通过基于图像内容搜索和分级在视频压缩中对至参考块的链接进行编码的制作方法

本申请要求于2010年9月10日提交的题为efficientreferencedatacodingforvideocompressionbyimagecontentbasedsearchandranking序列号为61/403138的美国临时申请的权益(technicolor案卷号pu100195)。

本申请涉及以下共同未决的共有专利申请：

(1)2011年1月20日提交的序列号为pct/us11/000107、题为asampling-basedsuper-resolutionapproachforefficentvideocompression的国际(pct)专利申请(technicolor案卷号pu100004)；

(2)2011年1月21日提交的序列号为pct/us11/000117、题为datapruningforvideocompressionusingexample-basedsuper-resolution的国际(pct)专利申请(technicolor案卷号pu100014)；

(3)2011年9月9日提交的序列号为pct/us2011/050913、题为methodsandapparatusforencodingvideosignalsusingmotioncompensatedexample-basedsuper-resolutionforvideocompression的国际(pct)专利申请(technicolor案卷号pu100190)；

(4)2011年9月9日提交的序列号为pct/us201i/050915、题为methodsandapparatusfordecodingvideosignalsusingmotioncompensatedexample-basedsuper-resolutionforvideocompression的国际(pct)专利申请(technicolor案卷号pu100266)；

(5)2011年9月9日提交的序列号为pct/us2011/050917、题为methodsandapparatusforencodingvideosignalsusingexample-baseddatapruningforimprovedvideocompressionefficiency的国际(pct)专利申请(technicolor案卷号pu100193)；

(6)2011年9月9日提交的序列号为pct/us2011/050918、题为methodsandapparatusfordecodingvideosignalsusingexample-baseddatapruningforimprovedvideocompressionefficiency的国际(pct)专利申请(technicolor案卷号pu100267)；

(7)2011年9月9日提交的序列号为pct/us2011/050919、题为methodsandapparatusforencodingvideosignalsforblock-basedmixed-resolutiondatapruning的国际(pct)专利申请(technicolor案卷号pu100194)；

(8)2011年9月9日提交的序列号为pct/us2011/050920、题为methodsandapparatusfordecodingvideosignalsforblock-basedmixed-resolutiondatapruning的国际(pct)专利申请(technicolor案卷号pu100268)；

(9)2011年9月9日提交的序列号为pct/us2011/050922、题为methodandapparatusforefficientreferencedatadecodingforvideocompressionbyimagecontentbasedsearchandranking的国际(pct)专利申请(technicolor案卷号pu110106)；

(10)2011年9月9日提交的序列号为pct/us2011/050923、题为methodandapparatusforencodingvideosignalsforexample-baseddatapruningusingintra-framepatchsimilarity的国际(pct)专利申请(technicolor案卷号pu100196)；

(11)2011年9月9日提交的序列号为pct/us2011/050924、题为methodandapparatusfordecodingvideosignalswrfhexample-baseddatapruningusingintra-framepatchsimilarity的国际(pct)专利申请(technicolor案卷号pu100269)；以及

(12)2011年9月9日提交的序列号为pct/us2011/050925、题为pruningdecisionoptimizationinexample-baseddatapruningcompression的国际(pct)专利申请(technicolor案卷号pu10197)。

本原理总体涉及视频编码和解码，更具体地，涉及一种通过基于图像内容搜索和分级针对视频压缩进行高效参考数据编码的方法和设备。

在基于块的视频编码方案中，如，在国际标准化组织/国际电工委员会(iso/iec)运动图像专家组4(mpeg-4)部分10高级视频编码(avc)标准/国际电信联盟-电信标准局(itu-t)h.264推荐(下文中称作“mpeg-4avc标准)中，通常通过根据另一类似块(本文中称作“参考块”)的预测来实现对图像块的编码和/或解码。因此必须向解码器侧发送对参考块的位置加以指示的辅助信息。出于概括的目的，这种参考块称作“参考数据”。参考数据的示例包括在mpeg-4avc标准和在其他基于mpeg-4的编码方案中的运动矢量、在多视点编码方案中的视差值以及在使用空间块预测的视频压缩方案中的空间位移矢量。

在传统的视频编码方案中，使用熵编码来编码诸如运动矢量之类的参考数据。通常，运动矢量的编码与图像内容无关。

最近以来，提出了一种称作模板匹配的方法来改善视频编码效率。模板匹配方法是一种帧内编码类型的方案，其使用位于视频帧中某处的参考块来预测当前编码块。与仅使用相邻块的内容来预测当前编码块的传统mpeg-4avc标准帧内编码方案不同，模板匹配方法中的参考块可以与当前编码块不相邻，这使得模板匹配方法对于编码来说更灵活并且高效。模板匹配方法的另一个特点是该方法不需要编码空间位移矢量(参考块和当前块之间的相对坐标)。模板匹配方法使用编码块的上下文来寻找最佳匹配块作为参考块。块的上下文通常是块周围的像素的集合。转向图1，上下文匹配和相应空间位移矢量的示例总体上由参考数字100来表示。要编码/解码的当前块总体上由参考数字110来表示。参考块总体上由参考数字120来表示。从参考块120到当前块110的空间位移矢量由参考数字130来表示。上下文由参考数字140来表示。因此，模板匹配方法仅基于上下文来寻找参考块。然而有可能两个块具有相似的上下文但非常不同的外观，因此使用上下文来寻找参考块在许多情况下可能是不可靠的。

本原理解决了现有技术的这些和其他缺陷以及缺点，本原理涉及通过基于图像内容搜索和分级针对视频压缩进行高效参考数据编码的方法和设备。

根据本发明的一方面，提供了一种设备。该设备包括：等级变换器，用于基于相对于多个候选参考块中每一个候选参考块的上下文特征而言要编码的当前块的上下文特征，将所述多个候选参考块中每一个候选参考块相对于所述当前块的参考数据分别变换成相应等级号。该设备还包括：熵编码器，用于对所述多个候选参考块中的每一个候选参考块相对于当前块的等级号分别进行熵编码，来代替并表示所述多个候选参考块中的每一个候选参考块相对于当前块的参考数据。

根据本发明的另一方面，提供了一种方法。该方法包括：基于相对于多个候选参考块中每一个候选参考块的上下文特征而言要编码的当前块的上下文特征，将所述多个候选参考块中每一个候选参考块相对于所述当前块的参考数据分别变换成相应等级号。该方法还包括：对所述多个候选参考块中的每一个候选参考块相对于当前块的等级号分别进行熵编码，来代替并表示所述多个候选参考块中的每一个候选参考块相对于当前块的参考数据。

根据本发明的一方面，提供了一种设备。该设备包括：熵解码器，用于对所述多个候选参考块中的每一个候选参考块相对于要解码的当前块的编码后的相应等级号分别进行熵解码，以获得解码后的相应等级号。编码后的相应等级号代替并表示所述多个候选参考块中的每一个候选参考块相对于当前块的相应参考数据。该设备还包括：逆等级变换器，用于基于相对于多个候选参考块中每一个候选参考块的上下文特征而言当前块的上下文特征，将所述多个候选参考块中每一个候选参考块相对于当前块的解码后的相应等级号分别变换成相应的参考数据。

根据本发明的一方面，提供了一种方法。该方法包括：对所述多个候选参考块中的每一个候选参考块相对于要解码的当前块的编码后的相应等级号分别进行熵解码，以获得解码后的相应等级号。编码后的相应等级号代替并表示所述多个候选参考块中的每一个候选参考块相对于当前块的相应参考数据。该方法还包括：基于相对于多个候选参考块中每一个候选参考块的上下文特征而言当前块的上下文特征，将所述多个候选参考块中每一个候选参考块相对于当前块的解码后的相应等级号分别变换成相应的参考数据。

根据本原理的另一方面，提供了一种设备。该设备包括：用于基于相对于多个候选参考块中每一个候选参考块的上下文特征而言要编码的当前块的上下文特征，将所述多个候选参考块中每一个候选参考块相对于所述当前块的参考数据分别变换成相应等级号的装置。该设备还包括：用于对所述多个候选参考块中的每一个候选参考块相对于当前块的等级号分别进行熵编码，来代替并表示所述多个候选参考块中的每一个候选参考块相对于当前块的参考数据的装置。

根据本原理的另一方面，提供了一种设备。该设备包括：用于对所述多个候选参考块中的每一个候选参考块相对于要解码的当前块的编码后的相应等级号分别进行熵解码，以获得解码后的相应等级号的装置。编码后的相应等级号代替并表示所述多个候选参考块中的每一个候选参考块相对于当前块的相应参考数据。该设备还包括：用于基于相对于多个候选参考块中每一个候选参考块的上下文特征而言当前块的上下文特征，将所述多个候选参考块中每一个候选参考块相对于当前块的解码后的相应等级号分别变换成相应的参考数据的装置。

通过结合附图阅读以下示例实施例的详细描述，本原理的这些和其他方面、特征和优点将变得更清楚。

根据以下示例附图可以更好地理解本原理，附图中：

图1是示出了根据现有技术的上下文匹配和相应空间位移矢量的示例的图；

图2是示出了根据本原理实施例用于编码参考块的示例设备的框图；

图3是示出了根据本原理实施例用于编码参考块的示例方法的流程图；

图4是示出了根据本原理实施例用于解码参考块的示例设备的框图；

图5是示出了根据本原理实施例用于解码参考块的示例方法的流程图；

图6是示出了根据本原理实施例将参考数据变换成等级号的示例等级变换的图；以及

图7是示出了根据本原理实施例将参考数据变换成等级号的示例方法的流程图。

本原理针对用于通过基于图像内容搜索和分级针对视频压缩进行高效参考数据编码的方法和设备。

本说明书说明了本原理。因此将了解，本领域技术人员将能够得到体现本原理并且包含在本原理精神和范围之内的各种布置，即便是这些布置并未在此被明确描述或示出。

本文列举的所有示例和条件性语言均是出于教导的目的，以帮助读者在技术上进一步理解本原理和发明人的构思，这些示例和条件语言应被理解为并不局限于这些特殊列举的示例和条件。

此外，本文中列举了本原理的原理、方面和实施例及其特定示例的所有陈述旨在覆盖其结构和功能上的等价物。此外，这种等价物旨在包括当前已知的等价物和将来开发的等价物，即，开发为执行同样的功能而与结构无关的任何元件。

因此，例如，本领域技术人员应了解，本文示出的框图表示体现本原理的说明性电路的概念图。类似地，应了解，任何流程图、过程图、状态转移图、位码等均表示可以实质上体现在计算机可读介质中并因此由计算机或处理器来执行的各种过程，而不论是否明确示出了这种计算机或处理器。

可以通过使用专用硬件以及与适当软件相结合的能够执行软件的硬件来提供图中所示各种元件的功能。在由处理器来提供这些功能时，所述功能可以由单个专用处理器来提供、由单个共享处理器来提供或者由多个独立的处理器来提供，所述多个独立的处理器中的一些处理器可以被共享。此外，术语“处理器”或“控制器”的使用不应被解释为排他地表示能够执行软件，而是可以隐含地包括但不限于数字信号处理器(“dsp”)硬件、用于存储软件的只读存储器(“rom”)、随机存取存储器(“ram”)和非易失性存储器。

其他硬件(传统的和/或常规的)也可以包含在内。类似地，图中所示的任何开关均为概念图。可以通过逻辑程序的操作、通过专用逻辑、通过程序控制和专用逻辑的交互或者甚至以手动的方式来执行这些开关的功能，如根据上下文更具体理解的，具体技术可由实施者来选择。

在本权利要求书中，表述为用于执行指定功能的装置的任何元件旨在覆盖以任何方式执行该功能，包括例如：a)执行该功能的电路元件的组合或b)任何形式的软件，因此包括固件、微码等，与用于执行该软件的适当电路相结合以执行该功能。这种权利要求定义的本原理在于按照权利要求所要求的方式将各种所列装置提供的功能相组合和结合在一起。因此，认为能够提供这些功能的任何装置均等同于本文所示的这些装置。

说明书中对本原理的“一个实施例”或“实施例”及其其他变型的引用表示结合该实施例描述的具体特征、结构、特性等包含在本原理的至少一个实施例中。因此，出现在说明书各处的短语“在一个实施例中”或“在实施例中”以及其他变型并不一定指的是相同的实施例。

应了解，对以下“/”、“和/或”以及“……中的至少一”中任何一个的使用(例如，“a/b”、“a和/或b”以及“a和b中的至少一个”)均旨在覆盖仅对第一个所列选项(a)的选择、仅对第二个所列选项(b)的选择、或对两个选项(a和b)的选择。作为另一示例，对于“a、b和/或c”以及“a、b和c中的至少一个”，这种表述旨在覆盖仅对第一个所列选项(a)的选择、仅对第二个所列选项(b)的选择、仅对第三个所列选项(c)的选择、仅对第一个和第二个所列选项(a和b)的选择、仅对第一个和第三个所列选项(a和c)的选择、仅对第二个和第三个所列选项(b和c)的选择或者对所有三个选项(a、b和c)的选择。对于列出了许多项目的情况，本领域和相关领域普通技术人员显然可以容易地对其进行扩展。

此外，本文使用的词语“画面”和“图像”是可互换使用的，表示静止图像或来自视频序列的画面。如已知的，画面可以是帧或场。

如上所述，本原理涉及通过基于图像内容搜索和分级针对视频压缩进行高效参考数据编码的方法和设备。例如，在实施例中，公开了独特的方案来编码参考数据，所述参考数据例如但不限于运动矢量。例如，可以使用基于内容的搜索、分级和等级号编码来编码参考数据。

转向图2，用于编码参考数据的示例设备总体上由参考数字200来表示。设备200包括等级变换器210和熵编码器220。等级变换器210的输出与熵编码器220的输入以信号通信的方式相连。等级变换器210的输出可用作设备200的输入，以接收上下文特征(未示出)和参考数据。熵编码器220的输出可用作设备200的输出，以输出编码后的参考数据。

总之，首先等级变换器210使用下述等级变换过程将参考数据变换成等级号。然后，熵编码器220使用熵编码过程来编码等级号。熵编码过程可以使用例如golomb码或某种其他码。

转向图3，编码参考数据的示例方法由参考数字300来表示。在步骤305，输入上下文特征和参考数据。在步骤310，使用上下文特征来计算至所有候选块的距离。在步骤315，根据(在步骤310计算的)距离来排序候选块以获得等级列表。在步骤320，获得等级列表中参考数据的等级号。在步骤325，对等级号进行熵编码。在步骤330，输出编码后的参考数据，即，熵编码后的等级号。

转向图4，用于解码参考数据的示例设备总体上由参考数字400来表示。设备400包括熵解码器410和逆等级变换器420。熵解码器410的输出与逆等级变换器420的输入以信号通信的方式连接。熵解码器410的输入可用作设备400的输入，以接收编码后的参考数据。逆等级变换器420的输出可用作设备400的输出，以输出(解码后的)参考数据。

首先由熵解码器410对接收到的编码数据进行解码，从而得到等级号。逆等级变换器420获得等级号并输出相应的参考块。逆等级变换过程类似于下述等级变换。通过距离计算将解码块的上下文特征fe与上下文特征集中的特征进行匹配。上下文特征集中的每个特征对应于参考块。然后对上下文特征集进行排序，从而得到搜索等级列表。然后使用解码后的等级号r来获取“正确的”参考块，所述“正确的”参考块位于等级列表中的第r^th个条目处。

转向图5，解码参考数据的示例方法总体上由参考数字500来表示。在步骤505，输入上下文特征和编码参考数据。在步骤510，使用上下文特征来计算至所有候选块的距离。在步骤515，根据(在步骤510计算出的)距离来排序候选块以获得等级列表。在步骤520，对编码参考数据进行熵解码，以获得等级号。在步骤525，使用等级号来得到等级列表中的参考数据。在步骤530，输出解码后的参考数据。

本文提出的方法中的至少一种是受到模板匹配方法的启发。这样的一种或多种方法也使用块的上下文信息，但是上下文用于编码诸如运动矢量或位移矢量之类的参考数据。对于以上提到的问题，按照本发明的方法，通过首先使用图像块内容而不是上下文来寻找更精确的参考块、然后使用找到的参考块的上下文信息来编码空间位移矢量或运动矢量，可以解决该问题。这将使公开的方法比模板匹配方法更精确，而编码效率比直接使用位移矢量或运动矢量更高。

因此，本原理提供了对视频编码过程中产生的诸如运动矢量和/或空间位移矢量等参考数据进行更高效编码的方法和设备。本原理基于以下构思：将原始参考数据的概率分布变换成具有更低熵的变换后数据的新概率分布。更低的熵使得根据香农源编码定理来编码变换后的参考数据所需的比特数较小。这表明，可以使用通过匹配图像块上下文特征而产生的搜索等级列表，来实现这种变换。此外，等级列表中参考块的等级号是具有更低熵的变换后参考数据。假定存在基于块的压缩方案，其中将图像或视频帧划分为非重叠的块。对于每个块，需要向解码器侧发送诸如运动矢量之类的参考数据。根据本原理，假定参考数据是离散并且有限的，对于运动矢量或位移矢量也是如此。

传统上，使用对数据的概率分布有特定假设的熵编码方案来编码参考数据。将与块相关联的参考数据表示为m，其中m是采用从参考数据集∑m获得的值的随机数。m的概率分布是p(m)，所以m的熵是h(m)。香农源编码规定，用于对参考数据进行无损编码的最小比特数受到熵h(m)的限制。更具体地，假定使用最优编码器将参考数据m编码成具有s个比特的二进制数。那么香农源编码定理如下：

h(m)≤e(s)＜h(m)+1

其中e(s)是s的期望值，s表示用于以最优编码器编码m的比特数。

香农源编码定理表明，如果编码器是最优的，那么进一步提高编码效率的唯一方式就是减小熵h(m)。可以有多种减小熵h(m)的方式。一种方式是寻找将m变换成具有更低熵的另一随机变量的变换。一个示例是通过预测来编码。例如，对于运动矢量，可以使用相邻块的运动矢量来预测当前编码块的运动矢量。如果将相邻块的运动矢量表示为mn，将元数据m的变换创建为m’＝m-mn，那么如果将m和mn相关，则m’具有更低的熵。此外，在这种情况下，mn是用于预测m的辅助信息。

因此，根据本原理，可以找到使用与块相关联的图像内容作为辅助信息来变换参考数据m的变换。更具体地，令m是块的参考数据，并且m采用来自有限元数据集∑m的值。此外，每个块与特定的上下文特征f相关联。上下文特征的一个示例是块周围的像素的集合，如图1所示。假定存在n个块作为候选用于选择针对编码块的具体参考块。因此，参考数据集是从1到n的自然数集，即，∑m＝{1，2，...，n}。由于参考数据集是离散并且有限的，所以参考数据总是被映射到有限自然数集。对于第i个候选块，存在上下文特征fi，对于所有候选参考块存在相应的上下文特征集。对于编码块，其还与上下文特征fe相关联。

本发明提出的变换是：通过计算上下文特征fe与上下文特征集中所有特征的距离来在参考数据集中搜索最佳匹配参考块，然后根据距离以升序的方式对参考数据集进行排序，从而得到搜索等级列表。因此，∑m中具有与特征fe最近的上下文特征的参考数据将处于搜索等级列表中的顶部。假定可以通过使用诸如直接块匹配等特定的可靠方法来获得的“正确的”参考块实际上是搜索等级列表中的第r个条目，那么将等级号r保存为编码后的参考数据。总之，提出的处理是将原始参考数据变换成等级列表中的等级号的变换。等级号也采用来自自然数集{1，2，...，n}的值。本文使用的“直接块匹配”仅仅指的是使用在基于块的视频压缩方案(例如但不限于mpeg-4avc标准)中执行的常用运动估计方法的块匹配过程。直接块匹配或块匹配过程计算当前块与多个候选块之间的差异，并选择具有最小差异的候选参考块作为最佳匹配。

转向图6，将参考数据变换成等级号的示例等级变换总体上由参考数字600来表示。等级变换600包括编码块610(即，要被编码的块)、针对编码块610的上下文特征615、候选参考块集620以及排序后的参考块集630(即，等级列表)。候选参考块集620中的候选参考块也包括上下文特征(并未用附图标记明确标出)。

转向图7，将参考数据变换成等级号的示例方法总体上由参考数字700来表示。在步骤705，输入上下文特征和参考数据。在步骤710，使用上下文特征来计算至所有候选块的距离。在步骤715，根据距离来排序候选块以获得等级列表。在步骤720，获得等级列表中参考数据的等级号。在步骤725，输出等级号。

变换后的等级号r的熵取决于上下文特征f的精度和相关性。例如，如果上下文特征非常精确并且相关以至于“正确的”参考块的上下文特征始终与编码块的上下文特征相同(因此距离应当为0)，那么“正确的”参考块应当始终在搜索等级列表的顶部。因此，等级号r应当始终为1。因此，r的熵为0，需要0比特来编码参考数据。也就是说，不必发送参考数据，因为参考数据是从上下文特征导出的。这还表明，视频编码器应当能够仅基于上下文特征来寻找参考块，不需要参考数据。在另一种情况下，假定上下文特征是完全不相关的，因此“正确的”参考块应当位于搜索等级列表的任何位置。因此，号码r成为在∑m中均匀分布下是完全随机的。因此，需要logn比特来编码r，这与没有上述变换的情况下编码原始参考数据相比相等同或更差。一般情况是在这两种极端情况之间：r的熵通常大于零但小于logn。因此，对变换后的数据的编码应当比直接编码原始参考数据更高效，并且比模板匹配方法更可靠。号码r的概率分布于上下文特征的相关性和精度有关。假定号码r的概率分布是已知的，那么可以根据其概率分布使用具体熵编码方案来编码号码r。通过实验可以看出，通常r的概率分布接近于几何分布或指数分布。如果r遵循几何分布，则数据编码领域已知最优的前缀码是golomb码。可以根据等级号的不同概率分布来改变熵编码元素。

示例：对空间位移矢量进行编码

空间位移矢量指的是编码块与其参考块之间的相对空间坐标。在帧间预测或运动补偿编码方案的情况下，空间位移矢量实际上是帮助编码器在参考帧中找到对应参考块的运动矢量(例如，在国际标准化组织/国际电工委员会(iso/iec)运动图像专家组4(mpeg-4)部分10高级视频编码(avc)标准/国际电信联盟-电信标准局(itu-t)h.264推荐(下文中称作“mpeg-4avc标准)中的intra帧或i帧)。在帧内块预测(当前并未被mpeg-4avc标准采用，但是可以在h.265或其他中采用)的情况下，空间位移矢量帮助编码器在当前编码帧中找到对应的参考帧(图1)。在这两种情况下，位移矢量被表示为ed矢量(δx，δy)，这是相对坐标。通常通过块匹配来计算位移矢量。例如，在空间预测方案中，可以通过计算编码块与候选块之间的距离并寻找具有最小距离的参考块，将编码块与解码区域中的每个可能块相匹配(图1)。编码块与参考块之间的相对坐标是空间位移矢量。应当将空间位移矢量发送至解码器，是的解码器可以在解码过程中寻找正确的参考块。

在提出的方案中，可以通过上述过程来编码位移矢量。首先，将块的周围像素用作上下文特征。然而，在空间预测中，仅将块的顶部和左侧用作上下文特征，这是因为在解码过程中块的右侧和底部尚未被解码。然后使用当前块的上下文特征来匹配所有候选参考块的上下文特征。按照升序的方式对结果进行排序，将排序后的列表中参考块的位置(即，等级)看作是变换后的位移矢量。最后，应用熵编码来编码等级号。解码过程是逆过程。解码器在要解码相应的块(本文中也可互换地称作“解码块”)时已接收到等级号。提取解码块的特征并将其余解码区域内所有允许的参考块的上下文特征相匹配。按照升序的方式对结果进行排序，使用接收到的等级号从等级列表中获取参考块。

相关领域普通技术人员基于本文的教义可以容易地想到本原理的这些和其他特征以及优点。应理解，本原理的教义可以以各种形式的硬件、软件、固件、专用处理器或其组合来实现。

更优选地，将本原理的教义实现为硬件和软件的组合。此外，可以将软件实现为有形地体现在程序存储介质上的应用程序。应用程序可以被上载到包括任何合适架构的机器并由所述机器来执行。优选地，该机器可以实现在具有硬件的计算机平台上，所述硬件例如是一个或多个中央处理单元(“cpu”)、随机存取存储器(“ram”)和输入/输出(“i/o”)接口。计算机平台还可以包括操作系统和微指令代码。本文描述的各种处理和功能可以是可以由cpu来执行的微指令代码的一部分或应用程序的一部分或其任意组合。此外，可以将各种其他外围单元连接到计算机平台，如，附加的数据存储单元和打印单元。

还应理解，由于附图中描述的组成系统组件和方法中的一些优选地被实现在软件中，所以系统组件或处理功能块之间的实际连接可以根据本原理编程的方式而有所不同。在给出了本文的教义的情况下，相关领域普通技术人员将能够想到本原理的这些和类似实现方式或配置。

尽管本文参考附图描述了说明性的实施例，然而应理解，本原理不限于这些具体的实施例，在不脱离本原理的精神和范围的前提下，相关领域普通技术人员可以做出各种变型和修改。所有这些变型和修改都旨在包含于所附权利要求所阐述的本原理的范围之内。