三維重建。

本實施例的三維建模外點去除的裝置，通過前景背景區(qū)域的分割，將落在背景區(qū)域的三維外點去除，保留落在前景區(qū)域中的三維重建點。對三維重建點的處理程序簡單，可以通過計算機自動完成，外點去除效果好。通過剩余的有效三維重建點能夠更有效、更精確的對所處理的物體進行三維建模。

如圖3所示，在其中一個實施例中，所述區(qū)域分割模塊100包括：二值圖構(gòu)建子模塊110、像素集處理子模塊120、區(qū)域標記子模塊130及區(qū)域劃分子模塊140。其中，所述二值圖構(gòu)建子模塊110，用于構(gòu)建圖像對應(yīng)的二值圖像。且所述二值圖像中與三維重建點對應(yīng)像素點為第一預(yù)設(shè)值，除與三維重建點以外的其他像素點為第二預(yù)設(shè)值。所述像素集處理子模塊120，用于對二值圖像進行開運算處理，得到第一預(yù)設(shè)值對應(yīng)的第一像素集及第二預(yù)設(shè)值對應(yīng)的第二像素集。所述區(qū)域標記子模塊130，用于將圖像中與第一像素集對應(yīng)的區(qū)域標記為預(yù)設(shè)前景區(qū)域，經(jīng)第二像素集對應(yīng)的區(qū)域標記為預(yù)設(shè)背景區(qū)域。所述區(qū)域劃分子模塊140，用于對圖像根據(jù)對應(yīng)的預(yù)設(shè)前景區(qū)域及預(yù)設(shè)背景區(qū)域，采用GrabCut算法進行迭代優(yōu)化，將圖像分為前景區(qū)域和背景區(qū)域。

本實施例中，采用二值圖的方式對物體建模所涉及的圖像進行前景、背景分割，圖像處理過程簡單，整個過程適于計算機自動處理。

需要說明的是，對于二值圖像中各像素點的值，可根據(jù)需要進行設(shè)置，如可設(shè)置三維重建點對應(yīng)的投影點像素點值為255，其他點像素點值為0。當然，在其他實施例中也可以設(shè)置為其他值。

另外，基于前述各實施例的三維建模外點去除的方法，本發(fā)明還提供一種三維建模的方法。具體的，如圖4所示，其中一個實施例的三維建模的方法包括以下步驟：

S001，在預(yù)設(shè)背景下從多個角度拍攝所要建模物體的多張圖像。

這是對某一物體采用圖像法進行三維建模的必須步驟，通過該步驟獲取物體多個角度的圖像。需要強調(diào)的是，在對物體進行圖像拍攝時，所設(shè)置的預(yù)設(shè)背景應(yīng)為純色或者包含由預(yù)設(shè)數(shù)量以下的色塊，且背景的顏色與所要建模的物體的顏色不同。從而便于在后續(xù)處理中從圖像中提取物體的圖像，也即前景圖像。

如，在一具體實例中，首先將物體放置于轉(zhuǎn)臺上，轉(zhuǎn)臺一側(cè)放置相機(或相機陣列)，正對著相機的另一側(cè)放置純色的背景布(或紙)。轉(zhuǎn)臺每轉(zhuǎn)動一定角度，相機曝光一次。當轉(zhuǎn)臺轉(zhuǎn)動360度后，就采集完物體一周的圖像，且每張圖像背景都是同樣的純色。如此獲取物體各方向的圖像。

S002，根據(jù)圖像生成物體三維建模的三維重建點，且所生成的三維重建點為多個。

本步驟中，通過圖像對物體進行三維重建，生成物體對應(yīng)的三維重建點云。可采用各種已知的通過圖像對物體進行三維重建的方法。

在其中一個實施例中，首先根據(jù)所獲取的圖像，利用bundler進行拍攝相機的標定，并進行物體三維模型的稀疏重建；再根據(jù)稀疏重建結(jié)果，利用PMVS算法生成物體三維重建的三維重建點。而且三維重建點的點云比稀疏重建生成的點云稠密。

S003，采用前述任一實施例的三維建模的外點去除的方法，對三維重建點進行處理，得到最終物體三維重建點；

S004，根據(jù)最終物體三維重建點對物體進行三維建模，得到物體的三維模型。

本實施例的三維重建點的方法，使用前述三維重建外點去除的方法對三維重建點云進行處理，從而濾除三維重建點云中的無效三維重建點，從而使構(gòu)建的物體的三維模型更加精確。

為解決發(fā)明提出的問題，全部或部分以計算機程序處理流程為基礎(chǔ)，通過計算機執(zhí)行按上述流程編制的計算機程序，對計算機外部對象或者內(nèi)部對象進行控制或處理的解決方案。

本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解，實現(xiàn)上述實施例方法中的全部或部分流程可以通過計算機程序來指令相關(guān)的硬件來完成，所述的程序可存儲于一計算機可讀取存儲介質(zhì)中，該程序在執(zhí)行時，可包括如上述各方法的實施例的流程。其中，所述的存儲介質(zhì)可為磁碟、光盤、只讀存儲記憶體(Read-Only Memory，ROM)或隨機存儲記憶體(Random Access Memory，RAM)等。

以上所述實施例僅表達了本發(fā)明的幾種實施方式，其描述較為具體和詳細，但并不能因此而理解為對本發(fā)明專利范圍的限制。應(yīng)當指出的是，對于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明構(gòu)思的前提下，還可以做出若干變形和改進，這些都屬于本發(fā)明的保護范圍。因此，本發(fā)明專利的保護范圍應(yīng)以所附權(quán)利要求為準。