多尺度結構引導圖像的紅外圖像超分辨率方法及系統.pdf

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1、(19)中華人民共和國國家知識產權局 (12)發明專利申請 (10)申請公布號 (43)申請公布日 (21)申請號 202011226916.0 (22)申請日 2020.11.06 (71)申請人 湖南大學 地址 410082 湖南省長沙市岳麓區麓山南 路1號 (72)發明人 李樹濤謝卓峻康旭東 (74)專利代理機構 湖南兆弘專利事務所(普通 合伙) 43008 代理人 譚武藝 (51)Int.Cl. G06T 3/40(2006.01) G06T 7/33(2017.01) G06T 5/00(2006.01) G06T 7/90(2017.01) (54)發明名稱 多尺度結構引導圖像的紅。

2、外圖像超分辨率 方法及系統 (57)摘要 本發明公開了一種多尺度結構引導圖像的 紅外圖像超分辨率方法及系統， 本發明將紅外圖 像Inir和可見光圖像Ivis配準得到配準后的紅外 圖像Inirreg； 將圖像Ivis通過n次下采樣得到多種 下采樣尺度i下的可見光圖像I i vis， 將圖像 Inirreg下采樣得到圖像Inirds； 將圖像Iivis轉換 到HSV色彩空間， 設定顏色閾值T將進行目標分 類； 然后將圖像Inirds作為初始的當前待濾波圖 像， 進行n次迭代將多種下采樣尺度i下的可見光 圖像Iivis作為引導進行聯合雙邊濾波得到紅外 圖像超分辨率圖像。 本發明能夠通過可見光引導 圖。

3、像有效提升紅外圖像的分辨率， 改善視覺效 果， 具有較高的實際應用價值。 權利要求書2頁 說明書6頁 附圖3頁 CN 112132753 A 2020.12.25 CN 112132753 A 1.一種多尺度結構引導圖像的紅外圖像超分辨率方法， 其特征在于， 包括： 1） 將紅外圖像Inir和同場景的可見光圖像Ivis配準， 得到配準后的紅外圖像Inir-reg； 2） 將可見光圖像Ivis通過n次下采樣， 得到多種下采樣尺度i下的可見光圖像Iivis， 將配 準后的紅外圖像Inir-reg下采樣得到圖像Inir-ds， 該圖像Inir-ds的大小和最小的下采樣尺度 imin下的可見光圖像Ii。

4、-minvis的大小相等； 3） 分別將多種下采樣尺度i下的可見光圖像Iivis轉換到HSV色彩空間， 設定顏色閾值T將 多種下采樣尺度i下的可見光圖像Iivis中的目標分類， 并分別保存不同類別目標c在多種下 采樣尺度i下的可見光圖像Iivis中的索引信息dic并設計對應的濾波核； 將圖像Inir-ds作為初 始的當前待濾波圖像， 初始化采樣尺度k為1； 4） 針對當前待濾波圖像， 根據目標種類選擇設計的濾波核， 再將多種下采樣尺度i下的 可見光圖像Iivis作為引導分別進行聯合雙邊濾波， 分別根據索引信息dic提取不同引導圖像 對當前待濾波圖像進行濾波后的圖像對應坐標下的像素、 將其替換濾。

5、波前原當前待濾波圖 像上對應位置的像素， 從而生成采樣尺度k下的紅外超分辨率圖像IiSR； 5） 判斷采樣尺度k等于下采樣次數n是否成立， 若不成立， 則將采樣尺度k下的紅外超分 辨率圖像IiSR上采樣至采樣尺度k+1下的可見光圖像Iivis的大小后作為新的當前待濾波圖 像， 將采樣尺度k加1， 跳轉執行步驟4） ； 否則， 將最終得到的采樣尺度k下的紅外超分辨率圖 像IiSR作為結果輸出。 2.根據權利要求1所述的多尺度結構引導圖像的紅外圖像超分辨率方法， 其特征在于， 步驟1） 中將紅外圖像Inir和同場景的可見光圖像Ivis配準是指將紅外圖像Inir乘以配準矩陣 H， 得到配準后的紅外圖。

6、像Inir-reg。 3.根據權利要求2所述的多尺度結構引導圖像的紅外圖像超分辨率方法， 其特征在于， 步驟1） 之前包括生成配準矩陣H的步驟： 將紅外圖像Inir和同場景的可見光圖像Ivis分別分 成指定大小的圖像塊， 再對每個圖像塊進行特征檢測， 根據紅外圖像Inir和同場景的可見光 圖像Ivis的特征點之間的比例關系計算得到配準矩陣H。 4.根據權利要求1所述的多尺度結構引導圖像的紅外圖像超分辨率方法， 其特征在于， 步驟2） 中將可見光圖像Ivis通過n次下采樣是指進行2次下采樣， 且每次下采樣得到的圖像 縮小為原圖像的1/2。 5.根據權利要求1所述的多尺度結構引導圖像的紅外圖像超分。

7、辨率方法， 其特征在于， 步驟3） 中的濾波核為高斯濾波核， 且設計的高斯濾波核參數包括高斯濾波核的大小、 對目 標的濾波核空間標準差和高斯范圍標準差。 6.根據權利要求5所述的多尺度結構引導圖像的紅外圖像超分辨率方法， 其特征在于， 步驟3） 中設計對應的濾波核時， 針對的目標包括植被和非植被， 且針對植被設計的高斯濾 波核參數為： 濾波核大小為3*3， 植被濾波核空間標準差為3， 高斯范圍標準差為0.03； 針對 非植被設計的高斯濾波核參數為： 濾波核大小為3*3， 非植被濾波核的空間標準差為10， 高 斯范圍標準差為0.03。 7.根據權利要求5所述的多尺度結構引導圖像的紅外圖像超分辨率。

8、方法， 其特征在于， 步驟4） 中進行聯合雙邊濾波的函數表達式如下式所示： 權利要求書 1/2 頁 2 CN 112132753 A 2 上式中，Jp表示目標像素位置p處的輸出，Wp表示鄰域像素的權重系數， 表示目標像素 周圍像素群，Iq表示當前待濾波圖像中目標像素位置p周圍的像素位置q的像素，f,g分別為 高斯權重分布函數，p為目標像素位置，q為目標像素位置p周圍的一個像素位置，Iguide-p為 引導圖像中目標像素位置p的像素，Iguide-q為引導圖像中目標像素位置p周圍的像素位置q 的像素。 8.一種多尺度結構引導圖像的紅外圖像超分辨率系統， 包括相互連接的微處理器和存 儲器， 其特征。

9、在于， 所述微處理器被編程或配置以執行權利要求17中任意一項所述多尺 度結構引導圖像的紅外圖像超分辨率方法的步驟。 9.一種多尺度結構引導圖像的紅外圖像超分辨率系統， 包括相互連接的微處理器和存 儲器， 其特征在于， 所述存儲器中存儲有被編程或配置以執行權利要求17中任意一項所 述多尺度結構引導圖像的紅外圖像超分辨率方法的計算機程序。 10.一種計算機可讀存儲介質， 其特征在于， 該計算機可讀存儲介質中存儲有被編程或 配置以執行權利要求17中任意一項所述多尺度結構引導圖像的紅外圖像超分辨率方法 的計算機程序。 權利要求書 2/2 頁 3 CN 112132753 A 3 多尺度結構引導圖像的紅。

10、外圖像超分辨率方法及系統 技術領域 0001 本發明涉及圖像處理技術領域， 具體涉及一種多尺度結構引導圖像的紅外圖像超 分辨率方法及系統。 背景技術 0002 紅外熱成像相比于傳統成像方式， 具有其獨特的優勢。 它抗干擾能力強， 受環境影 響較小， 且對熱輻射變化較為敏感， 能有效獲取場景中的溫度信息。 紅外熱成像技術主要是 通過紅外探測器和光學成像物鏡接收來自目標的熱輻射能量， 并將其反映到紅外探測器的 光敏元件上， 使得相機可以同時獲取不同目標的溫度信息。 隨著成像傳感器技術的日趨成 熟， 其成本逐漸降低， 從而使得其應用范圍也變得更加廣泛， 在運輸、 建筑、 安全等多個領域 都具有很好的。

11、應用價值。 然而現在大多數的紅外探測器陣列密度還比較低， 導致成像分辨 率較低， 難以滿足人們對高分辨率紅外圖像的需求。 如果通過改進硬件獲取高分辨率紅外 圖像， 會極大增加相機成本， 而利用算法來對紅外圖像進行超分辨率， 可以在不增加相機硬 件成本的情況下有效提升紅外圖像分辨率， 滿足獲取高分辨率紅外圖像的需求。 0003 目前， 超分辨率技術可以分為兩類， 一類是基于學習的方法， 一類是基于重建的方 法。 基于學習的方法需要大量的高分辨率圖像構造學習庫來學習模型， 借助預先的訓練學 習來尋找或建立低分辨率圖像與其對應的高分辨率圖像之間的映射關系， 提取高頻信息， 從而在給定低分辨率圖像的情。

12、況下， 通過優化方法獲得相應的高分辨率圖像； 而基于重建 的方法是通過單幅或多幅低分辨率圖像預估出高分辨率圖像。 基于學習的方法對數據依賴 大， 對硬件的需求較高， 局限性較為明顯。 考慮到同場景的可見光圖像和紅外圖像是具有一 定的對應關系的， 使用同場景高分辨率可見光圖像引導圖像低分辨率紅外圖像超分辨率有 利于低分辨率紅外圖像恢復高頻信息， 實現對紅外圖像超分辨率的需求。 發明內容 0004 本發明要解決的技術問題： 針對現有技術的上述問題， 提供一種多尺度結構引導 圖像的紅外圖像超分辨率方法及系統， 本發明能夠通過可見光引導圖像有效提升紅外圖像 的分辨率， 改善視覺效果， 具有較高的實際應。

13、用價值。 0005 為了解決上述技術問題， 本發明采用的技術方案為： 一種多尺度結構引導圖像的紅外圖像超分辨率方法， 包括： 1） 將紅外圖像Inir和同場景的可見光圖像Ivis配準， 得到配準后的紅外圖像Inir-reg； 2） 將可見光圖像Ivis通過n次下采樣， 得到多種下采樣尺度i下的可見光圖像Iivis， 將配 準后的紅外圖像Inir-reg下采樣得到圖像Inir-ds， 該圖像Inir-ds的大小和最小的下采樣尺度 imin下的可見光圖像Ii-minvis的大小相等； 3） 分別將多種下采樣尺度i下的可見光圖像Iivis轉換到HSV色彩空間， 設定顏色閾值T 將多種下采樣尺度i下的。

14、可見光圖像Iivis中的目標分類， 并分別保存不同類別目標c在多種 下采樣尺度i下的可見光圖像Iivis中的索引信息dic并設計對應的濾波核； 將圖像Inir-ds作為 說明書 1/6 頁 4 CN 112132753 A 4 初始的當前待濾波圖像， 初始化采樣尺度k為1； 4） 針對當前待濾波圖像， 根據目標種類選擇設計的濾波核， 再將多種下采樣尺度i下的 可見光圖像Iivis作為引導分別進行聯合雙邊濾波， 分別根據索引信息dic提取不同引導圖像 對當前待濾波圖像進行濾波后的圖像對應坐標下的像素、 將其替換濾波前原當前待濾波圖 像上對應位置的像素， 從而生成采樣尺度k下的紅外超分辨率圖像Ii。

15、SR； 5） 判斷采樣尺度k等于下采樣次數n是否成立， 若不成立， 則將采樣尺度k下的紅外超分 辨率圖像IiSR上采樣至采樣尺度k+1下的可見光圖像Iivis的大小后作為新的當前待濾波圖 像， 將采樣尺度k加1， 跳轉執行步驟4） ； 否則， 將最終得到的采樣尺度k下的紅外超分辨率圖 像IiSR作為結果輸出。 0006 可選地， 步驟1） 中將紅外圖像Inir和同場景的可見光圖像Ivis配準是指將紅外圖像 Inir乘以配準矩陣H， 得到配準后的紅外圖像Inir-reg。 0007 可選地， 步驟1） 之前包括生成配準矩陣H的步驟： 將紅外圖像Inir和同場景的可見 光圖像Ivis分別分成指定大。

16、小的圖像塊， 再對每個圖像塊進行特征檢測， 根據紅外圖像Inir 和同場景的可見光圖像Ivis的特征點之間的比例關系計算得到配準矩陣H。 0008 可選地， 步驟2） 中將可見光圖像Ivis通過n次下采樣是指進行2次下采樣， 且每次下 采樣得到的圖像縮小為原圖像的1/2。 0009 可選地， 步驟3） 中的濾波核為高斯濾波核， 且設計的高斯濾波核參數包括高斯濾 波核的大小、 對目標的濾波核空間標準差和高斯范圍標準差。 0010 可選地， 步驟3） 中設計對應的濾波核時， 針對的目標包括植被和非植被， 且針對植 被設計的高斯濾波核參數為： 濾波核大小為3*3， 植被濾波核空間標準差為3， 高斯范。

17、圍標準 差為0.03； 針對非植被設計的高斯濾波核參數為： 濾波核大小為3*3， 非植被濾波核的空間 標準差為10， 高斯范圍標準差為0.03。 0011 可選地， 步驟4） 中進行聯合雙邊濾波的函數表達式如下式所示： 上式中，Jp表示目標像素位置p處的輸出，Wp表示鄰域像素的權重系數， 表示目標像 素周圍像素群，Iq表示當前待濾波圖像中目標像素位置p周圍的像素位置q的像素，f,g分別 為高斯權重分布函數，p為目標像素位置，q為目標像素位置p周圍的一個像素位置，Iguide-p 為引導圖像中目標像素位置p的像素，Iguide-q為引導圖像中目標像素位置p周圍的像素位置 q的像素。 0012 此。

18、外， 本發明還提供一種多尺度結構引導圖像的紅外圖像超分辨率系統， 包括相 互連接的微處理器和存儲器， 所述微處理器被編程或配置以執行所述多尺度結構引導圖像 的紅外圖像超分辨率方法的步驟。 0013 此外， 本發明還提供一種多尺度結構引導圖像的紅外圖像超分辨率系統， 包括相 互連接的微處理器和存儲器， 所述存儲器中存儲有被編程或配置以執行所述多尺度結構引 導圖像的紅外圖像超分辨率方法的計算機程序。 0014 此外， 本發明還提供一種計算機可讀存儲介質， 該計算機可讀存儲介質中存儲有 說明書 2/6 頁 5 CN 112132753 A 5 被編程或配置以執行所述多尺度結構引導圖像的紅外圖像超分辨。

19、率方法的計算機程序。 0015 和現有技術相比， 本發明具有下述優點： 本發明能夠針對紅外圖像分辨率低、 對比 度低、 成像模糊等特點對其進行優化處理。 考慮到高分辨率可見光圖像具有豐富的細節和 邊緣紋理信息， 本發明通過采用多尺度結構引導的方式， 再引入自適應濾波核， 滿足了對場 景中不同特性目標實現自適應濾波的要求。 以多尺度的方式進行引導可以有效利用引導圖 和原圖的相似性， 通過層層遞進的方式逐步提高紅外圖像分辨率， 引入的自適應濾波核則 可以根據場景中目標的不同特性進行有針對性的處理， 減少目標邊緣紋理和細節信息的丟 失， 有效改善了紅外圖像的視覺效果， 增強了圖像清晰度， 顯著提升了。

20、紅外圖像分辨率。 附圖說明 0016 構成本申請的一部分的說明書附圖用來提供對本申請的進一步理解， 本申請的示 意性實施例及其說明用于解釋本申請， 并不構成對本申請的不當限定。 0017 圖1 為本發明實施例方法的基本流程圖。 0018 圖2 為本發明實施例中的多尺度引導濾波流程圖。 0019 圖3 為本發明實施例中輸入的紅外圖像Inir 圖4 為本發明實施例中輸入的可見光圖像Ivis 圖5為本發明實施例中輸出的紅外超分辨率圖像。 具體實施方式 0020 為使本發明實施例的目的、 技術方案和優點更加清楚， 下面將結合流程圖與實施 例， 對本發明實施例中的技術方案進行詳盡的說明與描述， 顯然， 。

21、所描述的實施例是本發明 一部分實施例， 而不是全部的實施例。 基于本發明中的實施例， 本領域普通技術人員在沒有 做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例， 都屬于本發明保護的范圍。 0021 如圖1和圖2所示， 本實施例多尺度結構引導圖像的紅外圖像超分辨率方法包括： 1） 將紅外圖像Inir和同場景的可見光圖像Ivis配準， 得到配準后的紅外圖像Inir-reg； 2） 將可見光圖像Ivis通過n次下采樣， 得到多種下采樣尺度i下的可見光圖像Iivis， 將配 準后的紅外圖像Inir-reg下采樣得到圖像Inir-ds， 該圖像Inir-ds的大小和最小的下采樣尺度 imin下的可見光圖像I。

22、i-minvis的大小相等； 3） 分別將多種下采樣尺度i下的可見光圖像Iivis轉換到HSV色彩空間， 設定顏色閾值T 將多種下采樣尺度i下的可見光圖像Iivis中的目標分類， 并分別保存不同類別目標c在多種 下采樣尺度i下的可見光圖像Iivis中的索引信息dic并設計對應的濾波核； 將圖像Inir-ds作為 初始的當前待濾波圖像， 初始化采樣尺度k為1； 4） 針對當前待濾波圖像， 根據目標種類選擇設計的濾波核， 再將多種下采樣尺度i下的 可見光圖像Iivis作為引導分別進行聯合雙邊濾波， 分別根據索引信息dic提取不同引導圖像 對當前待濾波圖像進行濾波后的圖像對應坐標下的像素、 將其替換。

23、濾波前原當前待濾波圖 像上對應位置的像素， 從而生成采樣尺度k下的紅外超分辨率圖像IiSR； 5） 判斷采樣尺度k等于下采樣次數n是否成立， 若不成立， 則將采樣尺度k下的紅外超分 辨率圖像IiSR上采樣至采樣尺度k+1下的可見光圖像Iivis的大小后作為新的當前待濾波圖 像， 將采樣尺度k加1， 跳轉執行步驟4） ； 否則， 將最終得到的采樣尺度k下的紅外超分辨率圖 說明書 3/6 頁 6 CN 112132753 A 6 像IiSR作為結果輸出。 0022 本實施例中紅外圖像Inir和同場景的可見光圖像Ivis為利用大疆御2雙光版無人機 可以同時獲取得到， 其中紅外圖像Inir大小為640。

24、*480*3， 同場景的可見光圖像Ivis大小為 4056*3040*3。 0023 本實施例中， 步驟1） 中將紅外圖像Inir和同場景的可見光圖像Ivis配準是指通過分 塊配準的方式進行配準， 即： 將紅外圖像Inir乘以配準矩陣H， 得到配準后的紅外圖像 Inir-reg。 本實施例中， 無人機上兩種模態相機相對位置是固定的， 因此只需獲取不同高度下 對應的配準矩陣H， 即可配準不同高度下獲取的紅外和可見光圖像。 0024 考慮到紅外可見光圖像分辨率相差較大， 且紅外圖像成像模糊的特點， 直接通過 選取特征點配準難以實現， 因此本實施例中， 步驟1） 之前包括生成配準矩陣H的步驟： 將紅。

25、 外圖像Inir和同場景的可見光圖像Ivis分別分成指定大小的圖像塊 （本實施例中將圖像分成 4*4均勻大小的圖像塊） ， 再對每個圖像塊進行特征檢測， 根據紅外圖像Inir和同場景的可見 光圖像Ivis的特征點之間的比例關系計算得到配準矩陣H。 0025 將紅外圖像Inir乘以配準矩陣H得到配準后的紅外圖像Inir-reg的函數表達式為： 上式中， (x1,y1,1)T表示可見光圖像Ivis中的像素點， (x2,y2,1)T表示紅外圖像Inir中的 像素點。 根據配準矩陣H即可將紅外圖像Inir變換可見光圖像Ivis得到配準后的紅外圖像 Inir-reg。 0026 本實施例步驟2） 中將可。

26、見光圖像Ivis通過n次下采樣得到多種下采樣尺度i下的可 見光圖像Iivis， 其中i=1,2,3,n+1表示為可見光圖像Ivis的尺度信息，n為下采樣次數。 本 實施例步驟2） 中將可見光圖像Ivis通過n次下采樣是指進行2次下采樣， 且每次下采樣得到 的圖像縮小為原圖像的1/2。 0027 本實施例步驟3） 中將多種下采樣尺度i下的可見光圖像Iivis轉換到HSV色彩空間 后， 通過設定顏色閾值T將多種下采樣尺度i下的可見光圖像Iivis中的目標分類， 并分別保 存不同類別目標c在多種下采樣尺度i下的可見光圖像Iivis中的索引信息dic并設計對應的 濾波核； 根據不同種類目標邊緣紋理信息。

27、的豐富度使用不同的濾波參數， 減少對不同目標 使用單一濾波核濾波導致部分目標邊緣紋理信息丟失的問題。 0028 本實施例中， 步驟3） 中的濾波核為高斯濾波核， 且設計的高斯濾波核參數包括高 斯濾波核的大小、 對目標的濾波核空間標準差和高斯范圍標準差。 0029 作為一種可選的具體實施方式， 其中HSV色彩空間對應像素范圍為 0.1176H0.1569， V0.1569 通過設定顏色閾值T將圖像目標分為植被與非植被兩類， 對于植被適當減少其在濾波 時的空間標準差， 減少遠處像素對中心像素的影響， 從而減少植被溫度信息的丟失。 具體 地， 本實施例步驟3） 中設計對應的濾波核時， 針對的目標包括。

28、植被和非植被， 且針對植被設 計的高斯濾波核參數為： 濾波核大小為3*3， 植被濾波核空間標準差為3， 高斯范圍標準差為 說明書 4/6 頁 7 CN 112132753 A 7 0.03； 針對非植被設計的高斯濾波核參數為： 濾波核大小為3*3， 非植被濾波核的空間標準 差為10， 高斯范圍標準差為0.03。 0030 本實施例中， 步驟4） 中進行聯合雙邊濾波的函數表達式如下式所示： 上式中，Jp表示目標像素位置p處的輸出，Wp表示鄰域像素的權重系數， 表示目標像 素周圍像素群，Iq表示當前待濾波圖像中目標像素位置p周圍的像素位置q的像素，f,g分別 為高斯權重分布函數，p為目標像素位置，。

29、q為目標像素位置p周圍的一個像素位置，Iguide-p 為引導圖像中目標像素位置p的像素，Iguide-q為引導圖像中目標像素位置p周圍的像素位置 q的像素。 0031 本實施例中， 輸入的紅外圖像Inir如圖3所示， 輸入的同場景的可見光圖像Ivis如圖 4所示， 最終通過迭代執行n+1次 （本實施例具體為3次） 步驟4） 以后， 最終得到的結果 （紅外 超分辨率圖像） 如圖5所示。 0032 綜上所述， 本實施例多尺度結構引導圖像的紅外圖像超分辨率方法首先獲取可見 光和紅外圖像并進行配準； 其次， 通過對可見光圖像進行多次下采樣， 得到不同尺度下的可 見光圖像， 并將紅外圖像下采樣至與可見。

30、光最小尺度圖像相同大??； 設計自適應濾波核， 減 少使用單一濾波核濾波導致部分目標邊緣紋理信息丟失的問題； 最后， 以同尺度下可見光 圖像為引導， 結合自適應濾波核， 對低分辨率紅外圖像進行多尺度引導濾波， 其中， 每次濾 波前， 對待濾波圖像上采樣， 保證待濾波圖像與引導圖像分辨率一致， 經多次迭代濾波后， 即可得到紅外超分辨率圖像。 本發明提供的多尺度結構引導圖像的紅外圖像超分辨率方 法， 利用多尺度結構信息作為引導， 并引入自適應濾波核， 減少目標邊緣紋理和細節信息的 丟失， 有效改善了紅外圖像的視覺效果， 增強了圖像清晰度， 顯著提升了紅外圖像分辨率。 0033 此外， 本實施例還提供。

31、一種多尺度結構引導圖像的紅外圖像超分辨率系統， 包括 相互連接的微處理器和存儲器， 所述微處理器被編程或配置以執行前述多尺度結構引導圖 像的紅外圖像超分辨率方法的步驟。 0034 此外， 本實施例還提供一種多尺度結構引導圖像的紅外圖像超分辨率系統， 包括 相互連接的微處理器和存儲器， 所述存儲器中存儲有被編程或配置以執行前述多尺度結構 引導圖像的紅外圖像超分辨率方法的計算機程序。 0035 此外， 本實施例還提供一種計算機可讀存儲介質， 該計算機可讀存儲介質中存儲 有被編程或配置以執行前述多尺度結構引導圖像的紅外圖像超分辨率方法的計算機程序。 0036 本領域內的技術人員應明白， 本申請的實施。

32、例可提供為方法、 系統、 或計算機程序 產品。 因此， 本申請可采用完全硬件實施例、 完全軟件實施例、 或結合軟件和硬件方面的實 施例的形式。 而且， 本申請可采用在一個或多個其中包含有計算機可用程序代碼的計算機 可讀存儲介質 （包括但不限于磁盤存儲器、 CD-ROM、 光學存儲器等） 上實施的計算機程序產 品的形式。 本申請是參照根據本申請實施例的方法、 設備 （系統） 、 和計算機程序產品的流程 圖和 的處理器執行的指令產生用于實現在流程圖一個流程或多個流程和 或方框圖一個 方框或多個方框中指定的功能的裝置。 這些計算機程序指令也可存儲在能引導圖像計算機 說明書 5/6 頁 8 CN 11。

33、2132753 A 8 或其他可編程數據處理設備以特定方式工作的計算機可讀存儲器中， 使得存儲在該計算機 可讀存儲器中的指令產生包括指令裝置的制造品， 該指令裝置實現在流程圖一個流程或多 個流程和 或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能。 這些計算機程序指令也可裝載到 計算機或其他可編程數據處理設備上， 使得在計算機或其他可編程設備上執行一系列操作 步驟以產生計算機實現的處理， 從而在計算機或其他可編程設備上執行的指令提供用于實 現在流程圖一個流程或多個流程和 或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能的步驟。 0037 以上所述僅是本發明的優選實施方式， 本發明的保護范圍并不僅局限于上述實施 例， 凡屬于本發明思路下的技術方案均屬于本發明的保護范圍。 應當指出， 對于本技術領域 的普通技術人員來說， 在不脫離本發明原理前提下的若干改進和潤飾， 這些改進和潤飾也 應視為本發明的保護范圍。 說明書 6/6 頁 9 CN 112132753 A 9 圖1 說明書附圖 1/3 頁 10 CN 112132753 A 10 圖2 圖3 說明書附圖 2/3 頁 11 CN 112132753 A 11 圖4 圖5 說明書附圖 3/3 頁 12 CN 112132753 A 12 。