本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種圖像分割方法及裝置。

背景技術(shù)：

圖像分割是指把圖像分成若干個(gè)特定的、具有獨(dú)特性質(zhì)的區(qū)域。一般的，圖像分割是進(jìn)行圖像識(shí)別前的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，沒有正確的圖像分割就難以有正確的圖像識(shí)別。

現(xiàn)有技術(shù)中提供了這樣一種圖像分割方案：首先，利用常規(guī)的邊緣提取算法對(duì)待分割圖像進(jìn)行邊緣提取，得到待分割圖像的邊緣圖像；接著，基于田字格圖像區(qū)域劃分規(guī)則，將該邊緣圖像劃分成多個(gè)圖像區(qū)域，然后，按照預(yù)設(shè)的邊緣過濾規(guī)則，對(duì)所劃分的圖像區(qū)域中的邊緣進(jìn)行過濾；最后，將經(jīng)過邊緣過濾處理后的邊緣圖像中的邊緣進(jìn)行邊緣連接，獲得該待分割圖像的多個(gè)連通域，并根據(jù)所獲得的多個(gè)連通域提取待分割圖像的目標(biāo)。

上述方案雖能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)圖像的分割，但由于上述方案中對(duì)所獲得的邊緣圖像進(jìn)行的是田字格劃分，該田字格劃分規(guī)則中一旦所利用的田字格模板的尺寸確定之后，待分割圖像被劃分出的圖像區(qū)域的數(shù)量也就確定了，例如，選用尺寸為3×3的田字格模板可將待分割圖像劃分成9個(gè)等大小的圖像區(qū)域，等等，且劃分之后的圖像區(qū)域不可以進(jìn)行局部的劃分與合并。其中，田字格模板中的格子數(shù)量越多則稱為田字格模板的尺寸越大，可見，選用的田字格模板的尺寸越大，待分割圖像被劃分出的圖像區(qū)域的數(shù)量也就越多，導(dǎo)致待分割圖像中的目標(biāo)被打散的程度越厲害，因此容易破壞目標(biāo)對(duì)象的完整性，影響了從待分割圖像中提取目標(biāo)的準(zhǔn)確率。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明實(shí)施例的目的在于提供一種圖像分割方法及裝置，降低待分割圖像中的目標(biāo)被打散的程度，以提高從待分割圖像中提取目標(biāo)的準(zhǔn)確率。

為達(dá)到上述目的，本發(fā)明實(shí)施例公開了一種圖像分割方法，所述方法包括：

獲得待分割圖像并對(duì)所述待分割圖像進(jìn)行邊緣提取，生成所述待分割圖像的邊緣圖像；

按照預(yù)設(shè)的區(qū)域劃分規(guī)則，將所述邊緣圖像劃分成多個(gè)圖像區(qū)域；

獲得每個(gè)圖像區(qū)域內(nèi)邊緣的第一邊緣分布信息，根據(jù)所述第一邊緣分布信息篩選待細(xì)分圖像區(qū)域；

按照預(yù)設(shè)的圖像細(xì)分規(guī)則，對(duì)所述待細(xì)分圖像區(qū)域進(jìn)行細(xì)分處理，獲得所述待細(xì)分圖像區(qū)域的子圖像區(qū)域，其中，所述預(yù)設(shè)的圖像細(xì)分規(guī)則包括：與圖像區(qū)域內(nèi)包含的邊緣數(shù)量相關(guān)的細(xì)分規(guī)則；

獲得所述子圖像區(qū)域以及未經(jīng)過細(xì)分處理的圖像區(qū)域中的每一個(gè)圖像區(qū)域內(nèi)邊緣的第二邊緣分布信息，根據(jù)所述第二邊緣分布信息篩選待合并圖像區(qū)域；

按照預(yù)設(shè)的圖像合并規(guī)則，對(duì)所述待合并圖像區(qū)域進(jìn)行合并處理，確定合并處理后的各個(gè)圖像區(qū)域?yàn)獒槍?duì)待分割圖像的圖像分割結(jié)果，其中，所述預(yù)設(shè)的圖像合并規(guī)則包括：與子圖像區(qū)域以及未經(jīng)過細(xì)分處理的圖像區(qū)域中的每一個(gè)圖像區(qū)域內(nèi)包含的邊緣數(shù)量相關(guān)的合并規(guī)則。

可選的，所述按照預(yù)設(shè)的區(qū)域劃分規(guī)則，將所述邊緣圖像劃分成多個(gè)圖像區(qū)域，包括：

分別沿水平方向和豎直方向?qū)λ龃指顖D像進(jìn)行劃分，得到(m+1)*(n+1)個(gè)圖像區(qū)域；其中，m為水平方向分割線的數(shù)量，n為豎直方向分割線的數(shù)量，m、n均為非負(fù)整數(shù)。

可選的，所述按照預(yù)設(shè)的圖像細(xì)分規(guī)則，對(duì)所述待細(xì)分圖像區(qū)域進(jìn)行細(xì)分處理，獲得所述待細(xì)分圖像區(qū)域的子圖像區(qū)域，包括：

對(duì)劃分得到的圖像區(qū)域a進(jìn)行虛擬細(xì)分，得到s個(gè)虛擬子圖像區(qū)域；

計(jì)算圖像區(qū)域a內(nèi)包含的邊緣的平均分布信息pa以及每一虛擬子圖像區(qū)域內(nèi)包含的邊緣的平均分布信息pi，其中，i＝1，2，…，s；

在存在使得表達(dá)式pa<pi成立的虛擬子圖像區(qū)域的情況下，按照所述圖像區(qū)域a細(xì)分得到所述s個(gè)虛擬子圖像區(qū)域的細(xì)分方式，將所述圖像區(qū)域a細(xì)分成 s個(gè)子圖像區(qū)域，其中，所述s個(gè)子圖像區(qū)域與所述s個(gè)虛擬子圖像區(qū)域一致。

可選的，所述計(jì)算圖像區(qū)域a內(nèi)包含的邊緣的平均分布信息pa以及每一虛擬子圖像區(qū)域內(nèi)包含的邊緣的平均分布信息pi，包括：

按照以下表達(dá)式：

分別計(jì)算圖像區(qū)域a內(nèi)包含的邊緣的平均分布信息pa以及每一虛擬子圖像區(qū)域內(nèi)包含的邊緣的平均分布信息pi；其中，sedge為一個(gè)圖像區(qū)域中包含的邊緣數(shù)量，ldiagonal為一個(gè)圖像區(qū)域?qū)蔷€的長(zhǎng)度。

可選的，所述計(jì)算圖像區(qū)域a內(nèi)包含的邊緣的平均分布信息pa以及每一虛擬子圖像區(qū)域內(nèi)包含的邊緣的平均分布信息pi，包括：

按照以下表達(dá)式：

分別計(jì)算圖像區(qū)域a內(nèi)包含的邊緣的平均分布信息pa以及每一虛擬子圖像區(qū)域內(nèi)包含的邊緣的平均分布信息pi；其中，sedge為一個(gè)圖像區(qū)域中包含的邊緣數(shù)量，lperimeter為一個(gè)圖像區(qū)域的周長(zhǎng)。

可選的，所述按照預(yù)設(shè)的圖像合并規(guī)則，對(duì)所述待合并圖像區(qū)域進(jìn)行合并處理，確定合并處理后的各個(gè)圖像區(qū)域?yàn)獒槍?duì)待分割圖像的圖像分割結(jié)果，包括：

對(duì)劃分得到的子圖像區(qū)域和未劃分子圖像區(qū)域的圖像區(qū)域中的r個(gè)圖像區(qū)域進(jìn)行虛擬合并，得到圖像區(qū)域b；

計(jì)算所述r個(gè)圖像區(qū)域中每一圖像區(qū)域內(nèi)包含的邊緣的平均分布信息pj以及所述圖像區(qū)域b內(nèi)包含的邊緣的平均分布信息pb，其中，j＝1，2，…，r；

在所述r個(gè)圖像區(qū)域中的每一圖像區(qū)域均使得表達(dá)式pb＞pj成立的情況下，按照所述r個(gè)圖像區(qū)域合并得到所述圖像區(qū)域b的合并方式，將所述r個(gè)圖像區(qū)域合并為一個(gè)圖像區(qū)域，其中，合并后得到的圖像區(qū)域與所述圖像區(qū)域b 一致。

可選的，所述按照預(yù)設(shè)的圖像合并規(guī)則，對(duì)所述待合并圖像區(qū)域進(jìn)行合并處理，確定合并處理后的各個(gè)圖像區(qū)域?yàn)獒槍?duì)待分割圖像的圖像分割結(jié)果，包括：

將合并處理后得到的各個(gè)圖像區(qū)域內(nèi)包含的邊緣數(shù)量最多的圖像區(qū)域確定為目標(biāo)圖像區(qū)域；

對(duì)所確定的目標(biāo)圖像區(qū)域中的邊緣進(jìn)行連接，生成連通域，確定所述連通域?yàn)獒槍?duì)待分割圖像的圖像分割結(jié)果。

為達(dá)到上述目的，本發(fā)明實(shí)施例公開了一種圖像分割裝置，所述裝置包括：

邊緣圖像生成模塊，用于獲得待分割圖像并對(duì)所述待分割圖像進(jìn)行邊緣提取，生成所述待分割圖像的邊緣圖像；

圖像區(qū)域劃分模塊，用于按照預(yù)設(shè)的區(qū)域劃分規(guī)則，將所述邊緣圖像劃分成多個(gè)圖像區(qū)域；

待細(xì)分區(qū)域篩選模塊，用于獲得每個(gè)圖像區(qū)域內(nèi)邊緣的第一邊緣分布信息，根據(jù)所述第一邊緣分布信息篩選待細(xì)分圖像區(qū)域；

圖像區(qū)域細(xì)分模塊，用于按照預(yù)設(shè)的圖像細(xì)分規(guī)則，對(duì)所述待細(xì)分圖像區(qū)域進(jìn)行細(xì)分處理，獲得所述待細(xì)分圖像區(qū)域的子圖像區(qū)域，其中，所述預(yù)設(shè)的圖像細(xì)分規(guī)則包括：與圖像區(qū)域內(nèi)包含的邊緣數(shù)量相關(guān)的細(xì)分規(guī)則；

待合并區(qū)域篩選模塊，用于獲得所述子圖像區(qū)域以及未經(jīng)過細(xì)分處理的圖像區(qū)域中的每一個(gè)圖像區(qū)域內(nèi)邊緣的第二邊緣分布信息，根據(jù)所述第二邊緣分布信息篩選待合并圖像區(qū)域；

圖像區(qū)域合并模塊，用于按照預(yù)設(shè)的圖像合并規(guī)則，對(duì)所述待合并圖像區(qū)域進(jìn)行合并處理，確定合并處理后的各個(gè)圖像區(qū)域?yàn)獒槍?duì)待分割圖像的圖像分割結(jié)果，其中，所述預(yù)設(shè)的圖像合并規(guī)則包括：與子圖像區(qū)域以及未經(jīng)過細(xì)分處理的圖像區(qū)域中的每一個(gè)圖像區(qū)域內(nèi)包含的邊緣數(shù)量相關(guān)的合并規(guī)則。

可選的，所述圖像區(qū)域劃分模塊，用于：

分別沿水平方向和豎直方向?qū)λ龃指顖D像進(jìn)行劃分，得到(m+1)* (n+1)個(gè)圖像區(qū)域；其中，m為水平方向分割線的數(shù)量，n為豎直方向分割線的數(shù)量，m、n均為非負(fù)整數(shù)。

可選的，所述圖像區(qū)域細(xì)分模塊，包括：

虛擬區(qū)域劃分單元，用于對(duì)劃分得到的圖像區(qū)域a進(jìn)行虛擬細(xì)分，得到s個(gè)虛擬子圖像區(qū)域；

第一分布信息計(jì)算單元，用于計(jì)算圖像區(qū)域a內(nèi)包含的邊緣的平均分布信息pa以及每一虛擬子圖像區(qū)域內(nèi)包含的邊緣的平均分布信息pi，其中，i＝1，2，…，s；

區(qū)域細(xì)分單元，用于在存在使得表達(dá)式pa<pi成立的虛擬子圖像區(qū)域的情況下，按照所述圖像區(qū)域a細(xì)分得到所述s個(gè)虛擬子圖像區(qū)域的細(xì)分方式，將所述圖像區(qū)域a細(xì)分成s個(gè)子圖像區(qū)域，其中，所述s個(gè)子圖像區(qū)域與所述s個(gè)虛擬子圖像區(qū)域一致。

可選的，所述第一分布信息計(jì)算單元，用于：

按照以下表達(dá)式：

分別計(jì)算圖像區(qū)域a內(nèi)包含的邊緣的平均分布信息pa以及每一虛擬子圖像區(qū)域內(nèi)包含的邊緣的平均分布信息pi；其中，sedge為一個(gè)圖像區(qū)域中包含的邊緣數(shù)量，ldiagonal為一個(gè)圖像區(qū)域?qū)蔷€的長(zhǎng)度。

可選的，所述第一分布信息計(jì)算單元，用于：

按照以下表達(dá)式：

分別計(jì)算圖像區(qū)域a內(nèi)包含的邊緣的平均分布信息pa以及每一虛擬子圖像區(qū)域內(nèi)包含的邊緣的平均分布信息pi；其中，sedge為一個(gè)圖像區(qū)域中包含的邊緣數(shù)量，lperimeter為一個(gè)圖像區(qū)域的周長(zhǎng)。

可選的，所述圖像區(qū)域合并模塊，包括：

虛擬區(qū)域合并單元，用于對(duì)劃分得到的子圖像區(qū)域和未劃分子圖像區(qū)域的圖像區(qū)域中的r個(gè)圖像區(qū)域進(jìn)行虛擬合并，得到圖像區(qū)域b；

第二分布信息計(jì)算單元，用于計(jì)算所述r個(gè)圖像區(qū)域中每一圖像區(qū)域內(nèi)包含的邊緣的平均分布信息pj以及所述圖像區(qū)域b內(nèi)包含的邊緣的平均分布信息pb，其中，j＝1，2，…，r；

區(qū)域合并單元，用于在所述r個(gè)圖像區(qū)域中的每一圖像區(qū)域均使得表達(dá)式pb＞pj成立的情況下，按照所述r個(gè)圖像區(qū)域合并得到所述圖像區(qū)域b的合并方式，將所述r個(gè)圖像區(qū)域合并為一個(gè)圖像區(qū)域，其中，合并后得到的圖像區(qū)域與所述圖像區(qū)域b一致。

可選的，所述圖像區(qū)域合并模塊，包括：

目標(biāo)區(qū)域確定單元，用于將合并處理后得到的各個(gè)圖像區(qū)域內(nèi)包含的邊緣數(shù)量最多的圖像區(qū)域確定為目標(biāo)圖像區(qū)域；

分割結(jié)果確定單元，用于對(duì)所確定的目標(biāo)圖像區(qū)域中的邊緣進(jìn)行連接，生成連通域，確定所述連通域?yàn)獒槍?duì)待分割圖像的圖像分割結(jié)果。

本發(fā)明實(shí)施例提供的一種圖像分割方法及裝置，該方法包括：首先獲得待分割圖像并對(duì)待分割圖像進(jìn)行邊緣提取，生成待分割圖像的邊緣圖像；其次，按照預(yù)設(shè)的區(qū)域劃分規(guī)則，將邊緣圖像劃分成多個(gè)圖像區(qū)域；獲得每個(gè)圖像區(qū)域內(nèi)邊緣的第一邊緣分布信息，根據(jù)第一邊緣分布信息篩選待細(xì)分圖像區(qū)域；然后，按照預(yù)設(shè)的圖像細(xì)分規(guī)則，對(duì)待細(xì)分圖像區(qū)域進(jìn)行細(xì)分處理，獲得待細(xì)分圖像區(qū)域的子圖像區(qū)域；獲得子圖像區(qū)域以及未經(jīng)過細(xì)分處理的圖像區(qū)域中的每一個(gè)圖像區(qū)域內(nèi)邊緣的第二邊緣分布信息，根據(jù)第二邊緣分布信息篩選待合并圖像區(qū)域；最后，按照預(yù)設(shè)的圖像合并規(guī)則，對(duì)待合并圖像區(qū)域進(jìn)行合并處理，確定合并處理后的各個(gè)圖像區(qū)域?yàn)獒槍?duì)待分割圖像的圖像分割結(jié)果。應(yīng)用本發(fā)明實(shí)施例提供的方案進(jìn)行圖像分割，在將待分割圖像劃分成多個(gè)圖像區(qū)域后，進(jìn)一步將多個(gè)圖像區(qū)域中符合圖像區(qū)域細(xì)分或圖像區(qū)域合并的圖像區(qū)域進(jìn)行細(xì)分或合并，這樣劃分得到的圖像區(qū)域中盡可能的包含了完整的圖像目標(biāo)，因此，降低了待分割圖像中的目標(biāo)被打散的程度，提高了目標(biāo)提取的準(zhǔn)確率。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種圖像分割方法的流程示意圖；

圖2a為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種對(duì)邊緣圖像進(jìn)行圖像劃分的示意圖；

圖2b為對(duì)圖2a中劃分得到的各個(gè)圖像區(qū)域進(jìn)行第一層細(xì)分得到的細(xì)分結(jié)果的示意圖；

圖2c為對(duì)圖2a中劃分得到的各個(gè)圖像區(qū)域進(jìn)行第二層細(xì)分得到的細(xì)分結(jié)果的示意圖；

圖2d為對(duì)圖2c中劃分得到的各個(gè)圖像區(qū)域進(jìn)行第一層合并得到的合并結(jié)果的示意圖；

圖2e為對(duì)圖2c中劃分得到的各個(gè)圖像區(qū)域進(jìn)行第二層合并得到的合并結(jié)果的示意圖；

圖2f為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種t型節(jié)點(diǎn)的示意圖；

圖3為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種圖像分割裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實(shí)施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種圖像分割方法的流程示意圖，該方法可以包括以下步驟：

步驟s101：獲得待分割圖像并對(duì)待分割圖像進(jìn)行邊緣提取，生成待分割圖像的邊緣圖像。

其中，所獲得的待分割圖像可以為灰度圖像。實(shí)際應(yīng)用中，對(duì)于需要進(jìn)行圖像分割的彩色圖像而言，要對(duì)其進(jìn)行灰度化處理，以得到針對(duì)該彩色圖像的待分割圖像。

當(dāng)獲得待分割圖像之后，可以采用常規(guī)的邊緣提取算法來提取待分割圖像中的邊緣。具體的，常規(guī)的邊緣提取算法可以是susan算子、canny算子、sobel算子等等，上述列舉的具體的邊緣提取算法均為常用的圖像處理算法，本發(fā)明并不需要對(duì)進(jìn)行邊緣提取時(shí)所采用的具體的邊緣提取算法進(jìn)行限定，本領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)人員需要根據(jù)實(shí)際應(yīng)用時(shí)的具體情況進(jìn)行選擇。

步驟s102：按照預(yù)設(shè)的區(qū)域劃分規(guī)則，將邊緣圖像劃分成多個(gè)圖像區(qū)域。

在本發(fā)明的一種具體實(shí)現(xiàn)方式中，可以分別沿水平方向和豎直方向?qū)Υ指顖D像進(jìn)行劃分，得到(m+1)*(n+1)個(gè)圖像區(qū)域，其中，m為水平方向分割線的數(shù)量，n為豎直方向分割線的數(shù)量，m、n均為非負(fù)整數(shù)。

參見圖2a，為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種對(duì)邊緣圖像進(jìn)行圖像劃分的示意圖，圖2a中的圖像被劃分成4*3＝12個(gè)圖像區(qū)域，其中，水平方向分割線的數(shù)量m＝3，豎直方向分割線的數(shù)量n＝2。

需要說明的是，上述列舉的對(duì)邊緣圖像進(jìn)行劃分的實(shí)現(xiàn)方式僅僅是眾多實(shí)現(xiàn)方式中的一種具體方式而已。當(dāng)然，還可以有其他可行的圖像區(qū)域劃分方式，本發(fā)明實(shí)施例不需要對(duì)此進(jìn)行限定，本領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)人員需要根據(jù)實(shí)際應(yīng)用時(shí)的具體情況進(jìn)行合理的設(shè)置。

為了便于描述，現(xiàn)將步驟s103-s104結(jié)合起來進(jìn)行詳細(xì)的說明。

步驟s103：獲得每個(gè)圖像區(qū)域內(nèi)邊緣的第一邊緣分布信息，根據(jù)第一邊緣分布信息篩選待細(xì)分圖像區(qū)域。

步驟s104：按照預(yù)設(shè)的圖像細(xì)分規(guī)則，對(duì)待細(xì)分圖像區(qū)域進(jìn)行細(xì)分處理，獲得待細(xì)分圖像區(qū)域的子圖像區(qū)域。

其中，預(yù)設(shè)的圖像細(xì)分規(guī)則包括：與圖像區(qū)域內(nèi)包含的邊緣數(shù)量相關(guān)的細(xì)分規(guī)則。

具體的，這里提及的每個(gè)圖像區(qū)域內(nèi)邊緣的第一邊緣分布信息，可以根據(jù)一個(gè)圖像區(qū)域內(nèi)包含的邊緣數(shù)量sum與該圖像區(qū)域以像素點(diǎn)為單位得到的區(qū) 域面積area之間的比值sum/area來獲得。

進(jìn)一步的，可以對(duì)該圖像區(qū)域進(jìn)行虛擬細(xì)分，得到i個(gè)子圖像區(qū)域，分別計(jì)算該圖像區(qū)域內(nèi)包含的邊緣的第一邊緣分布信息，以及虛擬細(xì)分得到的i個(gè)子圖像區(qū)域內(nèi)包含的邊緣的第一邊緣分布信息，當(dāng)計(jì)算得到的i個(gè)子圖像區(qū)域的第一邊緣分布信息中存在大于該圖像區(qū)域的第一邊緣分布信息的子圖像區(qū)域的情況下，將該圖像區(qū)域確定為待細(xì)分圖像區(qū)域并篩選出來以進(jìn)行后續(xù)的細(xì)分處理。

需要說明的是，所謂的虛擬細(xì)分僅僅是邏輯上的細(xì)分，此時(shí)并不是真正將所獲得每個(gè)圖像細(xì)分成多個(gè)子區(qū)域，這里進(jìn)行虛擬細(xì)分的目的是為了進(jìn)行判斷被虛擬細(xì)分的圖像區(qū)域是否為待細(xì)分圖像區(qū)域。

在本發(fā)明的一種具體實(shí)現(xiàn)方式中，按照預(yù)設(shè)的圖像細(xì)分規(guī)則，對(duì)待細(xì)分圖像區(qū)域進(jìn)行細(xì)分處理，獲得待細(xì)分圖像區(qū)域的子圖像區(qū)域，可以包括以下步驟：

(1)對(duì)劃分得到的圖像區(qū)域a進(jìn)行虛擬細(xì)分，得到s個(gè)虛擬子圖像區(qū)域；

(2)計(jì)算圖像區(qū)域a內(nèi)包含的邊緣的平均分布信息pa以及每一虛擬子圖像區(qū)域內(nèi)包含的邊緣的平均分布信息pi，其中，i＝1，2，…，s；

(3)在存在使得表達(dá)式pa<pi成立的虛擬子圖像區(qū)域的情況下，按照?qǐng)D像區(qū)域a細(xì)分得到s個(gè)虛擬子圖像區(qū)域的細(xì)分方式，將圖像區(qū)域a細(xì)分成s個(gè)子圖像區(qū)域，其中，s個(gè)子圖像區(qū)域與s個(gè)虛擬子圖像區(qū)域一致。

需要說明的是，在存在使得表達(dá)式pa<pi成立的虛擬子圖像區(qū)域的情況下，可以確定圖像區(qū)域a為待細(xì)分圖像區(qū)域；反之，在不存在使得表達(dá)式pa<pi成立的虛擬子圖像區(qū)域的情況下，確定圖像區(qū)域a不是待細(xì)分圖像區(qū)域，該區(qū)域保持不變。

具體的，可以通過以下兩種方式來計(jì)算圖像區(qū)域a內(nèi)包含的邊緣的平均分布信息pa以及每一虛擬子圖像區(qū)域內(nèi)包含的邊緣的平均分布信息pi，如下：

方式一：

按照以下表達(dá)式：

分別計(jì)算圖像區(qū)域a內(nèi)包含的邊緣的平均分布信息pa以及每一虛擬子圖像區(qū)域內(nèi)包含的邊緣的平均分布信息pi；其中，sedge為一個(gè)圖像區(qū)域中包含的邊緣數(shù)量，ldiagonal為一個(gè)圖像區(qū)域?qū)蔷€的長(zhǎng)度。

方式二：

按照以下表達(dá)式：

分別計(jì)算圖像區(qū)域a內(nèi)包含的邊緣的平均分布信息pa以及每一虛擬子圖像區(qū)域內(nèi)包含的邊緣的平均分布信息pi；其中，sedge為一個(gè)圖像區(qū)域中包含的邊緣數(shù)量，lperimeter為一個(gè)圖像區(qū)域的周長(zhǎng)。

需要說明的是，為了便于計(jì)算，上述兩種方式中用圖像區(qū)域的對(duì)角線的長(zhǎng)度ldiagonal或圖像區(qū)域的周長(zhǎng)lperimeter來替代圖像區(qū)域的面積area。于是，這里提及的“圖像區(qū)域a內(nèi)包含的邊緣的平均分布信息pa”是對(duì)上面提及的“圖像區(qū)域內(nèi)包含的邊緣的第一邊緣分布信息”的近似計(jì)算；同樣的，“每一虛擬子圖像區(qū)域內(nèi)包含的邊緣的平均分布信息pi”分別是對(duì)“虛擬細(xì)分得到的i個(gè)子圖像區(qū)域內(nèi)包含的邊緣的第一邊緣分布信息”的近似計(jì)算。

當(dāng)然，上述列舉的兩種計(jì)算圖像區(qū)域a內(nèi)包含的邊緣的平均分布信息pa以及每一虛擬子圖像區(qū)域內(nèi)包含的邊緣的平均分布信息pi僅僅是眾多實(shí)現(xiàn)方式中的兩種具體方式而已，本發(fā)明不需要對(duì)此進(jìn)行限定，任何可能的實(shí)現(xiàn)方式均可以應(yīng)用于本發(fā)明。

參見圖2b，為對(duì)圖2a中劃分得到的各個(gè)圖像區(qū)域進(jìn)行第一層細(xì)分得到的細(xì)分結(jié)果的示意圖。具體的，可以利用田字格2*2的模板(即水平方式的分割線數(shù)量以及豎直方向的分割線的數(shù)量均為1)將圖2a中篩選出每個(gè)待細(xì)分圖像區(qū)域分別劃分為4個(gè)區(qū)域，稱作對(duì)圖2a中劃分得到的各個(gè)圖像區(qū)域的第一層細(xì)分(參見圖2b中的灰色區(qū)域)。

參見圖2c，為對(duì)圖2a中劃分得到的各個(gè)圖像區(qū)域進(jìn)行第二層細(xì)分得到的細(xì) 分結(jié)果的示意圖。具體的，首先需要對(duì)圖2b中的每個(gè)圖像區(qū)域進(jìn)行篩選，篩選出待細(xì)分圖像區(qū)域，仍然可以利用田字格2*2的模板將圖2b中篩選出每個(gè)待細(xì)分圖像區(qū)域分別劃分為4個(gè)區(qū)域，稱作對(duì)圖2a中劃分得到的各個(gè)圖像區(qū)域的第二層細(xì)分(參見圖2c中虛線劃分的區(qū)域)。

應(yīng)用本實(shí)施例提供的方案時(shí)，可以利用對(duì)圖2b或圖2c中的細(xì)分方式不斷的對(duì)圖2a中的圖像區(qū)域進(jìn)行層層細(xì)分，直至得到的每個(gè)圖像區(qū)域不存在待細(xì)分圖像區(qū)域?yàn)橹埂?/p>

需要說明的是，圖2b與圖2c中提及的利用田字格2*2的模板對(duì)待細(xì)分圖像區(qū)域的細(xì)分僅僅是眾多細(xì)分方式中的一種具體的方式而已，本發(fā)明不需要限定對(duì)待細(xì)分圖像區(qū)域進(jìn)行細(xì)分處理時(shí)所利用的具體的細(xì)分方式，當(dāng)然，更不需要限定田字格模板的大小，例如，還可以使用3*3、5*5等田字格模板。本領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)人員需要根據(jù)實(shí)際應(yīng)用中的具體情況進(jìn)行合理的設(shè)置，任何可能的實(shí)現(xiàn)方式均可以應(yīng)用于本發(fā)明。

為了便于描述，現(xiàn)將步驟s105-s106結(jié)合起來進(jìn)行詳細(xì)的說明。

步驟s105：獲得子圖像區(qū)域以及未經(jīng)過細(xì)分處理的圖像區(qū)域中的每一個(gè)圖像區(qū)域內(nèi)邊緣的第二邊緣分布信息，根據(jù)第二邊緣分布信息篩選待合并圖像區(qū)域。

步驟s106：按照預(yù)設(shè)的圖像合并規(guī)則，對(duì)待合并圖像區(qū)域進(jìn)行合并處理，確定合并處理后的各個(gè)圖像區(qū)域?yàn)獒槍?duì)待分割圖像的圖像分割結(jié)果。

其中，預(yù)設(shè)的圖像合并規(guī)則包括：與子圖像區(qū)域以及未經(jīng)過細(xì)分處理的圖像區(qū)域中的每一個(gè)圖像區(qū)域內(nèi)包含的邊緣數(shù)量相關(guān)的合并規(guī)則。

具體的，這里提及的子圖像區(qū)域以及未經(jīng)過細(xì)分處理的圖像區(qū)域中的每一個(gè)圖像區(qū)域內(nèi)邊緣的第二邊緣分布信息，同樣可以根據(jù)一個(gè)圖像區(qū)域內(nèi)包含的邊緣數(shù)量sum與該圖像區(qū)域以像素點(diǎn)為單位得到的區(qū)域面積area之間的比值sum/area來獲得。

進(jìn)一步的，可以對(duì)子圖像區(qū)域以及未經(jīng)過細(xì)分處理的圖像區(qū)域中的j個(gè)圖像區(qū)域進(jìn)行虛擬合并，得到一個(gè)虛擬合并處理后的圖像區(qū)域，然后，分別計(jì)算虛擬合并前j個(gè)圖像區(qū)域的第二邊緣分布信息，以及虛擬合并后得到的圖像區(qū)域的 第二邊緣分布信息，當(dāng)計(jì)算得到的j個(gè)圖像區(qū)域的第二分布信息均小于虛擬合并處理后得到的圖像區(qū)域的第二分布信息的情況下，將j個(gè)圖像區(qū)域確定為待合并圖像區(qū)域并篩選出來以進(jìn)行后續(xù)的合并處理。

需要說明的是，所謂的虛擬合并僅僅是邏輯上的合并，此時(shí)并不是真正將子圖像區(qū)域以及未經(jīng)過細(xì)分處理的圖像區(qū)域中的j個(gè)圖像區(qū)域合并成一個(gè)圖像區(qū)域，這里進(jìn)行虛擬合并的目的是為了進(jìn)行判斷被虛擬合并的圖像區(qū)域是否為待合并圖像區(qū)域。

在本發(fā)明的一種具體實(shí)現(xiàn)方式中，按照預(yù)設(shè)的圖像合并規(guī)則，對(duì)待合并圖像區(qū)域進(jìn)行合并處理，確定合并處理后的各個(gè)圖像區(qū)域?yàn)獒槍?duì)待分割圖像的圖像分割結(jié)果，可以包括以下步驟：

(1)對(duì)劃分得到的子圖像區(qū)域和未劃分子圖像區(qū)域的圖像區(qū)域中的r個(gè)圖像區(qū)域進(jìn)行虛擬合并，得到圖像區(qū)域b；

(2)計(jì)算r個(gè)圖像區(qū)域中每一圖像區(qū)域內(nèi)包含的邊緣的平均分布信息pj以及圖像區(qū)域b內(nèi)包含的邊緣的平均分布信息pb，其中，j＝1，2，…，r；

(3)在r個(gè)圖像區(qū)域中的每一圖像區(qū)域均使得表達(dá)式pb＞pj成立的情況下，按照r個(gè)圖像區(qū)域合并得到圖像區(qū)域b的合并方式，將r個(gè)圖像區(qū)域合并為一個(gè)圖像區(qū)域，其中，合并后得到的圖像區(qū)域與圖像區(qū)域b一致。

需要說明的是，在r個(gè)圖像區(qū)域中的每一圖像區(qū)域均使得表達(dá)式pb＞pj成立的情況下，可以確定r個(gè)圖像區(qū)域?yàn)榇喜D像區(qū)域；否則，確定r個(gè)圖像區(qū)域不是待合并圖像區(qū)域，該r個(gè)圖像區(qū)域保持不變。

具體的，可以通過以下兩種方式來計(jì)算劃分得到的子圖像區(qū)域和未劃分子圖像區(qū)域的圖像區(qū)域中的r個(gè)圖像區(qū)域內(nèi)包含的邊緣的平均分布信息pj以及圖像區(qū)域b內(nèi)包含的邊緣的平均分布信息pb，如下：

方式一：

按照以下表達(dá)式：

分別計(jì)算r個(gè)圖像區(qū)域中每一圖像區(qū)域內(nèi)包含的邊緣的平均分布信息pj以及圖像區(qū)域b內(nèi)包含的邊緣的平均分布信息pb；其中，sedge為一個(gè)圖像區(qū)域中包含的邊緣數(shù)量，ldiagonal為一個(gè)圖像區(qū)域?qū)蔷€的長(zhǎng)度。

方式二：

按照以下表達(dá)式：

分別計(jì)算r個(gè)圖像區(qū)域中每一圖像區(qū)域內(nèi)包含的邊緣的平均分布信息pj以及圖像區(qū)域b內(nèi)包含的邊緣的平均分布信息pb；其中，sedge為一個(gè)圖像區(qū)域中包含的邊緣數(shù)量，lperimeter為一個(gè)圖像區(qū)域的周長(zhǎng)。

需要說明的是，為了便于計(jì)算，上述兩種方式中用圖像區(qū)域的對(duì)角線的長(zhǎng)度ldiagonal或圖像區(qū)域的周長(zhǎng)lperimeter來替代圖像區(qū)域的面積area。于是，這里提及的“r個(gè)圖像區(qū)域中每一圖像區(qū)域內(nèi)包含的邊緣的平均分布信息pj”是對(duì)上面提及的“子圖像區(qū)域以及未經(jīng)過細(xì)分處理的圖像區(qū)域中的每一個(gè)圖像區(qū)域內(nèi)邊緣的第二邊緣分布信息”的近似計(jì)算；同樣的，“圖像區(qū)域b內(nèi)包含的邊緣的平均分布信息pb”是對(duì)“虛擬合并后得到的圖像區(qū)域的第二邊緣分布信息”的近似計(jì)算。

當(dāng)然，上述列舉的兩種計(jì)算劃分得到的子圖像區(qū)域和未劃分子圖像區(qū)域的圖像區(qū)域中的r個(gè)圖像區(qū)域pj以及圖像區(qū)域b內(nèi)包含的邊緣的平均分布信息pb僅僅是眾多實(shí)現(xiàn)方式中的兩種具體方式而已，本發(fā)明不需要對(duì)此進(jìn)行限定，任何可能的實(shí)現(xiàn)方式均可以應(yīng)用于本發(fā)明。

圖2d為對(duì)圖2c中劃分得到的各個(gè)圖像區(qū)域進(jìn)行第一層合并得到的合并結(jié)果的示意圖(參見圖2d中的灰色區(qū)域)。圖2e為對(duì)圖2c中劃分得到的各個(gè)圖像區(qū)域進(jìn)行第二層合并得到的合并結(jié)果的示意圖(參見圖2e中的帶有左斜線的陰影區(qū)域)。應(yīng)用本實(shí)施例提供的方案時(shí)，可以利用對(duì)圖2d或圖2e中的細(xì)分方式不斷地對(duì)圖2c中的圖像區(qū)域進(jìn)行層層合并，直至得到的每個(gè)圖像區(qū)域不存在待合并圖像區(qū)域?yàn)橹埂?/p>

另外，從圖2b-2e可以看出，細(xì)分或合并處理后得到的多個(gè)圖像區(qū)域中具有 如圖2f所示的t型節(jié)點(diǎn)(如點(diǎn)o)，本發(fā)明實(shí)施例將層次t窗口建模方式應(yīng)用于圖像分割過程，保證了對(duì)圖像分割時(shí)不再是對(duì)全部圖像區(qū)域的處理，而是可以對(duì)多個(gè)圖像區(qū)域中的一部分圖像區(qū)域進(jìn)行細(xì)分或合并，避免出現(xiàn)因劃分區(qū)域過細(xì)將圖像目標(biāo)打散的問題。

需要說明的是，本發(fā)明不需要限定對(duì)待合并圖像區(qū)域進(jìn)行合并處理時(shí)所利用的具體的合并方式，本領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)人員需要根據(jù)實(shí)際應(yīng)用中的具體情況進(jìn)行合理的設(shè)置，任何可能的實(shí)現(xiàn)方式均可以應(yīng)用于本發(fā)明。

應(yīng)用本發(fā)明實(shí)施例提供的圖像分割方法，在將待分割圖像劃分成多個(gè)圖像區(qū)域后，可以進(jìn)一步將多個(gè)圖像區(qū)域中符合圖像區(qū)域細(xì)分或圖像區(qū)域合并的圖像區(qū)域進(jìn)行細(xì)分或合并，以便劃分得到的圖像區(qū)域中盡可能的包含完整的圖像目標(biāo)，因此，降低了待分割圖像中的目標(biāo)被打散的程度，提高了目標(biāo)提取的準(zhǔn)確率。

在本發(fā)明的一種優(yōu)選實(shí)施例中，按照預(yù)設(shè)的圖像合并規(guī)則，對(duì)待合并圖像區(qū)域進(jìn)行合并處理，確定合并處理后的各個(gè)圖像區(qū)域?yàn)獒槍?duì)待分割圖像的圖像分割結(jié)果，可以包括以下步驟：

(1)將合并處理后得到的各個(gè)圖像區(qū)域內(nèi)包含的邊緣數(shù)量最多的圖像區(qū)域確定為目標(biāo)圖像區(qū)域；

(2)對(duì)所確定的目標(biāo)圖像區(qū)域中的邊緣進(jìn)行連接，生成連通域，確定連通域?yàn)獒槍?duì)待分割圖像的圖像分割結(jié)果。

需要說明的是，在對(duì)圖像區(qū)域中的邊緣進(jìn)行連接時(shí)，可以利用常規(guī)的邊緣連接方法，例如，可以對(duì)圖像區(qū)域中的邊緣上的像素點(diǎn)進(jìn)行8鄰域以及16鄰域搜索，若16鄰域內(nèi)包含邊緣而8鄰域不包含邊緣的時(shí)候，需要將該像素點(diǎn)和16鄰域邊緣點(diǎn)之間的像素點(diǎn)也標(biāo)記為邊緣點(diǎn)，從而實(shí)現(xiàn)該點(diǎn)與16鄰域邊緣點(diǎn)之間的邊緣連接。當(dāng)然，本發(fā)明不需要對(duì)具體的邊緣連接算法進(jìn)行限定，本領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)人員需要根據(jù)實(shí)際應(yīng)用中的具體情況進(jìn)行合理的設(shè)置。

應(yīng)用本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例提供的圖像分割方法，可以進(jìn)一步獲得最有可能包含目標(biāo)的圖像區(qū)域，即目標(biāo)圖像區(qū)域；這樣有助于降低后續(xù)處理時(shí)對(duì)不包含目標(biāo)的圖像區(qū)域進(jìn)行處理的計(jì)算量。

圖3為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種圖像分割裝置的結(jié)構(gòu)示意圖，該裝置可以包括：

邊緣圖像生成模塊210，用于獲得待分割圖像并對(duì)待分割圖像進(jìn)行邊緣提取，生成待分割圖像的邊緣圖像。

圖像區(qū)域劃分模塊220，用于按照預(yù)設(shè)的區(qū)域劃分規(guī)則，將邊緣圖像劃分成多個(gè)圖像區(qū)域。

待細(xì)分區(qū)域篩選模塊230，用于獲得每個(gè)圖像區(qū)域內(nèi)邊緣的第一邊緣分布信息，根據(jù)第一邊緣分布信息篩選待細(xì)分圖像區(qū)域。

圖像區(qū)域細(xì)分模塊240，用于按照預(yù)設(shè)的圖像細(xì)分規(guī)則，對(duì)待細(xì)分圖像區(qū)域進(jìn)行細(xì)分處理，獲得待細(xì)分圖像區(qū)域的子圖像區(qū)域。

其中，預(yù)設(shè)的圖像細(xì)分規(guī)則包括：與圖像區(qū)域內(nèi)包含的邊緣數(shù)量相關(guān)的細(xì)分規(guī)則。

待合并區(qū)域篩選模塊250，用于獲得子圖像區(qū)域以及未經(jīng)過細(xì)分處理的圖像區(qū)域中的每一個(gè)圖像區(qū)域內(nèi)邊緣的第二邊緣分布信息，根據(jù)第二邊緣分布信息篩選待合并圖像區(qū)域。

圖像區(qū)域合并模塊260，用于按照預(yù)設(shè)的圖像合并規(guī)則，對(duì)待合并圖像區(qū)域進(jìn)行合并處理，確定合并處理后的各個(gè)圖像區(qū)域?yàn)獒槍?duì)待分割圖像的圖像分割結(jié)果。

其中，預(yù)設(shè)的圖像合并規(guī)則包括：與子圖像區(qū)域以及未經(jīng)過細(xì)分處理的圖像區(qū)域中的每一個(gè)圖像區(qū)域內(nèi)包含的邊緣數(shù)量相關(guān)的合并規(guī)則。

具體的，圖像區(qū)域劃分模塊220，用于：

分別沿水平方向和豎直方向?qū)Υ指顖D像進(jìn)行劃分，得到(m+1)*(n+1)個(gè)圖像區(qū)域；其中，m為水平方向分割線的數(shù)量，n為豎直方向分割線的數(shù)量，m、n均為非負(fù)整數(shù)。

在本發(fā)明的一種具體實(shí)現(xiàn)方式中，圖像區(qū)域細(xì)分模塊240，可以包括：

虛擬區(qū)域劃分單元，用于對(duì)劃分得到的圖像區(qū)域a進(jìn)行虛擬細(xì)分，得到s個(gè)虛擬子圖像區(qū)域；

第一分布信息計(jì)算單元，用于計(jì)算圖像區(qū)域a內(nèi)包含的邊緣的平均分布信息pa以及每一虛擬子圖像區(qū)域內(nèi)包含的邊緣的平均分布信息pi，其中，i＝1，2，…，s；

區(qū)域細(xì)分單元，用于在存在使得表達(dá)式pa<pi成立的虛擬子圖像區(qū)域的情況下，按照?qǐng)D像區(qū)域a細(xì)分得到s個(gè)虛擬子圖像區(qū)域的細(xì)分方式，將圖像區(qū)域a細(xì)分成s個(gè)子圖像區(qū)域，其中，s個(gè)子圖像區(qū)域與s個(gè)虛擬子圖像區(qū)域一致。

具體的，第一分布信息計(jì)算單元，用于：

按照以下表達(dá)式：

分別計(jì)算圖像區(qū)域a內(nèi)包含的邊緣的平均分布信息pa以及每一虛擬子圖像區(qū)域內(nèi)包含的邊緣的平均分布信息pi；其中，sedge為一個(gè)圖像區(qū)域中包含的邊緣數(shù)量，ldiagonal為一個(gè)圖像區(qū)域?qū)蔷€的長(zhǎng)度。

具體的，第一分布信息計(jì)算單元，用于：

按照以下表達(dá)式：

分別計(jì)算圖像區(qū)域a內(nèi)包含的邊緣的平均分布信息pa以及每一虛擬子圖像區(qū)域內(nèi)包含的邊緣的平均分布信息pi；其中，sedge為一個(gè)圖像區(qū)域中包含的邊緣數(shù)量，lperimeter為一個(gè)圖像區(qū)域的周長(zhǎng)。

在本發(fā)明的一種具體實(shí)現(xiàn)方式中，圖像區(qū)域合并模塊260，可以包括：

虛擬區(qū)域合并單元，用于對(duì)劃分得到的子圖像區(qū)域和未劃分子圖像區(qū)域的圖像區(qū)域中的r個(gè)圖像區(qū)域進(jìn)行虛擬合并，得到圖像區(qū)域b；

第二分布信息計(jì)算單元，用于計(jì)算r個(gè)圖像區(qū)域中每一圖像區(qū)域內(nèi)包含的邊緣的平均分布信息pj以及圖像區(qū)域b內(nèi)包含的邊緣的平均分布信息pb，其中，j＝1，2，…，r；

區(qū)域合并單元，用于在r個(gè)圖像區(qū)域中的每一圖像區(qū)域均使得表達(dá)式pb＞pj成立的情況下，按照r個(gè)圖像區(qū)域合并得到圖像區(qū)域b的合并方式，將r個(gè)圖像區(qū)域合并為一個(gè)圖像區(qū)域，其中，合并后得到的圖像區(qū)域與圖像區(qū)域b一致。

具體的，圖像區(qū)域合并模塊260，可以包括：

目標(biāo)區(qū)域確定單元，用于將合并處理后得到的各個(gè)圖像區(qū)域內(nèi)包含的邊緣數(shù)量最多的圖像區(qū)域確定為目標(biāo)圖像區(qū)域；

分割結(jié)果確定單元，用于對(duì)所確定的目標(biāo)圖像區(qū)域中的邊緣進(jìn)行連接，生成連通域，確定連通域?yàn)獒槍?duì)待分割圖像的圖像分割結(jié)果。

應(yīng)用本發(fā)明實(shí)施例提供的圖像分割方法，在將待分割圖像劃分成多個(gè)圖像區(qū)域后，可以進(jìn)一步將多個(gè)圖像區(qū)域中符合圖像區(qū)域細(xì)分或圖像區(qū)域合并的圖像區(qū)域進(jìn)行細(xì)分或合并，以便劃分得到的圖像區(qū)域中盡可能的包含完整的圖像目標(biāo)，因此，降低了待分割圖像中的目標(biāo)被打散的程度，提高了目標(biāo)提取的準(zhǔn)確率。

對(duì)于系統(tǒng)或裝置實(shí)施例而言，由于其基本相似于方法實(shí)施例，所以描述的比較簡(jiǎn)單，相關(guān)之處參見方法實(shí)施例的部分說明即可。

需要說明的是，在本文中，諸如第一和第二等之類的關(guān)系術(shù)語僅僅用來將一個(gè)實(shí)體或者操作與另一個(gè)實(shí)體或操作區(qū)分開來，而不一定要求或者暗示這些實(shí)體或操作之間存在任何這種實(shí)際的關(guān)系或者順序。而且，術(shù)語“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過程、方法、物品或者設(shè)備不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過程、方法、物品或者設(shè)備所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，由語句“包括一個(gè)……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的過程、方法、物品或者設(shè)備中還存在另外的相同要素。

本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解實(shí)現(xiàn)上述方法實(shí)施方式中的全部或部分步驟是可以通過程序來指令相關(guān)的硬件來完成，所述的程序可以存儲(chǔ)于計(jì)算機(jī)可讀取存儲(chǔ)介質(zhì)中，這里所稱得的存儲(chǔ)介質(zhì)，如：rom/ram、磁碟、光盤等。

以上所述僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例而已，并非用于限定本發(fā)明的保護(hù)范圍。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均包 含在本發(fā)明的保護(hù)范圍內(nèi)。