基于HSV引擎的适配色盲用户识别界面的方法及其应用与流程

基于hsv引擎的适配色盲用户识别界面的方法及其应用
技术领域
1.本技术涉及电数据处理技术领域，特别是涉及基于hsv引擎的适配色盲用户识别界面的方法及其应用。


背景技术：

2.在软件开发过程中，rgb和hsv是一个会被经常提及的名称，rgb的全称为rgb color mode(rgb色彩模式)是工业界的一种颜色标准，是通过对红(r)、绿(g)、蓝(b)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的，rgb即是代表红、绿、蓝三个通道的颜色。hsv的全称为hue,saturation,value(hsv颜色模型)是根据颜色的直观特性由a.r.smith在1978年创建的一种颜色空间，也称六角锥体模(hexcone model)。hsv即色调(hue)、饱和度(saturation)、亮度(value)。
3.色调(h)：用角度度量，取值范围为0
°
～360
°
，从红色开始按逆时针方向计算，红色为0
°
，绿色为120
°
，蓝色为240
°
。它们的补色是：黄色为60
°
，青色为180
°
，紫色为300
°
。
4.饱和度(s)表示颜色接近光谱色的程度。一种颜色，可以看成是某种光谱色与白色混合的结果。其中光谱色所占的比例愈大，颜色接近光谱色的程度就愈高，颜色的饱和度也就愈高。饱和度高，颜色则深而艳。光谱色的白光成分为0，饱和度达到最高。通常取值范围为0％～100％，值越大，颜色越饱和。
5.亮度(v)表示颜色明亮的程度，对于光源色，明度值与发光体的光亮度有关；对于物体色，此值和物体的透射比或反射比有关。通常取值范围为0％(黑)到100％(白)。
6.然而，目前市面上缺少关于色盲算法模型。rgb模型是面向工业的，它缺乏与早期黑白显示系统的良好兼容性。而hsv颜色模型是面向用户的。hsv模型的三维表示从rgb立方体演化而来的。一般说来，人眼最大能区分128种不同的色彩，130种色饱和度，23种明暗度。大多数做图像识别这一块的都会运用hsv颜色空间，因为hsv颜色空间表达起来更加直观。
7.然而不同的色盲用户缺乏色素不同，对色彩明度、饱和度识别能力不同，现有手段没有有效的解决方案。因此需要制定一套色彩适配算法模型自动适配不同等级的色盲用户，可以更好地帮助色盲用户正确的感知色彩并且从色彩中获取信息。


技术实现要素：

8.本技术实施例提供了基于hsv引擎的适配色盲用户识别界面的方法及其应用，针对目前技术没有针对色盲用户的有效解决方案的问题。
9.本发明核心技术主要是通过获取rgb色彩色值后，换算成hsv的色调、饱和度、明度的数值反馈给用户，色调用角度度量，饱和度表示颜色接近光谱色的程度，明度表示颜色明亮的程度。
10.第一方面，本技术提供了基于hsv引擎的适配色盲用户识别界面的方法，所述方法包括以下步骤：
11.s00、获取用户的注册信息并引导用户检测色彩缺陷并将检测结果关联用户信息，
同时根据检测结果将用户分类；
12.s10、基于所有用户信息和分类结果构建用户指标体系；
13.s20、获取所述用户指标体系中对应用户的用户信息，并提取关联检测结果中的用户受损颜色数据；
14.其中该用户受损颜色数据至少包括受损颜色数据、优势颜色数据及受损程度；
15.s30、采集输出设备上的像素点，并获取每个像素点的rgb三种颜色的色值；
16.s40、将获取到的所有色值转换为hsv的色调、饱和度及明度的数值；
17.s50、根据所述用户受损颜色数据的受损颜色数据、优势颜色数据及受损程度和转换得到的hsv数值，计算出新的hsv数值，依此形成色彩设计方案；
18.s60、将所述色彩设计方案转化为rgb数值并传输至输出设备显示。
19.进一步地，s00步骤中，所述用户分类的分类种类包括全色盲用户、红色盲用户、绿色盲用户、蓝绿色盲用户、全色弱用户、部分色弱用户及正常用户。
20.进一步地，s10步骤中，所述用户指标体系为每个分类种类的用户对应的症状的集合。
21.进一步地，s20步骤中，所述受损颜色数据、所述优势颜色数据及所述受损程度均数值化。
22.进一步地，s30步骤中，每个像素点的rgb三种颜色的色值为rgb值中各基色转换为0～100范围内的数值。
23.进一步地，s50中，根据所述用户受损颜色数据的受损颜色数据、优势颜色数据及受损程度和转换得到的hsv数值的计算过程和结果，建立模型以自动计算色彩设计方案。
24.第二方面，本技术提供了一种基于hsv引擎的适配色盲用户识别界面的系统，包括：
25.前置视力检测器，用于检测用户色彩缺陷；
26.用户中心模块，用于基于所有用户信息和分类结果构建用户指标体系；获取用户指标体系中对应用户的用户信息，并提取关联检测结果中的用户受损颜色数据；
27.其中该用户受损颜色数据至少包括受损颜色数据、优势颜色数据及受损程度；
28.浏览器辅助扩展插件，用于获取用户的注册信息并引导用户检测色彩缺陷并将检测结果关联用户信息，同时根据检测结果将用户分类；
29.系统解析引擎，用于采集输出设备上的像素点，并获取每个像素点的rgb三种颜色的色值；将获取到的所有色值转换为hsv的色调、饱和度及明度的数值；根据用户受损颜色数据的受损颜色数据、优势颜色数据及受损程度和转换得到的hsv数值，计算出新的hsv数值，依此形成色彩设计方案；将色彩设计方案转化为rgb数值并传输至输出显示模块显示；
30.输出显示模块，用于显示内容。
31.第三方面，本技术提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，处理器被设置为运行计算机程序以执行上述的基于hsv引擎的适配色盲用户识别界面的方法。
32.第四方面，本技术提供了一种可读存储介质，可读存储介质中存储有计算机程序，计算机程序包括用于控制过程以执行过程的程序代码，过程包括根据上述的基于hsv引擎的适配色盲用户识别界面的方法。
33.本发明的主要贡献和创新点如下：1、与现有技术相比，本技术通过获取rgb色彩色值后，换算成hsv的色调、饱和度、明度的数值反馈给用户，色调用角度度量，饱和度表示颜色接近光谱色的程度，明度表示颜色明亮的程度，对于光源色，明度值与发光体的光亮度有关；对于物体色，此值和物体的透射比或反射比有关。从而帮助用户更好更精准地获取色彩信息；
34.2、与现有技术相比，本技术通过算法将界面色彩数据自动优化成让不同类型色盲/色弱用户能识别的颜色；根据不同色彩缺陷用户数据，建立用户指标体系，在rbg颜色标准和hsv六角锥体模型的颜色空间下，在预设规则下针对不同色彩去缺陷情况训练算法模型，系统自动根据不同的色彩缺陷数据优化界面色彩搭配方案，规避了色盲/色弱用户受损颜色的出现，增强了优势颜色的渲染，让色盲/色弱用户更好体验功能上提供的色彩图像信息；
35.3、与现有技术相比，本技术能够记录每个用户的数据，即使在新设备上运行，也能够自动根据显示设备来调整最终的显示内容，从而真正实现了跨设备适配(初次注册后即可跨设备运行)，可以更好地帮助色盲用户正确的感知色彩并且从色彩中获取信息。
36.本技术的一个或多个实施例的细节在以下附图和描述中提出，以使本技术的其他特征、目的和优点更加简明易懂。
附图说明
37.此处所说明的附图用来提供对本技术的进一步理解，构成本技术的一部分，本技术的示意性实施例及其说明用于解释本技术，并不构成对本技术的不当限定。在附图中：
38.图1是根据本技术实施例的基于hsv引擎的适配色盲用户识别界面的方法的流程图；
39.图2是根据本技术一种优选实施方式的流程图；
40.图3是hsv颜色空间模型(六角锥模型)的示意图；
41.图4是根据本技术实施例的基于hsv引擎的适配色盲用户识别界面的系统的结构图；
42.图5是根据本技术实施例的基于hsv引擎的适配色盲用户识别界面的系统的另一种结构图；
43.图6是根据本技术实施例的电子装置的硬件结构示意图。
具体实施方式
44.这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本说明书一个或多个实施例相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本说明书一个或多个实施例的一些方面相一致的系统和方法的例子。
45.需要说明的是：在其他实施例中并不一定按照本说明书示出和描述的顺序来执行相应方法的步骤。在一些其他实施例中，其方法所包括的步骤可以比本说明书所描述的更多或更少。此外，本说明书中所描述的单个步骤，在其他实施例中可能被分解为多个步骤进
行描述；而本说明书中所描述的多个步骤，在其他实施例中也可能被合并为单个步骤进行描述。
46.rgb模型是面向工业界的一种颜色标准是通过对红(r)、绿(g)、蓝(b)三个颜色通道的变化以及他们相互之间的叠加来得各种各样的颜色，而hsv颜色模型是面向用户的，是基于人的眼睛对色彩的识别，是一种从视觉的角度定义的颜色模式，它将色彩分解为色调、饱和度和亮度。hsv模型的三维表示从rgb立方体演化而来的。一般说来，人眼最大能区分128种不同的色彩，130种色饱和度，23种明暗度。大多数做图像识别这一块的都会运用hsv颜色空间，因为hsv颜色空间表达起来更加直观。
47.基于此，本发明基于hsv进行拓展，来解决现有技术存在的问题。
48.实施例一
49.本技术旨在提出一种基于hsv引擎的适配色盲用户识别界面的方法，该方法可通过色彩适配算法模型自动适配不同等级的色盲用户，可以更好地帮助色盲用户正确的感知色彩并且从色彩中获取信息。具体地，参考图1-2，所述方法包括以下步骤：
50.s00、获取用户的注册信息并引导用户检测色彩缺陷并将检测结果关联用户信息，同时根据检测结果将用户分类；
51.在本实施例中，首次使用用户需注册相关信息，根据系统前置色盲检测器引导检测色彩缺陷，系统根据检测器结果将用户进行分类：全色盲用户、红色盲用户、绿色盲用户、蓝绿色盲用户、全色弱用户、部分色弱用户、正常用户。
52.s10、基于所有用户信息和分类结果构建用户指标体系；
53.在本实施例中，将所有用户信息和分类结果存入到用户中心中，在用户中心构建指标体系，如此在后续用户使用过程中，即使在不同设备也可以直接调用数据进行适配，不需要再进行色彩缺陷的检测，也不需要重新注册。
54.在本实施例中，用户指标体系具体如下：
55.全色盲-主要症状为喜暗、畏光，仅有明暗之分，而无颜色差别，而且所见红色发暗、蓝色光发亮。此外还有视力差、弱视、中心性暗点、摆动性眼球震颤等症状。
56.红色盲-患者主要是不能分辨红色，对红色与深绿色、蓝色与紫红色以及紫色不能分辨。常把绿色视为黄色，紫色看成蓝色，将绿色和蓝色相混为白色。
57.绿色盲-患者不能分辨淡绿色与深红色、紫色与青蓝色、紫红色与灰色，把绿色视为灰色或暗黑色。
58.蓝绿色盲-患者蓝黄色混淆不清，对红、绿色可辨。
59.全色弱-其色觉障碍比全色盲程度要低，视力无任何异常，也无全色盲的其他并发症。在物体颜色深且鲜明时则能够分辨；若颜色浅而不饱和时则分辨困难。
60.部分色弱-有红色弱(第一色弱)、绿色弱(第二色弱)和蓝黄色弱(第三色弱)等，其中红绿色弱较多见，患者对红、绿色感受力差，照明不良时，其辨色能力近于红绿色盲；但物质色深、鲜明且照明度佳时，其辨色能力接近正常。
61.s20、获取所述用户指标体系中对应用户的用户信息，并提取关联检测结果中的用户受损颜色数据；
62.在本实施例中，针对rgb色彩颜色标准，颜色分为红(r)、绿(g)、蓝(b)三种颜色。而该用户受损颜色数据至少包括受损颜色数据、优势颜色数据及受损程度，即：
63.1)受损颜色数据指不能分辨的颜色，如红色盲指的是红色受损，变量为三种颜色中的某一种，后续用ss变量表示，值在0、120、240三个数值；
64.2)优势颜色数据指除受损颜色外，另外两种颜色中某一个颜色更为敏感，变量为三种颜色中的某一种，后续用ys变量表示，值在0、120、240三个数值；
65.3)受损程度指不能分辨颜色的程度，后续用cd变量表示，值在0至100之间，0代表正常，100则代表带有受损颜色的色块会被分辨成另外的混合色。
66.s30、采集输出设备上的像素点，并获取每个像素点的rgb三种颜色的色值；
67.在本实施例中，获取该像素的rgb色彩颜色标准的红色(r)、绿色(g)、蓝(b)三种颜色的数值，三种颜色的取值范围在0至100之间。公式如下：
[0068][0069]
其中r表示红色，g表示绿色，b表示蓝色，r
′
表示系统获取的红色色值，g
′
表示系统获取的红绿色色值，b
′
表示系统获取的蓝色色值，这里三种颜色的色值原先在0～255范围内，通过转化为0～100范围内，可更方便进行计算。
[0070]
s40、将获取到的所有色值转换为hsv的色调、饱和度及明度的数值；
[0071]
在本实施例中，如图3所示，色调用角度度量，取值范围为0～360，从红色开始按逆时针方向计算，红色为0，绿色为120，蓝色为240。后续用h变量表示。
[0072]
饱和度表示颜色接近光谱色的程度。一种颜色，可以看成是某种光谱色与白色混合的结果。其中光谱色所占的比例愈大，颜色接近光谱色的程度就愈高，颜色的饱和度也就愈高。饱和度高，颜色则深而艳。光谱色的白光成分为0，饱和度达到最高。通常取值范围为0至100，值越大，颜色越饱和。后续用s变量表示。
[0073]
明度表示颜色明亮的程度，对于光源色，明度值与发光体的光亮度有关；对于物体色，此值和物体的透射比或反射比有关。通常取值范围为0(黑)到100(白)。后续用v变量表示。
[0074]
其中，rgb换算成hsv的公式如下：
[0075]
v＝max(r,g,b)
[0076]
[0077][0078]
其中，(r,g,b)分别是一个颜色的红、绿和蓝坐标，它们的值是在0到1之间的实数；max等于r,g,b中的最大者；min等于r,g,b中的最小者。
[0079]
s50、根据用户受损颜色数据的受损颜色数据、优势颜色数据及受损程度和转换得到的hsv数值，计算出新的hsv数值，以此形成色彩设计方案；
[0080]
在本实施例中，根据用户受损颜色数据的受损颜色数据、优势颜色数据及受损程度和转换得到的hsv数值的计算过程和结果，建立模型以自动计算色彩设计方案。具体为根据获取用户数据信息和采集到数据换算为hsv的色调情况自动提供系统新的hsv值色彩设计方案；其中v
new
指新调整的明度，v表示系统现读取的明度色值，cd表示受损数值，v
temp
表示系统采集临时色调，v
temp2
表示系统采集临时色调2，mod表示为余数，h
new
指新调整的色调，h表示系统现读取的色调，s
new
指新调整的饱和度，s表示系统现读取的色调。
[0081]
1)当受损颜色为红色(ss＝0)，优势颜色为绿色(ys＝120)，并且采集的色调在0至180之间(0≤h《180)，公式如下：
[0082][0083][0084][0085]
2)当受损颜色为红色(ss＝0)，优势颜色为绿色(ys＝120)，并且采集的色调在180至360之间(180《h《360)，公式如下：
[0086][0087]
[0088][0089]
3)当受损颜色为红色(ss＝0)，优势颜色为蓝色(ys＝240)，并且采集的色调在0至180之间(0《h《180)，公式如下：
[0090][0091][0092][0093]
4)当受损颜色为红色(ss＝0)，优势颜色为蓝色(ys＝240)，并且采集的色调在180至360之间(180《h≤360)，公式如下：
[0094]htemp
＝h+360,if h＝0
[0095][0096][0097][0098]
5)当受损颜色为绿色(ss＝120)，优势颜色为蓝色(ys＝240)，并且采集的色调在120至300之间(120≤h《300)，公式如下：
[0099][0100][0101][0102]
6)当受损颜色为绿色(ss＝120)，优势颜色为蓝色(ys＝240)，并且采集的色调在300至360并且0到120之间(300《h《360和0《h《120)，公式如下：
[0103]htemp
＝h+360,if 0《h《120
[0104][0105]hnew
＝h
temp2 mod 360
[0106][0107][0108]
7)当受损颜色为绿色(ss＝120)，优势颜色为红色(ys＝0)，并且采集的色调在120至300之间(120《h《300)，公式如下：
[0109][0110][0111][0112]
8)当受损颜色为绿色(ss＝120)，优势颜色为红色(ys＝0)，并且采集的色调在300至360并且0到120之间(300《h《360和0《h≤120)，公式如下：
[0113]htemp
＝h+360,if 0《h《120
[0114][0115]hnew
＝h
temp2 mod 360
[0116][0117][0118]
9)当受损颜色为蓝色(ss＝240)，优势颜色为红色(ys＝0)，并且采集的色调在240至360并且0到60之间(240≤h《360和0《h《60)，公式如下：
[0119]htemp
＝h+360,if 0《h《60
[0120][0121][0122][0123]
10)当受损颜色为蓝色(ss＝240)，优势颜色为红色(ys＝0)，并且采集的色调在采集的色调在60至240之间(60《h《240)，公式如下：
[0124][0125][0126][0127]
11)当受损颜色为蓝色(ss＝240)，优势颜色为绿色(ys＝120)，并且采集的色调在240至360并且0到60之间(240《h《360和0《h《60)，公式如下：
[0128]htemp
＝h+360,if 0《h《60
[0129][0130][0131][0132]
12)当受损颜色为蓝色(ss＝240)，优势颜色为红色(ys＝0)，并且采集的色调在采集的色调在60至240之间(60《h≤240)，公式如下：
[0133][0134][0135][0136]
s60、将所述色彩设计方案转化为rgb数值并传输至输出设备显示。
[0137]
在本实施例中，将s50中计算得到的最终hsv值算法公式转化为rgb数值传送于终点显示设备，从而使色盲用户能更好地获取相关色彩数据信息，公式如下：
[0138]
c＝v
new
×snew
[0139]
x＝c
×
(1-|(h
new
/60)mod 2-1|)
[0140]
m＝v
new-c
[0141][0142]
(r,g,b)＝((r
′
+m)
×
255,(g
′
+m)
×
255,(b
′
+m)
×
255)
[0143]
最后输出设备按照换算后的rgb颜色进行渲染显示。
[0144]
实施例二
[0145]
基于相同的构思，如图4-5所示，本技术还提出了一种基于hsv引擎的适配色盲用户识别界面的系统，包括：
[0146]
前置视力检测器，用于检测用户色彩缺陷；
[0147]
在本实施例中，前置视力检测器为现有技术的产品，用于检测并注册用户是属于色盲用户或色弱用户，以及获取用户色彩缺陷。
[0148]
用户中心模块，用于基于所有用户信息和分类结果构建用户指标体系；获取用户指标体系中对应用户的用户信息，并提取关联检测结果中的用户受损颜色数据；
[0149]
其中该用户受损颜色数据至少包括受损颜色数据、优势颜色数据及受损程度；
[0150]
浏览器辅助扩展插件，用于获取用户的注册信息并引导用户检测色彩缺陷并将检测结果关联用户信息，同时根据检测结果将用户分类；
[0151]
在本实施例中，浏览器辅助扩展插件又可以称为浏览器辅助extension，用于辅助用户选择需要转换的色彩图像内容区块。
[0152]
系统解析引擎，用于采集输出设备上的像素点，并获取每个像素点的rgb三种颜色的色值；将获取到的所有色值转换为hsv的色调、饱和度及明度的数值；根据用户受损颜色数据的受损颜色数据、优势颜色数据及受损程度和转换得到的hsv数值，计算出新的hsv数值，以此形成色彩设计方案；将色彩设计方案转化为rgb数值并传输至输出显示模块显示；
[0153]
在本实施例中，用于处理extension端发起的解析请求完成解析转换后返回转换结果。
[0154]
输出显示模块，用于显示内容。
[0155]
实施例三
[0156]
本实施例还提供了一种电子装置，参考图6，包括存储器404和处理器402，该存储器404中存储有计算机程序，该处理器402被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
[0157]
具体地，上述处理器402可以包括中央处理器(cpu)，或者特定集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，简称为asic)，或者可以被配置成实施本技术实施例的一个或多个集成电路。
[0158]
其中，存储器404可以包括用于数据或指令的大容量存储器404。举例来说而非限制，存储器404可包括硬盘驱动器(harddiskdrive，简称为hdd)、软盘驱动器、固态驱动器(solidstatedrive，简称为ssd)、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(universalserialbus，简称为usb)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情
况下，存储器404可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下，存储器404可在数据处理装置的内部或外部。在特定实施例中，存储器404是非易失性(non-volatile)存储器。在特定实施例中，存储器404包括只读存储器(read-onlymemory，简称为rom)和随机存取存储器(randomaccessmemory，简称为ram)。在合适的情况下，该rom可以是掩模编程的rom、可编程rom(programmableread-onlymemory，简称为prom)、可擦除prom(erasableprogrammableread-onlymemory，简称为eprom)、电可擦除prom(electricallyerasableprogrammableread-onlymemory，简称为eeprom)、电可改写rom(electricallyalterableread-only memory，简称为earom)或闪存(flash)或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，该ram可以是静态随机存取存储器(staticrandom-accessmemory，简称为sram)或动态随机存取存储器(dynamicrandomaccessmemory，简称为dram)，其中，dram可以是快速页模式动态随机存取存储器404(fastpagemodedynamicrandomaccessmemory，简称为fpmdram)、扩展数据输出动态随机存取存储器(extendeddateoutdynamicrandomaccessmemory，简称为edodram)、同步动态随机存取内存(synchronousdynamicrandom-accessmemory，简称sdram)等。
[0159]
存储器404可以用来存储或者缓存需要处理和/或通信使用的各种数据文件，以及处理器402所执行的可能的计算机程序指令。
[0160]
处理器402通过读取并执行存储器404中存储的计算机程序指令，以实现上述实施例中的任意基于hsv引擎的适配色盲用户识别界面的方法。
[0161]
可选地，上述电子装置还可以包括传输设备406以及输入输出设备408，其中，该传输设备406和上述处理器402连接，该输入输出设备408和上述处理器402连接。
[0162]
传输设备406可以用来经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括电子装置的通信供应商提供的有线或无线网络。在一个实例中，传输设备包括一个网络适配器(network interface controller，简称为nic)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输设备406可以为射频(radio frequency，简称为rf)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
[0163]
输入输出设备408用于输入或输出信息。在本实施例中，输入的信息可以是等，输出的信息可以是等。
[0164]
实施例四
[0165]
本实施例还提供了一种可读存储介质，可读存储介质中存储有计算机程序，计算机程序包括用于控制过程以执行过程的程序代码，过程包括根据实施例一的基于hsv引擎的适配色盲用户识别界面的方法。
[0166]
需要说明的是，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及可选实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。
[0167]
通常，各种实施例可以以硬件或专用电路、软件、逻辑或其任何组合来实现。本发明的一些方面可以以硬件来实现，而其他方面可以以可以由控制器、微处理器或其他计算设备执行的固件或软件来实现，但是本发明不限于此。尽管本发明的各个方面可以被示出和描述为框图、流程图或使用一些其他图形表示，但是应当理解，作为非限制性示例，本文中描述的这些框、装置、系统、技术或方法可以以硬件、软件、固件、专用电路或逻辑、通用硬件或控制器或其他计算设备或其某种组合来实现。
[0168]
本发明的实施例可以由计算机软件来实现，该计算机软件由移动设备的数据处理器诸如在处理器实体中可执行，或者由硬件来实现，或者由软件和硬件的组合来实现。包括软件例程、小程序和/或宏的计算机软件或程序(也称为程序产品)可以存储在任何装置可读数据存储介质中，并且它们包括用于执行特定任务的程序指令。计算机程序产品可以包括当程序运行时被配置为执行实施例的一个或多个计算机可执行组件。一个或多个计算机可执行组件可以是至少一个软件代码或其一部分。另外，在这一点上，应当注意，如图中的逻辑流程的任何框可以表示程序步骤、或者互连的逻辑电路、框和功能、或者程序步骤和逻辑电路、框和功能的组合。软件可以存储在诸如存储器芯片或在处理器内实现的存储块等物理介质、诸如硬盘或软盘等磁性介质、以及诸如例如dvd及其数据变体、cd等光学介质上。物理介质是非瞬态介质。
[0169]
本领域的技术人员应该明白，以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
[0170]
以上实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本技术范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术的保护范围应以所附权利要求为准。