本發(fā)明涉及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種鏡頭類型的確定方法及裝置。

背景技術(shù)：

隨著網(wǎng)絡(luò)以及多媒體技術(shù)的迅速發(fā)展，涌現(xiàn)出了大量的數(shù)字視頻，如新聞、廣告、監(jiān)控視頻、家庭視頻等。數(shù)字視頻的大量涌現(xiàn)引發(fā)了許多新的技術(shù)，包括視頻存檔、編目、索引以及有效存取等，而這些都需要將非結(jié)構(gòu)化的視頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成為結(jié)構(gòu)化的視頻數(shù)據(jù)。

視頻數(shù)據(jù)按層次可劃分為幀、鏡頭、場景、故事單元等，其中鏡頭是視頻結(jié)構(gòu)的基本單位，因此對視頻鏡頭的檢測成為視頻檢索和瀏覽技術(shù)的基礎(chǔ)工作。

對視頻中鏡頭拍攝方式的自動(dòng)識(shí)別屬于電視資料編目的描述范疇，鏡頭的拍攝方式包括：固定鏡頭、平移、推進(jìn)和拉伸、鏡頭轉(zhuǎn)換。傳統(tǒng)的做法，鏡頭的拍攝方式的確定是通過人工觀看視頻來判斷。但是人工識(shí)別的方式，存在效率較低，識(shí)別準(zhǔn)確性較差的問題。

近年來出現(xiàn)使用圖片識(shí)別技術(shù)來確定鏡頭拍攝方式的技術(shù)，具體方法是根據(jù)鏡頭下相鄰兩幀的匹配度，來確定鏡頭的類型是否發(fā)生了變化以及具體發(fā)生了什么樣的變化，相鄰兩幀圖片是否匹配度的準(zhǔn)確判斷，關(guān)系到后續(xù)鏡頭的類型判斷的準(zhǔn)確性，如何提高圖片匹配的準(zhǔn)確性，成為亟待解決的問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

鑒于上述問題，提出了本發(fā)明以便提供一種克服上述問題或者至少部分地解決上述問題的鏡頭類型的確定方法及裝置。

本發(fā)明實(shí)施例提供的一種鏡頭類型的確定方法，包括：

將鏡頭下相鄰的前后兩幀圖片分別進(jìn)行特征點(diǎn)檢測，提取特征點(diǎn)；

根據(jù)前后兩幀圖像中的有效密集區(qū)域，對所述特征點(diǎn)進(jìn)行提純；所述有效密集區(qū)域中的區(qū)域密集度和區(qū)域內(nèi)特征點(diǎn)的匹配度均滿足設(shè)定條件；

使用提純后的特征點(diǎn)，確定所述前后兩幀圖片的變換關(guān)系；

根據(jù)所述變換關(guān)系，對所述兩幀圖片中的后一幀圖像進(jìn)行圖像變換；

根據(jù)前一幀圖像與變換后的后一幀圖像，確定所屬鏡頭的類型。

進(jìn)一步地，所述提取特征點(diǎn)的步驟之后，還包括：

對提取的特征點(diǎn)進(jìn)行隨機(jī)抽樣一致RANSAC提純。

進(jìn)一步地，根據(jù)前后兩幀圖像中的有效密集區(qū)域，對所述特征點(diǎn)進(jìn)行提純，具體包括：

分別對兩幀圖像中的設(shè)定區(qū)域進(jìn)行分塊，并根據(jù)各塊的密集度，確定所述設(shè)定區(qū)域內(nèi)的密集區(qū)域；

分別比較所述兩幀圖片的密集區(qū)域中的各特征點(diǎn)，確定所述兩幀圖片中的有效密集區(qū)域；所述有效密集區(qū)域中的區(qū)域密集度和區(qū)域內(nèi)特征點(diǎn)的匹配程度均滿足設(shè)定條件；

比較兩幀圖片的有效密集區(qū)域中相同位置的塊，若前一幀圖片中的塊包含的特征點(diǎn)，未存在于后一幀圖像相同位置的塊中，則刪除前后兩幀圖片中對應(yīng)的特征點(diǎn)；

相應(yīng)地，所述使用提純后的特征點(diǎn)，確定所述前后兩幀圖片的變換關(guān)系，具體包括：

對所述兩幀圖片的有效密集區(qū)域，使用特征點(diǎn)提純處理后的特征點(diǎn)進(jìn)行計(jì)算，得到圖片之間的變換矩陣。

進(jìn)一步地，所述設(shè)定區(qū)域?yàn)榍昂髢蓭瑘D片中，沿圖片中心輻射的占整個(gè)圖片4/5大小的區(qū)域。

進(jìn)一步地，分別對兩幀圖像中的設(shè)定區(qū)域進(jìn)行分塊，并根據(jù)各塊的密集度， 確定所述設(shè)定區(qū)域內(nèi)的密集區(qū)域的步驟之前，還包括：

將所述兩幀圖片中的特征點(diǎn)匹配程度小于設(shè)定匹配度閾值的特征點(diǎn)刪除。

本發(fā)明實(shí)施例提供的一種圖片的匹配裝置，包括：

特征點(diǎn)檢測模塊，用于將鏡頭下相鄰的前后兩幀圖片分別進(jìn)行特征點(diǎn)檢測，提取特征點(diǎn)；

提純模塊，用于根據(jù)前后兩幀圖像中的有效密集區(qū)域，對所述特征點(diǎn)進(jìn)行提純；所述有效密集區(qū)域中的區(qū)域密集度和區(qū)域內(nèi)特征點(diǎn)的匹配度均滿足設(shè)定條件；

變換關(guān)系確定模塊，用于使用提純后的特征點(diǎn)，確定所述前后兩幀圖片的變換關(guān)系；

圖像變換模塊，用于根據(jù)所述變換關(guān)系，對所述兩幀圖片中的后一幀圖像進(jìn)行圖像變換；

鏡頭類型確定模塊，用于根據(jù)前一幀圖像與變換后的后一幀圖像，確定所屬鏡頭的類型。

進(jìn)一步地，所述提純模塊，還用于在特征點(diǎn)檢測模塊提取特征點(diǎn)之后，對提取的特征點(diǎn)進(jìn)行RANSAC提純。

進(jìn)一步地，所述提純模塊，具體用于分別對兩幀圖像中的設(shè)定區(qū)域進(jìn)行分塊，并根據(jù)各塊的密集度，確定所述設(shè)定區(qū)域內(nèi)的密集區(qū)域；分別比較所述兩幀圖片的密集區(qū)域中的各特征點(diǎn)，確定所述兩幀圖片中的有效密集區(qū)域；所述有效密集區(qū)域中的區(qū)域密集度和區(qū)域內(nèi)特征點(diǎn)的匹配程度均滿足設(shè)定條件；比較兩幀圖片的有效密集區(qū)域中相同位置的塊，若前一幀圖片中的塊包含的特征點(diǎn)，未存在于后一幀圖像相同位置的塊中，則刪除前后兩幀圖片中對應(yīng)的特征點(diǎn)；

相應(yīng)地，所述變換關(guān)系確定模塊，具體用于對所述兩幀圖片的有效密集區(qū)域，使用特征點(diǎn)提純處理后的特征點(diǎn)進(jìn)行計(jì)算，得到圖片之間的變換矩陣。

進(jìn)一步地，所述設(shè)定區(qū)域?yàn)榍昂髢蓭瑘D片中，沿圖片中心輻射的占整個(gè)圖 片4/5大小的區(qū)域。

進(jìn)一步地，所述提純模塊，進(jìn)一步用于分別對兩幀圖像中的設(shè)定區(qū)域進(jìn)行分塊，并根據(jù)各塊的密集度，確定所述設(shè)定區(qū)域內(nèi)的密集區(qū)域的步驟之前，將所述兩幀圖片中的特征點(diǎn)匹配程度小于設(shè)定匹配度閾值的特征點(diǎn)刪除。

本發(fā)明的有益效果包括：

本發(fā)明實(shí)施例提供的上述鏡頭類型的確定方法及裝置，將鏡頭下相鄰的前后兩幀圖片分別進(jìn)行特征點(diǎn)檢測，提取特征點(diǎn)；然后根據(jù)前后兩幀圖像中的有效密集區(qū)域，對特征點(diǎn)進(jìn)行提純；使用提純后的特征點(diǎn)，確定前后兩幀圖片的變換關(guān)系；根據(jù)變換關(guān)系，對兩幀圖片中的后一幀圖像進(jìn)行圖像變換；最后根據(jù)前一幀圖像與變換后的后一幀圖像，確定所屬鏡頭的類型。本發(fā)明實(shí)施例通過對同一個(gè)鏡頭下的相鄰兩張圖片進(jìn)行匹配的方式，確定所屬鏡頭的類型，實(shí)現(xiàn)了鏡頭類型識(shí)別的自動(dòng)化，并且，利用有效密集區(qū)域進(jìn)行匹配的方式，能在提高特征點(diǎn)的匹配的準(zhǔn)確度的同時(shí)，保證圖片匹配的速度。

本發(fā)明的其它特征和優(yōu)點(diǎn)將在隨后的說明書中闡述，并且，部分地從說明書中變得顯而易見，或者通過實(shí)施本發(fā)明而了解。本發(fā)明的目的和其他優(yōu)點(diǎn)可通過在所寫的說明書、權(quán)利要求書、以及附圖中所特別指出的結(jié)構(gòu)來實(shí)現(xiàn)和獲得。

下面通過附圖和實(shí)施例，對本發(fā)明的技術(shù)方案做進(jìn)一步的詳細(xì)描述。

附圖說明

通過閱讀下文優(yōu)選實(shí)施方式的詳細(xì)描述，各種其他的優(yōu)點(diǎn)和益處對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員將變得清楚明了。附圖僅用于示出優(yōu)選實(shí)施方式的目的，而并不認(rèn)為是對本發(fā)明的限制。而且在整個(gè)附圖中，用相同的參考符號(hào)表示相同的部件。在附圖中：

圖1為本發(fā)明實(shí)施例中鏡頭類型的確定方法的流程圖；

圖2為本發(fā)明實(shí)施例提供的鏡頭類型的確定方法中S12步驟的具體實(shí)施流 程圖；

圖3為本發(fā)明實(shí)施例中圖片的匹配裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實(shí)施方式

下面將參照附圖更詳細(xì)地描述本公開的示例性實(shí)施例。雖然附圖中顯示了本公開的示例性實(shí)施例，然而應(yīng)當(dāng)理解，可以以各種形式實(shí)現(xiàn)本公開而不應(yīng)被這里闡述的實(shí)施例所限制。相反，提供這些實(shí)施例是為了能夠更透徹地理解本公開，并且能夠?qū)⒈竟_的范圍完整的傳達(dá)給本領(lǐng)域的技術(shù)人員。

首先對本發(fā)明實(shí)施例提供的鏡頭類型的確定方法的具體實(shí)施方式進(jìn)行說明。

本發(fā)明實(shí)施例提供的鏡頭類型的確定方法，如圖1所示，包括：

S11、將鏡頭下相鄰的前后兩幀圖片分別進(jìn)行特征點(diǎn)檢測，提取特征點(diǎn)；

S12、根據(jù)前后兩幀圖像中的有效密集區(qū)域，對提取的特征點(diǎn)進(jìn)行提純；其中有效密集區(qū)域中的區(qū)域密集度和區(qū)域內(nèi)特征點(diǎn)的匹配度均滿足設(shè)定條件；

S13、使用提純后的特征點(diǎn)，確定前后兩幀圖片的變換關(guān)系；

S14、根據(jù)變換關(guān)系，對兩幀圖片中的后一幀圖像進(jìn)行圖像變換；

S15、根據(jù)前一幀圖像與變換后的后一幀圖像，確定所屬鏡頭的類型。

下面分別對上述各步驟進(jìn)行詳細(xì)的說明。

上述步驟S11-S15針對的兩幀相鄰的圖片，其圖像重疊區(qū)域不能太小，一般來說，不能少于圖片大小的15％，這樣才能保證有足夠的特征點(diǎn)匹配。一般連續(xù)性鏡頭不用考慮重疊區(qū)域多少的問題；只有切換鏡頭的時(shí)候，不能再按照這個(gè)方法進(jìn)行，因?yàn)椴煌R頭下的圖片很難檢測到匹配點(diǎn)，換言之，檢測到的匹配點(diǎn)其實(shí)都是嚴(yán)重錯(cuò)誤的。

進(jìn)一步地，上述S11中，將鏡頭下相鄰的前后兩幀圖片分別進(jìn)行特征點(diǎn)檢測，提取特征點(diǎn)，可以參考現(xiàn)有特征點(diǎn)檢測的方法，例如采用簡單的Harris角點(diǎn)檢測等，具體的不再詳述。

對特征點(diǎn)進(jìn)行檢測提取出特征點(diǎn)之后，上述步驟S11和S12之間，還可以包括對特征點(diǎn)進(jìn)行隨機(jī)抽樣一致(RANdom SAmple Consensus，RANSAC)算法提純的步驟，該步驟也可以采用最小二乘法進(jìn)行，目的是去掉一些噪聲，得到有效的樣本。RANSAC算法可以參考現(xiàn)有技術(shù)。

在執(zhí)行S12之前，還可以進(jìn)一步地，參考兩幀圖片中的特征點(diǎn)的匹配度的閾值，將特征點(diǎn)的匹配度低于設(shè)定閾值的特征點(diǎn)進(jìn)一步地篩除。

進(jìn)一步地，如圖2所示，上述S12具體可通過下述流程實(shí)現(xiàn)：

S21、分別對兩幀圖像中的設(shè)定區(qū)域進(jìn)行分塊，并根據(jù)各塊的密集度，確定所述設(shè)定區(qū)域內(nèi)的密集區(qū)域；

S22、分別比較兩幀圖片的密集區(qū)域中的各特征點(diǎn)，確定兩幀圖片中的有效密集區(qū)域；有效密集區(qū)域中的區(qū)域密集度和區(qū)域內(nèi)特征點(diǎn)的匹配程度均滿足設(shè)定條件；

S23、比較兩幀圖片的有效密集區(qū)域中相同位置的塊，若前一幀圖片中的塊包含的特征點(diǎn)，未存在于后一幀圖像相同位置的塊中，則刪除前后兩幀圖片中對應(yīng)的特征點(diǎn)。

較佳地，上述S21中，兩幀圖像中的設(shè)定區(qū)域可以是前后兩幀圖片中，沿圖片中心輻射的占整個(gè)圖片4/5大小的區(qū)域。之所以采用上述設(shè)定區(qū)域，是因?yàn)橐话阋曨l的數(shù)據(jù)流fps＝25，數(shù)據(jù)采樣率不低于每秒5幀，所以對于連續(xù)鏡頭，不用擔(dān)心相鄰圖片變化太快的問題。

在這個(gè)區(qū)域中，進(jìn)一步地進(jìn)行分塊，例如分為Area1,Area2…等，將各個(gè)塊按照密集度進(jìn)行排列，按照設(shè)定的密集度的閾值，去掉密集度較低的塊，剩下的各塊組成的區(qū)域就是密集區(qū)域了。

在密集區(qū)域中，需要進(jìn)一步確定有效密集區(qū)域，上述步驟S22在具體實(shí)施時(shí)，將密集區(qū)域內(nèi)的所有特征點(diǎn)的匹配度進(jìn)行排列，同樣使用預(yù)設(shè)的匹配度的閾值，篩掉一些匹配度不高的特征點(diǎn)，剩下的區(qū)域就得到了有效密集區(qū)域。

進(jìn)一步地，上述S23中，比較兩幀圖片的有效密集區(qū)域中相同位置的塊， 若前一幀圖片中的塊包含的特征點(diǎn)，均存在于后一幀圖像相同位置的塊中，則不用處理，反之，若前一幀圖像中的塊包含的某個(gè)特征點(diǎn)，未落在后一幀圖像相同位置的塊中，則在前一幀中刪除掉這個(gè)特征點(diǎn)，并刪除后一幀圖片中對應(yīng)的特征點(diǎn)。

相應(yīng)地，上述S13中使用提純后的特征點(diǎn)，確定前后兩幀圖片的變換關(guān)系，在具體實(shí)施時(shí)，可以對兩幀圖片的有效密集區(qū)域，使用特征點(diǎn)提純處理后的特征點(diǎn)進(jìn)行計(jì)算，得到圖片之間的變換矩陣(例如選擇opencv中的FindHomography函數(shù)輸出的透視變換矩陣)。

進(jìn)一步地，上述S14中，可使用S13得到的變換矩陣，對兩幀圖片的設(shè)定區(qū)域進(jìn)行變換，最后的效果即將前一幀圖像中的4/5區(qū)域變換到后一幀圖像的對應(yīng)位置上。

現(xiàn)有技術(shù)對圖像進(jìn)行匹配的方法，常常采用將所有匹配點(diǎn)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，得到一個(gè)相鄰圖像的轉(zhuǎn)換關(guān)系然后再進(jìn)行轉(zhuǎn)換的方式，這種方式的前提是特征點(diǎn)的選取都是正確的而且特征點(diǎn)的匹配也是正確的，這中間就存在一個(gè)平衡矛盾的問題：特征點(diǎn)選擇的準(zhǔn)確度越優(yōu)(比如sift特征點(diǎn))，則提取特征點(diǎn)的速度就越慢，如果特征點(diǎn)的維數(shù)很高，匹配的速度也會(huì)很慢(即使先經(jīng)過上一步的特征點(diǎn)篩選)。所以如何在特征點(diǎn)選擇和圖像匹配速度上進(jìn)行平衡，是需要考慮的。基于此，本發(fā)明實(shí)施例的S12步驟中，采用了有效密集區(qū)域進(jìn)行圖片匹配和轉(zhuǎn)換的基礎(chǔ)，就是充分考慮兩幀圖片中非常近似的部分，基于這一部分，特征點(diǎn)的選取比較準(zhǔn)確，相應(yīng)的圖像匹配過程也較快?？朔爽F(xiàn)有做法的缺點(diǎn)。

基于同一發(fā)明構(gòu)思，本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種鏡頭類型的確定裝置，由于這些裝置所解決問題的原理與前述鏡頭類型的確定方法相似，因此該裝置實(shí)施可以參見前述方法的實(shí)施，重復(fù)之處不再贅述。

進(jìn)一步地，上述S15中，根據(jù)前一幀圖像與變換后的后一幀圖像，確定所屬鏡頭的類型，具體來說，即根據(jù)變換后的后一幀圖像與前一幀圖像的相似程度，來確定鏡頭是否固定，是否發(fā)生了的平移、推進(jìn)和拉伸等。

本發(fā)明實(shí)施例提供的一種圖片的匹配裝置，如圖3所示，包括：

特征點(diǎn)檢測模塊301，用于將鏡頭下相鄰的前后兩幀圖片分別進(jìn)行特征點(diǎn)檢測，提取特征點(diǎn)；

提純模塊302，用于根據(jù)前后兩幀圖像中的有效密集區(qū)域，對所述特征點(diǎn)進(jìn)行提純；所述有效密集區(qū)域中的區(qū)域密集度和區(qū)域內(nèi)特征點(diǎn)的匹配度均滿足設(shè)定條件；

變換關(guān)系確定模塊303，用于使用提純后的特征點(diǎn)，確定所述前后兩幀圖片的變換關(guān)系；

圖像變換模塊304，用于根據(jù)所述變換關(guān)系，對所述兩幀圖片中的后一幀圖像進(jìn)行圖像變換；

鏡頭類型確定模塊305，用于根據(jù)前一幀圖像與變換后的后一幀圖像，確定所屬鏡頭的類型。

進(jìn)一步地，上述提純模塊302，還用于在特征點(diǎn)檢測模塊提取特征點(diǎn)之后，對提取的特征點(diǎn)進(jìn)行RANSAC提純。

進(jìn)一步地，上述提純模塊302，具體用于分別對兩幀圖像中的設(shè)定區(qū)域進(jìn)行分塊，并根據(jù)各塊的密集度，確定設(shè)定區(qū)域內(nèi)的密集區(qū)域；分別比較兩幀圖片的密集區(qū)域中的各特征點(diǎn)，確定兩幀圖片中的有效密集區(qū)域；有效密集區(qū)域中的區(qū)域密集度和區(qū)域內(nèi)特征點(diǎn)的匹配程度均滿足設(shè)定條件；比較兩幀圖片的有效密集區(qū)域中相同位置的塊，若前一幀圖片中的塊包含的特征點(diǎn)，未存在于后一幀圖像相同位置的塊中，則刪除前后兩幀圖片中對應(yīng)的特征點(diǎn)；

相應(yīng)地，上述變換關(guān)系確定模塊303，具體用于對兩幀圖片的有效密集區(qū)域，使用特征點(diǎn)提純處理后的特征點(diǎn)進(jìn)行計(jì)算，得到圖片之間的變換矩陣。

進(jìn)一步地，上述設(shè)定區(qū)域?yàn)榍昂髢蓭瑘D片中，沿圖片中心輻射的占整個(gè)圖片4/5大小的區(qū)域。

進(jìn)一步地，上述提純模塊302，進(jìn)一步用于分別對兩幀圖像中的設(shè)定區(qū)域進(jìn)行分塊，并根據(jù)各塊的密集度，確定設(shè)定區(qū)域內(nèi)的密集區(qū)域的步驟之前，將 兩幀圖片中的特征點(diǎn)匹配程度小于設(shè)定匹配度閾值的特征點(diǎn)刪除。

本發(fā)明實(shí)施例提供的上述鏡頭類型的確定方法及裝置，將鏡頭下相鄰的前后兩幀圖片分別進(jìn)行特征點(diǎn)檢測，提取特征點(diǎn)；然后根據(jù)前后兩幀圖像中的有效密集區(qū)域，對特征點(diǎn)進(jìn)行提純；使用提純后的特征點(diǎn)，確定前后兩幀圖片的變換關(guān)系；根據(jù)變換關(guān)系，對兩幀圖片中的后一幀圖像進(jìn)行圖像變換；最后根據(jù)前一幀圖像與變換后的后一幀圖像，確定所屬鏡頭的類型。本發(fā)明實(shí)施例通過對同一個(gè)鏡頭下的相鄰兩張圖片進(jìn)行匹配的方式，確定所屬鏡頭的類型，實(shí)現(xiàn)了鏡頭類型識(shí)別的自動(dòng)化，并且，利用有效密集區(qū)域進(jìn)行匹配的方式，能在提高特征點(diǎn)的匹配的準(zhǔn)確度的同時(shí)，保證圖片匹配的速度。

以下結(jié)合附圖對本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例進(jìn)行說明，應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的優(yōu)選實(shí)施例僅用于說明和解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。

本領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)人員應(yīng)明白，本發(fā)明的實(shí)施例可提供為方法、系統(tǒng)、或計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。因此，本發(fā)明可采用完全硬件實(shí)施例、完全軟件實(shí)施例、或結(jié)合軟件和硬件方面的實(shí)施例的形式。而且，本發(fā)明可采用在一個(gè)或多個(gè)其中包含有計(jì)算機(jī)可用程序代碼的計(jì)算機(jī)可用存儲(chǔ)介質(zhì)(包括但不限于磁盤存儲(chǔ)器和光學(xué)存儲(chǔ)器等)上實(shí)施的計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品的形式。

本發(fā)明是參照根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的方法、設(shè)備(系統(tǒng))、和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品的流程圖和/或方框圖來描述的。應(yīng)理解可由計(jì)算機(jī)程序指令實(shí)現(xiàn)流程圖和/或方框圖中的每一流程和/或方框、以及流程圖和/或方框圖中的流程和/或方框的結(jié)合?？商峁┻@些計(jì)算機(jī)程序指令到通用計(jì)算機(jī)、專用計(jì)算機(jī)、嵌入式處理機(jī)或其他可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備的處理器以產(chǎn)生一個(gè)機(jī)器，使得通過計(jì)算機(jī)或其他可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備的處理器執(zhí)行的指令產(chǎn)生用于實(shí)現(xiàn)在流程圖一個(gè)流程或多個(gè)流程和/或方框圖一個(gè)方框或多個(gè)方框中指定的功能的裝置。

這些計(jì)算機(jī)程序指令也可存儲(chǔ)在能引導(dǎo)計(jì)算機(jī)或其他可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備以特定方式工作的計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)器中，使得存儲(chǔ)在該計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)器中的指令產(chǎn)生包括指令裝置的制造品，該指令裝置實(shí)現(xiàn)在流程圖一個(gè)流程或多個(gè) 流程和/或方框圖一個(gè)方框或多個(gè)方框中指定的功能。

這些計(jì)算機(jī)程序指令也可裝載到計(jì)算機(jī)或其他可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備上，使得在計(jì)算機(jī)或其他可編程設(shè)備上執(zhí)行一系列操作步驟以產(chǎn)生計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的處理，從而在計(jì)算機(jī)或其他可編程設(shè)備上執(zhí)行的指令提供用于實(shí)現(xiàn)在流程圖一個(gè)流程或多個(gè)流程和/或方框圖一個(gè)方框或多個(gè)方框中指定的功能的步驟。

顯然，本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以對本發(fā)明進(jìn)行各種改動(dòng)和變型而不脫離本發(fā)明的精神和范圍。這樣，倘若本發(fā)明的這些修改和變型屬于本發(fā)明權(quán)利要求及其等同技術(shù)的范圍之內(nèi)，則本發(fā)明也意圖包含這些改動(dòng)和變型在內(nèi)。