一种图像处理方法和电子设备与流程

1.本技术属于信息采集与处理技术领域，尤其涉及一种图像处理方法和电子设备。


背景技术：

2.3c产品是计算机类、通信类和消费类电子产品三者的统称，在3c产品制造中，通常需要对产品的显示器进行屏幕缺陷检测，如lcd(liquid crystal display，液晶显示器)缺陷检测，以保证产品品质。传统3c产品制造中，在对显示器进行屏幕缺陷检测时，经常发生缺陷细节拍摄不出来或者拍摄不明显等问题，进而导致算法误判或者错判。


技术实现要素：

3.为此，本技术公开如下技术方案：
4.一种图像处理方法，包括：
5.获取以第一拍摄参数拍摄的目标对象的第一图像；
6.确定所述第一图像的至少部分图像区域中存在不满足预设像素参数条件的至少一个像素，得到待处理像素集；
7.确定更新拍摄参数，并获取以所述更新拍摄参数拍摄的所述目标对象的至少部分区域的更新图像；所述至少部分区域至少包括所述待处理像素集在所述目标对象上对应的点的集合；
8.根据所述第一图像和所述更新图像以及所述待处理像素集，生成目标图像。
9.可选的，所述确定所述第一图像的至少部分图像区域中存在不满足预设像素参数条件的至少一个像素，得到待处理像素集，包括：
10.确定所述第一图像的至少部分图像区域中像素灰度值和/或亮度值未处于预定取值区间的至少一个像素，得到所述待处理像素集。
11.可选的，确定更新拍摄参数，并获取以所述更新拍摄参数拍摄的所述目标对象的至少部分区域的更新图像，包括：
12.若所述待处理像素集中包括像素参数值大于所述预定取值区间的上阈值的第一像素，确定第二拍摄参数，并获取以所述第二拍摄参数拍摄的第一点集的第二图像；所述第一点集至少包括各个第一像素在所述目标对象上对应的点的集合；
13.若所述待处理像素集中包括像素参数值小于所述预定取值区间的下阈值的第二像素，确定第三拍摄参数，并获取以所述第三拍摄参数拍摄的第二点集的第三图像；所述第二点集至少包括各个第二像素在所述目标对象上对应的点的集合；
14.其中，所述第二拍摄参数以及所述第三拍摄参数的参数类型与所述第一拍摄参数的参数类型相同，所述第二拍摄参数相比于所述第一拍摄参数能使被拍对象的曝光程度得以降低，所述第三拍摄参数相比于所述第一拍摄参数能使被拍对象的曝光程度得以提升；
15.所述根据所述第一图像和所述更新图像以及所述待处理像素集，生成目标图像，包括：
16.根据所述第一图像，和所述第二图像和/或所述第三图像，以及所述待处理像素集，生成目标图像。
17.可选的，所述确定第二拍摄参数，包括：
18.从目标拍摄参数集中确定与所述第一像素的像素参数值匹配的拍摄参数，得到所述第二拍摄参数；
19.所述确定第三拍摄参数，包括：
20.从所述目标拍摄参数集中确定与所述第二像素的像素参数值匹配的拍摄参数，得到所述第三拍摄参数；
21.其中，所述目标拍摄参数集还包括所述第一拍摄参数。
22.可选的，所述根据所述第一图像，和所述第二图像和/或所述第三图像，以及所述待处理像素集，生成目标图像，包括：
23.根据所述待处理像素集中包括的所述第一像素和/或所述第二像素的位置信息，对所述第一图像以及所述第二图像和/或所述第三图像进行融合处理，得到目标图像。
24.可选的，所述目标对象为显示屏；
25.在所述获取以第一拍摄参数拍摄的目标对象的第一图像之前，上述方法还包括：
26.获取所述目标对象的配置信息，并获取与所述目标对象的配置信息匹配的拍摄参数集，得到所述目标拍摄参数集；具有不同配置信息的不同对象分别对应不同的拍摄参数集；
27.从所述目标拍摄参数集中获取所述第一拍摄参数，并以所述第一拍摄参数对所述目标对象进行拍摄。
28.可选的，在所述确定所述第一图像的至少部分图像区域中是否存在显示参数不满足参数条件的至少一个像素之前，上述方法还包括：
29.对所述第一图像进行图像分割处理，得到所述第一图像中所述目标对象对应的图像区域，以对所述目标对象对应的图像区域进行处理。
30.可选的，所述预定取值区间为[30，230]。
[0031]
可选的，在生成并输出目标图像之后，上述方法还包括：
[0032]
对所述目标图像进行缺陷识别处理，以识别所述目标对象存在的缺陷。
[0033]
在本技术的一个方面还提供一种电子设备，包括：
[0034]
图像采集装置；
[0035]
存储器，用于至少存储一组指令集；
[0036]
处理器，用于通过运行所述存储器中的指令集，实现如上文任一项所述的图像处理方法。
[0037]
由以上方案可知，本技术提供的图像处理方法和电子设备，在获取以第一拍摄参数拍摄的目标对象的第一图像后，一旦确定第一图像的至少部分图像区域中存在不满足预设像素参数条件的至少一个像素，则确定更新拍摄参数，并获取以更新拍摄参数拍摄的目标对象的至少部分区域的更新图像，之后，进一步根据上述的第一图像和更新图像，以及由上述不满足预设像素参数条件的像素构成的待处理像素集，生成目标图像。
附图说明
[0038]
为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的实施例，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
[0039]
图1是本技术提供的图像处理方法的一处理流程图；
[0040]
图2是本技术提供的基于第一拍摄参数拍摄的某显示器的屏幕图像；
[0041]
图3是本技术提供的图2中的图像中存在过曝现象的像素区域；
[0042]
图4是本技术提供的图2中的图像中存在欠曝现象的像素区域；
[0043]
图5是本技术提供的图像处理方法的另一处理流程图；
[0044]
图6是本技术提供的图像处理方法的又一处理流程图；
[0045]
图7是本技术提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0046]
下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术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技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
[0047]
为克服传统3c产品制造中，在对显示器进行屏幕缺陷检测时，经常发生缺陷细节拍摄不出来或者拍摄不明显等问题，进而导致算法误判或者错判的弊端，本技术实施例公开一种图像处理方法和电子设备。
[0048]
本技术公开的图像处理方法，可用于众多通用或专用的计算装置环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器装置、包括以上任何装置或设备的分布式计算环境等等。
[0049]
该图像处理方法的处理流程如图1所示，具体包括：
[0050]
步骤101、获取以第一拍摄参数拍摄的目标对象的第一图像。
[0051]
目标对象可以是但不限于待进行屏幕缺陷检测的显示器的显示屏幕，如笔记本或手机等终端设备的lcd屏幕，或led(light
‑
emitting diode，发光二极管)屏幕等。
[0052]
本技术实施例中的拍摄参数，如第一拍摄参数及后文的第二拍摄参数、第三拍摄参数等，是指相机参数中与曝光效果/曝光表现相关的参数，包括曝光时间、感光度等参数，除此之外，还可以包括光圈大小、快门速度、gamma(也叫灰度系数)和/或gain(相机增益)等参数。
[0053]
其中，第一拍摄参数为屏幕缺陷检测中对显示器的屏幕进行拍照时，上述参数类型(如，曝光时间等)的常规参数值，例如，系统默认配置或技术人员基于经验设置的、能普适于屏幕缺陷检测场景中待检测型号的多数待检测显示屏、使多数待检测显示屏能有一个相对理想的曝光效果的参数值。
[0054]
本技术实施例中，针对一个待检测的目标对象，初始时以第一拍摄参数对目标对象进行图像拍摄，并获取以第一拍摄参数拍摄的目标对象的第一图像，如，针对待进行屏幕缺陷检测的显示屏，初始时获取以常规曝光参数拍摄的该显示屏的屏幕图像。
[0055]
优选的，在显示屏亮屏情况下，对其进行图像拍摄。
[0056]
步骤102、确定第一图像的至少部分图像区域中存在不满足预设像素参数条件的至少一个像素，得到待处理像素集。
[0057]
本技术实施例将上述的预设像素参数条件设定为：像素的灰度值和/或亮度值处于预定取值区间。
[0058]
上述预定取值区间，具体为基于欠曝/过曝相对参考基准匹配设置的常规像素灰度/亮度值区间。
[0059]
其中，欠曝(即曝光不足，具体表现为图像过暗)参考基准为：图像灰度/亮度低于设定的下阈值；过曝(即过度曝光，具体表现为图像过亮)参考基准为：图像灰度/亮度高于设定的上阈值，上文的下阈值小于上阈值，则上述预定取值区间为[下阈值，上阈值]。
[0060]
示例性的，具体可以但不限于将该预定取值区间设定为[0，250]，或[30，230]等。
[0061]
本步骤具体确定第一图像的至少部分图像区域中是否存在像素参数值未处于上述预定取值区间的至少一个像素，其中，若存在像素参数值大于上述预定取值区间的上阈值的第一像素，和/或存在像素参数值小于上述预定取值区间的下阈值的第二像素，则该第一像素和/或第二像素即为第一图像中的过曝或欠曝的像素，本实施例将这些过曝/欠曝像素构成的像素集确定为待处理像素集，后续，将主要以改善第一图像中这部分像素的曝光表现为目的。
[0062]
反之，若不存在像素参数值未处于上述预定取值区间的像素，则直接以第一图像为准对目标对象如显示屏的屏幕进行缺陷检测即可。
[0063]
步骤103、确定更新拍摄参数，并获取以更新拍摄参数拍摄的目标对象的至少部分区域的更新图像；该至少部分区域至少包括待处理像素集在目标对象上对应的点的集合。
[0064]
常规的图像灰度/亮度计算，通常采用基于平均值的计算方式，即以图像某个区域中各像素的灰度/亮度平均值来作为该区域的像素灰度/亮度值，然而，在显示屏aoi(automated optical inspection,自动光学检测)领域，缺陷通常很细微，取平均值很大可能会把一些亮点和暗点给平均掉，导致对缺陷检测不利。
[0065]
针对此特点，本技术以像素点为单位进行像素的灰度/亮度计算、判定，及未处于设定取值区间的像素点抽取，且对于未处于预定取值区间如[30，230]的像素点，调整拍摄参数，并基于调整后得到的更新拍摄参数重新拍摄，以使其灰度/亮度处于所设定的取值区间。
[0066]
本技术实施例预先确定出待检测对象(如，相应型号的显示器)的特定n组对应于不同曝光表现的拍摄参数，示例性的，针对待检测型号的显示器，确定低、中、高三组曝光拍摄参数，对于过曝的一系列像素，均调整为采用低曝光拍摄参数统一重拍，而对于欠曝的一系列像素，均调整为采用高曝光拍摄参数统一重拍。
[0067]
其中，中曝光拍摄参数是指上文的第一拍摄参数，即指常规曝光情况下的拍摄参数，高曝光拍摄参数以及低曝光拍摄参数是相对于常规曝光情况下的拍摄参数而言的，与中曝光拍摄参数的参数类型一致，但低曝光拍摄参数相比于中曝光拍摄参数(即，第一拍摄参数)，可使得被拍对象的曝光程度降低，高曝光拍摄参数相比于中曝光拍摄参数可使得被拍对象的曝光程度提升。
[0068]
在此基础上，若待处理像素集中包括像素参数值如像素灰度值/亮度值大于上述
预定取值区间的上阈值的第一像素，则确定第二拍摄参数，并获取以第二拍摄参数拍摄的第一点集的第二图像；第一点集至少包括各个第一像素在目标对象上对应的点的集合。
[0069]
具体的，可将上述的低曝光拍摄参数确定为第二拍摄参数。像素灰度值/亮度值大于预定取值区间的上阈值，表征像素存在过曝现象，该情况下，通过降低对这部分像素在目标对象上对应的点集的曝光程度，使其细节能够被更好地拍摄出来。
[0070]
其中，获取以第二拍摄参数拍摄的第一点集的第二图像，可以是指获取以第二拍摄参数拍摄的目标对象的整体图像，或仅获取以第二拍摄参数拍摄的各个第一像素在目标对象上对应的点集的图像，例如，在待处理像素集中包括灰度值/亮度值大于230的一系列第一像素的情况下，以第二拍摄参数对整个显示屏幕进行重新拍摄，或者仅重新拍摄灰度值/亮度值大于230的一系列像素在显示屏幕上对应的各个点。
[0071]
若待处理像素集中包括像素参数值如像素灰度值/亮度值小于上述预定取值区间的下阈值的第二像素，则确定第三拍摄参数，并获取以第三拍摄参数拍摄的第二点集的第三图像；第二点集至少包括各个第二像素在目标对象上对应的点的集合。
[0072]
具体的，可将上述的高曝光拍摄参数确定为第三拍摄参数。像素灰度值/亮度值小于预定取值区间的下阈值，表征像素存在欠曝现象，该情况下，通过提升对这部分像素在目标对象上对应的点集的曝光程度，使其细节能够被更好地拍摄出来。
[0073]
相类似，获取以第三拍摄参数拍摄的第二点集的第三图像，可以是指获取以第三拍摄参数拍摄的目标对象的整体图像，或获取以第三拍摄参数拍摄的各个第二像素在目标对象上对应的点集的图像。例如，在待处理像素集中包括灰度值/亮度值小于30的一系列第二像素的情况下，以第三拍摄参数对整个显示屏幕进行重新拍摄，或者仅重新拍摄灰度值/亮度值小于30的一系列像素在显示屏幕上对应的各个点。
[0074]
容易理解，第二拍摄参数以及第三拍摄参数的参数类型与第一拍摄参数的参数类型相同，比如，若第一拍摄参数仅包括曝光时间，第二拍摄参数、第三拍摄参数相应仅包括曝光时间，若第一拍摄参数包括曝光时间及光圈大小和快门速度，第二拍摄参数、第三拍摄参数则同样包括曝光时间及光圈大小和快门速度。且，第二拍摄参数相比于第一拍摄参数能使被拍对象的曝光程度得以降低(表现为被拍对象的亮度降低)，第三拍摄参数相比于第一拍摄参数能使被拍对象的曝光程度得以提升(表现为被拍对象的亮度提升)。
[0075]
步骤104、根据第一图像和更新图像以及待处理像素集，生成目标图像。
[0076]
在基于相应的第二拍摄参数和/或第三拍摄参数，拍摄获得第二图像和/或第三图像的基础上，可进一步根据待处理像素集中包括的第一像素和/或第二像素的位置信息，对第一图像以及第二图像和/或第三图像进行融合处理，得到目标图像。
[0077]
具体的，若待处理像素集中包括第一像素，则将第二图像中对应于各个第一像素的部分，对应替换第一图像中的各个第一像素，或与第一图像中的各个第一像素进行亮度值平均或加权平均等处理，若待处理像素集中包括第二像素，则将第三图像中对应于各个第二像素的部分，对应替换第一图像中的各个第二像素，或与第一图像中的各个第二像素进行亮度值平均或加权平均等处理，得到目标图像，以此消除原始的第一图像中过曝和/或欠曝的各像素点，避免缺陷细节拍摄不出来或者拍摄不明显等问题。
[0078]
在对第一图像，以及第二图像和/或第三图像进行融合处理的过程中，可对相应图像进行必要的缩放处理，使各图像的比例一致。
[0079]
结合参照图2
‑
图4，其中，图2为基于第一拍摄参数拍摄的待进行缺陷检测的某显示器的屏幕图像，图3为图2中的图像中存在过曝现象的像素区域，图4为图2中的图像中存在欠曝现象的像素区域，图3与图4中均存在一系列细节未被清楚拍摄的点，如果缺陷落在图3
‑
图4中的这些点上，那么将很难将缺陷识别出来，针对这些点，可通过基于本技术的上述预定取值区间将其检测出来，并分别根据相应更新拍摄参数执行重拍，之后通过图像融合处理来提升这些点的拍摄效果，进而降低算法的误判或者错判。
[0080]
由以上方案可知，本技术实施例的方法，在获取以第一拍摄参数拍摄的目标对象的第一图像后，一旦确定第一图像的至少部分图像区域中存在不满足预设像素参数条件的至少一个像素，则确定更新拍摄参数，并获取以更新拍摄参数拍摄的目标对象的至少部分区域的更新图像，之后，进一步根据上述的第一图像和更新图像，以及由上述不满足预设像素参数条件的像素构成的待处理像素集，生成目标图像。本技术通过确定更新拍摄参数，并获取以更新拍摄参数拍摄的更新图像，来利用更新图像对第一图像中不满足预设像素参数条件的像素进行拍摄细节的优化处理，以此改善显示器的屏幕缺陷检测中缺陷细节拍摄不出来或者拍摄不明显等问题，进而降低算法的误判或者错判概率。
[0081]
另外，本实施例通过预先确定出待检测对象对应的低、中、高三组曝光拍摄参数，并将第一图像中过曝的一系列像素，均调整为采用低曝光拍摄参数统一重拍，而对于欠曝的一系列像素，均调整为采用高曝光拍摄参数统一重拍，可避免对未处于所设定的上述取值区间的每个像素点进行判断再调整曝光参数执行重拍操作，加快了数据处理，降低了处理耗时，同时也更符合智能制造的需求。
[0082]
申请人发现，在通过图像拍摄，来实现对显示器屏幕的缺陷检测时，欠曝或过曝是导致屏幕缺陷细节拍摄不出来或者拍摄不明显的主要原因，基于该特点，为了降低显示屏等对象的缺陷检测场景中算法误判或者错判的概率，本技术实施例给出匹配于工业检测领域中该缺陷检测场景的优选的欠曝过曝阈值范围。通过生产线上百万张图片的大量分析和算法(缺陷检测算法)实践，如果图像灰度/亮度超出优选的阈值范围，如30～230，一些lcd屏幕的瑕疵(比如亮点，暗点)，会拍得不明显或者根本就拍不出来，导致缺陷对比性变差。
[0083]
由此，本技术实施例，优选的，将欠曝过曝参考基准设置为图像灰度/亮度为30～230之外，其中，大于230，属于过曝，小于30，属于欠曝，两者都会影响图像细节，导致屏幕缺陷的对比性差，难以精准地实现缺陷检测。
[0084]
相应将上述的预设像素参数条件优选设置为：像素的灰度值和/或亮度值处于[30，230]这一区间。
[0085]
在此基础上，在一些实施例中，图1所示的方法，在获取第一图像进入步骤102后，可对第一图像进行灰度处理，转换为灰度图像，并确定灰度处理后的第一图像的至少部分图像区域中，是否存在灰度值未处于[30，230]的像素，若存在灰度值超出230的第一像素，和/或存在灰度值低于30的第二像素，则将第一像素和/或第二像素作为待处理像素集。其中，第一像素是第一图像中一系列过度曝光的像素点的统称，第二像素是第一图像中一系列曝光不足的像素点的统称。
[0086]
其中，第一图像的至少部分图像区域，可以是指第一图像的全部区域，或者，指第一图像中目标对象(如显示屏的屏幕)对应的图像区域。
[0087]
对于后一种情况，优选的，在获取以第一拍摄参数拍摄的目标对象的第一图像后，
以及对第一图像进行灰度处理前，可首先对第一图像进行图像分割处理，并提取其中的目标对象对应的图像区域，其他部分则被滤除。实际应用中，可基于机器视觉算法，对第一图像进行图像分割，并提取其中的感兴趣区域(region of interest，roi)，感兴趣区域即为目标对象对应的图像区域，如显示屏的屏幕对应的图像区域，而屏幕之外的部分如显示屏的边框或背景(放置台台面)等所对应的图像部分则被滤除。以滤除不相关的部分，仅对感兴趣区域进行处理。
[0088]
在一实施例中，参见图5提供的图像处理方法的流程图，本技术公开的图像处理方法在步骤104之后，还可以包括：
[0089]
步骤105、对目标图像进行缺陷识别处理，以识别目标对象存在的缺陷。
[0090]
具体地，可以但不限于通过调用aoi算法，对目标图像进行检测，以此识别目标对象如显示屏屏幕存在的缺陷。
[0091]
由于在目标对象原始拍摄的图像存在欠曝/过曝现象时，本技术实施例通过调整拍摄参数重新拍摄，并对多次拍摄的图像进行融合处理来消除目标对象中亮度不足或过亮的部分，以此消除目标对象的图像中缺陷细节拍摄不清楚或未拍摄出来的问题，从而，最终可进一步提升对目标对象的缺陷检测的准确度，降低算法误判或者错判概率。
[0092]
在一实施例中，参见图6提供的图像处理方法的流程图，本技术公开的图像处理方法在步骤101之前，还可以包括：
[0093]
步骤601、获取目标对象的配置信息，并获取与目标对象的配置信息匹配的拍摄参数集，得到目标拍摄参数集；具有不同配置信息的不同对象分别对应不同的拍摄参数集。
[0094]
为进一步符合智能制造的需求，本技术实施例通过对大数据的分析，如云端批量正负样本的大数据分析，预先确定出每种配置的待检测对象(如，不同型号的显示器)的特定n组对应不同曝光表现的拍摄参数，如上文的低、中、高三组曝光拍摄参数。
[0095]
其中，上述的正样本可以是指缺陷细节曝光正常、具有较好的缺陷细节拍摄效果的显示屏幕图像，负样本相应可以是指缺陷细节曝光异常、缺陷细节未拍摄出来或者拍摄不明显的显示屏幕图像。通过分析云端的不同配置待检测对象的批量正负样本对应的拍摄参数，为每种配置的待检测对象制定低、中、高三组曝光拍摄参数，不同配置的待检测对象的低、中、高三组曝光拍摄参数的取值不同，以支持拍摄设备针对某种配置的待检测对象，能有针对性地调用相匹配的拍摄参数集快速调整曝光并重新拍摄。
[0096]
在此基础上，针对待检测的目标对象，可首先获取其配置信息，包括但不限于lcd等显示屏的序列号(serial number，sn)、型号、尺寸等信息。一个实施例中，可预先在目标对象上绑定一携带目标对象配置信息的二维码或条形码等电子码，如，在显示屏上贴附纸质电子码，或在被点亮的显示屏幕上显示电子码等，在对目标对象执行拍照前，先扫描该电子码，以获取目标对象的型号、序列号等配置信息。
[0097]
之后，根据待检测的目标对象的配置信息，例如扫描/解析/拍摄上述二维码/电子码，可从云端调用与之相匹配的曝光参数集，得到当前待检测的目标对象的目标拍摄参数集。目标拍摄参数集包括中、低、高三组拍摄参数，分别表示本技术上文所述的第一拍摄参数、第二拍摄参数、第三拍摄参数。
[0098]
可选的，还可以将预先制定的对应于每种配置的高、中、低三组拍摄参数，预置在拍摄设备端，并直接在拍摄设备端根据当前待检测对象的配置信息，调用相匹配的拍摄参
数集(包括高中低三组拍摄参数)，本实施例对此并不限制。
[0099]
步骤602、从目标拍摄参数集中获取第一拍摄参数，并以第一拍摄参数对目标对象进行拍摄。
[0100]
在此基础上，调用目标拍摄参数集中的中曝光拍摄参数，将其作为第一拍摄参数对目标对象进行拍摄，并继续执行图1或图5所示方法的后续各个步骤，直至获得目标图像或完成对目标对象的缺陷检测时结束。
[0101]
本实施例通过对云端批量正负样本的大数据分析，预先为每种配置的待检测对象有针对性的制定低、中、高三组曝光拍摄参数，可便于设备针对每种配置的待检测对象快速调用或调整与曝光相关的拍摄参数进行图像拍摄，加速了图像处理速度，相应加速了显示器等待检测对象的缺陷识别速度。
[0102]
本技术实施例还公开一种电子设备，该电子设备的组成结构如图7所示，包括：
[0103]
图像采集装置701。
[0104]
其中，图像采集装置例如可以包括电子设备的相机模组。其用于拍摄待测试设备的图像，不限于上文所述的第一、第二、第三图像。
[0105]
存储器702，用于至少存储一组指令集。
[0106]
所述的指令集可以采用计算机程序的形式实现。
[0107]
处理器703，用于通过运行所述存储器中的指令集，实现如上文任一方法实施例公开的图像处理方法。
[0108]
处理器703可以为中央处理器(central processing unit，cpu)，特定应用集成电路(application
‑
specific integrated circuit，asic)，数字信号处理器(dsp)、专用集成电路(asic)、现场可编程门阵列(fpga)或者其他可编程逻辑器件等。
[0109]
除此之外，电子设备还可以包括通信接口、通信总线等组成部分。存储器、处理器和通信接口通过通信总线完成相互间的通信。
[0110]
通信接口用于电子设备与其他设备之间的通信。通信总线可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect，pci)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture，eisa)总线等，该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。
[0111]
需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
[0112]
为了描述的方便，描述以上系统或装置时以功能分为各种模块或单元分别描述。当然，在实施本技术时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
[0113]
通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本技术可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本技术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，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，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)执行本技术各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
[0114]
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一、第二、第三和第四等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些
实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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。
[0115]
以上所述仅是本技术的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本技术的保护范围。