CN112991188B - 图像处理方法及装置、存储介质、电子设备 - Google Patents

Abstract

本公开提供一种图像处理方法及装置、电子设备、存储介质，涉及图像处理技术领域。所述方法包括：分别获取第一摄像模组拍摄的第一图像、第二摄像模组拍摄的第二图像以及第三摄像模组拍摄的第三图像，其中，第二摄像模组为微距摄像模组，第三摄像模组为黑白摄像模组；根据第一图像、第二图像和第三图像，确定输出图像。本公开可以提高图像的质量。

Description

图像处理方法及装置、存储介质、电子设备

技术领域

本公开涉及图像处理技术领域，具体而言，涉及一种图像处理方法、图像处理装置、电子设备以及计算机可读存储介质。

背景技术

目前，对于市面上的图像采集设备，通常在亮度环境较高的情况下才输出清晰度较高、噪声较小的图像。而在亮度环境较低的情况下，由于受到串扰的影响较大，输入信噪比不足，噪点过多，输出的图像质量较低。

发明内容

本公开的目的在于提供一种图像处理方法、图像处理装置、电子设备以及计算机可读存储介质，进而在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的，在亮度环境较低的情况下输出的图像质量较低的问题。

根据本公开的第一方面，提供一种图像处理方法，包括：

分别获取第一摄像模组拍摄的第一图像、第二摄像模组拍摄的第二图像以及第三摄像模组拍摄的第三图像，其中，所述第二摄像模组为微距摄像模组，所述第三摄像模组为黑白摄像模组；

根据所述第一图像、所述第二图像和所述第三图像，确定输出图像。

根据本公开的第二方面，提供一种图像处理装置，包括：

图像获取模块，用于分别获取第一摄像模组拍摄的第一图像、第二摄像模组拍摄的第二图像以及第三摄像模组拍摄的第三图像，其中，所述第二摄像模组为微距摄像模组，所述第三摄像模组为黑白摄像模组；

图像融合模块，用于根据所述第一图像、所述第二图像和所述第三图像，确定输出图像。

根据本公开的第三方面，提供一种电子设备，包括：第一摄像模组，用于拍摄第一图像；第二摄像模组，用于拍摄第二图像，所述第二摄像模组为微距摄像模组；第三摄像模组，用于拍摄第三图像，所述第三摄像模组为黑白摄像模组；处理器；以及存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述图像处理方法。

根据本公开的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述图像处理方法。

本公开示例性实施例可以具有以下部分或全部有益效果：

在本公开的一示例实施方式所提供的图像处理方法中，通过微距摄像模组拍摄物体，可以局部突出想要表现的特征；黑白摄像模组可以提取图像中的亮度信息。因此，将第一图像和微距摄像模组拍摄的第二图像、黑白摄像模组拍摄的第三图像进行融合，可以提升图像的亮度并且优化图像的清晰度，得到近景与远景都清晰的高质量图像，从而提升用户的拍摄体验。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图；

图2示出了本公开实施例中图像处理方法的一种流程图；

图3示出了本公开实施例中图像融合过程的一种流程图；

图4示出了本公开实施例中图像处理过程的一种示意图；

图5示出了本公开实施例中图像融合过程的又一种流程图；

图6示出了本公开实施例中图像处理装置的一种结构示意图。

具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施方式的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而省略所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知技术方案以避免喧宾夺主而使得本公开的各方面变得模糊。

此外，附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。

图1示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。

需要说明的是，图1示出的电子设备的计算机系统100仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图1所示，计算机系统100包括中央处理单元101，其可以根据存储在只读存储器102中的程序或者从存储部分108加载到随机访问存储器103中的程序而执行各种适当的动作和处理。在随机访问存储器103中，还存储有系统操作所需的各种程序和数据。中央处理单元101、只读存储器102以及随机访问存储器103通过总线104彼此相连。输入/输出接口105也连接至总线104。

以下部件连接至输入/输出接口105：包括键盘、鼠标、摄像模组等的输入部分106；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分107；包括硬盘等的存储部分108；以及包括诸如局域网卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分109。通信部分109经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器110也根据需要连接至输入/输出接口105。可拆卸介质111，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器110上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分108。

特别地，根据本公开的实施例，下文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分109从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质111被安装。在该计算机程序被中央处理单元101执行时，执行本申请的方法和装置中限定的各种功能。

需要说明的是，本公开所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器、只读存储器、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、射频等等，或者上述的任意合适的组合。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本公开实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现，所描述的单元也可以设置在处理器中。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。

作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该电子设备执行时，使得该电子设备实现如下述实施例中所述的方法。例如，所述的电子设备可以实现如图2、图3和图5所示的各个步骤等。

以下对本公开实施例的技术方案进行详细阐述：

目前，对于高像素摄像模组，由于过高的像素密度在非强光照情况下受到串扰的影响较大，输入信噪比不足，噪点过多，无法输出令人满意的数据，因此，大多都是在亮度环境较高的情况下，即亮度达到一定阈值才开启全像素模式，输出一帧分辨率较高的图像。否则，将全像素模式关闭，输出分辨率较低的多帧图像，后期通过多帧算法/超清画质等后处理算法插值处理得到分辨率较高的图像。

例如，对于6400万像素的摄像模组，在亮度环境较高的情况下，可以输出一帧6400万像素的图像；而在亮度环境较低的情况下，可以采用四合一形式输出四帧1600万像素的图像，通过图像融合得到一帧6400万像素的图像。可见，相关技术中，只有在亮度环境较高的情况下才开启全像素模式，存在很大的局限性，不能保留高像素图像中更多的细节，图像的质量较低。

为了解决上述问题，本公开提供了一种图像处理方法及装置、电子设备以及计算机可读存储介质，即使在亮度环境较低的情况下，也可以输出质量较高的图像，提升用户的拍摄体验。

参见图2，图2示出了本公开实施例中图像处理方法的一种流程图，可以包括以下步骤：

步骤S210，分别获取第一摄像模组拍摄的第一图像、第二摄像模组拍摄的第二图像以及第三摄像模组拍摄的第三图像，其中，第二摄像模组为微距摄像模组，第三摄像模组为黑白摄像模组。

步骤S220，根据第一图像、第二图像和第三图像，确定输出图像。

本公开实施例的图像处理方法中，通过微距摄像模组拍摄物体，可以局部突出想要表现的特征；黑白摄像模组可以提取图像中的亮度信息。因此，将第一图像和微距摄像模组拍摄的第二图像、黑白摄像模组拍摄的第三图像进行融合，可以提升图像的亮度并且优化图像的清晰度，得到近景与远景都清晰的高质量图像，从而提升用户的拍摄体验。

以下对本公开实施例的图像处理方法进行更加详细的介绍。

在步骤S210中，分别获取第一摄像模组拍摄的第一图像、第二摄像模组拍摄的第二图像以及第三摄像模组拍摄的第三图像。

本公开实施例的图像处理方法可以应用于图像采集设备，例如可以是相机、终端设备等，终端设备可以是智能手机、平板电脑等。该图像采集设备可以配置有至少三个摄像模组，至少三个摄像模组可以针对同一拍摄对象同时进行拍摄。在此，以三个摄像模组(第一摄像模组、第二摄像模组和第三摄像模组)为例进行说明。

其中，第一摄像模组可以为6400万像素的高清摄像模组，也可以是800万像素的摄像模组，或1600万像素的摄像模组等，在此不做限定。本公开实施例中，不论亮度环境如何，第一摄像模组均可以以全像素模式输出第一图像，该第一图像可能因为场景光照等原因，存在噪点较大的问题。但是，高像素带来的高解析力，高像素的细节表现、画面锐度都是低像素无法达到的。因此，可以获取第一摄像模组以全像素模式输出的第一图像，通过对第一图像进行图像处理，提升图像的质量。可选的，在第一摄像模组为6400万像素的高清摄像模组时，第一图像的分辨率为9216×6912。

当然，第一摄像模组也可以按照现有方法，根据亮度环境的高低，开启或关闭全像素模式。例如，在亮度环境较低的情况下，可以以四合一方式对输出的分辨率较低的图像进行融合，得到一张分辨率较高的图像。与全像素模式输出一帧图像相比，虽然损失了细节信息，但是可以降低噪点。

第二摄像模组可以为微距摄像模组，主要用于对近距离场景的物体进行拍照。由于对焦距离较近，适用于拍摄近景，可以把近景(例如10cm以内)拍摄的很清楚，这个是普通摄像头无法做到的。由于微距镜头的对焦清晰范围有限，因此，拍摄的第二图像中间清晰，周围比较模糊，可以更好凸显要表现的内容。因此，本公开实施例通过第二图像可以更好的凸显局部信息。

第三摄像模组可以为黑白摄像模组，黑白摄像模组拍摄的第三图像为黑白图像。对于YUV(Y表示图像的亮度，U和V表示图像的色度)格式的图像，黑白图像只有Y分量，也就是只有亮度分量，可以更好地提取图像中的亮度信息。

在步骤S220中，根据第一图像、第二图像和第三图像，确定输出图像。

本公开实施例中，获取第一图像、第二图像和第三图像后，通过对第一图像、第二图像和第三图像进行融合，可以得到质量更高的融合图像。在本公开的一示例性实施例中，图像融合的过程可参见图3，可以包括以下步骤：

步骤S310，对第三图像进行复制，得到第四图像。

具体的，由于黑白图像中可以提取亮度信息，对于任一图像，将该图像与对应的黑白图像进行融合，可以达到提亮、降噪的目的。在此，为了使第一图像、第二图像均可以和第三图像进行融合，可以首先对第三图像进行复制，得到与第三图像完全相同的第四图像。这样，第一图像、第二图像可以分别和第三图像、第四图像之间进行融合。

步骤S320，对第一图像和第三图像进行图像融合，得到第一融合图像。

本公开实施例中，在对第一图像和第三图像进行融合的过程中，可以通过降噪处理，优化噪点，以提升第一图像的质量。可选的，可以基于图像降噪算法，对第一图像和第三图像进行图像融合。例如，可以通过非局部均值算法、三维块匹配算法等进行图像去噪。在三维块匹配算法中，可以通过与相邻图像块进行匹配，将若干相似的块整合为一个三维矩阵，在三维空间进行滤波处理，再将结果反变换融合到二维，形成去噪后的图像。当然，还可以通过滤波方法等(例如，统计中值滤波、双边滤波等)进行去噪，本公开对此不做限定。

步骤S330，对第二图像和第四图像进行图像融合，得到第二融合图像。

需要说明的是，第二图像和第四图像融合的过程，与第一图像和第三图像融合的过程相同，在此不再赘述。

步骤S340，对第一融合图像和第二融合图像进行图像融合，得到输出图像。

可以理解的是，第一融合图像和第二融合图像均是提亮、降噪后的图像，第一融合图像中包含了高像素的细节信息，第二融合图像中包含了局部(凸显部位)细节特征，将第一融合图像和第二融合图像再次进行图像融合，可以得到远景与近景都清晰的图像，同时保持了图像中的细节、锐度、亮度等信息，从而提升了图像的整体质量。

在本公开的一示例性实施例中，可以基于特征提取的图像融合算法，对第一融合图像和第二融合图像进行图像融合，得到输出图像。基于特征提取的图像融合算法(例如，加权平均法、贝叶斯估计方法和聚类分析发等)是对图像进行特征抽取，将边缘、形状、轮廓、纹理等信息进行综合分析和处理的过程。

当然，本公开也可以基于像素的图像融合算法等，对第一融合图像和第二融合图像进行图像融合，得到输出图像。基于像素的图像融合算法是直接在原始数据层上进行融合，该算法具有更精确、更丰富、更可靠的细节信息。

为了使上述图像处理过程更清晰，图4示出了本公开实施例中图像处理过程的一种示意图。可以看出，第一图像、第二图像分别和第三图像、第四图像(即黑白图像)进行图像融合，得到第一融合图像和第二融合图像。之后，再次对第一融合图像和第二融合图像进行图形融合，得到输出图像。

在本公开的又一示例性实施例中，图像融合的过程还可参见图5，可以包括以下步骤：

步骤S510，对第一图像和第二图像进行图像融合，得到第三融合图像。

步骤S520，对第三融合图像和第三图像进行图像融合，得到输出图像。

本公开实施例中，还可以先对第一图像和第二图像进行图像融合，得到第三融合图像，对第一图像和第二图像进行图像融合的过程，与对第一融合图像和第二融合图像进行图像融合的过程类似，在此不再详述。之后，再对第三融合图像和第三图像进行图像融合，以对第三融合图像进行提亮、降噪，得到输出图像。另外，对于第一图像、第二图像和第三图像的融合过程，并不限于此，其他相关方法都属于本公开的保护范围。

需要说明的是，本公开还可以直接将第三融合图像作为输出图像，也就是说，本公开也适用于只有两个摄像模组的情况，即直接将第一摄像模组拍摄的第一图像和第二摄像模组拍摄的第二图像进行融合，得到输出图像。例如，在第一摄像模组为6400万像素的高清摄像模组时，不论亮度环境高低，都可以输出质量较高的图像。因此，可以扩大第一摄像模组的适用场景，更大的发挥器件上的优势，使用户可以有更好的拍摄体验。

本公开实施例的图像处理方法中，将第一图像与黑白图像进行图像融合，可以保留更多的图像细节，提升了图像的亮度并且优化了图像的清晰度、噪点。同时，利用微距摄像模组可以拍摄超近距离物体的优势，可以局部突出想要表现的特征，与黑白图像进行图像融合，提升了图像的亮度并且优化了图像的清晰度、噪点。将经过优化的第一图像和第二图像进行特征提取，可以保留图像中的细节与锐度，提升亮度，降低噪点，得到近景与远景均清晰的高质量图像。并且，在任何光照环境下，都可以充分利用高像素的优势，扩大了可用范围。

应当注意，尽管在附图中以特定顺序描述了本公开中方法的各个步骤，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些步骤，或是必须执行全部所示的步骤才能实现期望的结果。附加的或备选的，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，以及/或者将一个步骤分解为多个步骤执行等。

进一步的，本示例实施方式中，还提供了一种图像处理装置600，如图6所示，包括：

图像获取模块610，用于分别获取第一摄像模组拍摄的第一图像、第二摄像模组拍摄的第二图像以及第三摄像模组拍摄的第三图像，其中，第二摄像模组为微距摄像模组，第三摄像模组为黑白摄像模组；

图像融合模块620，用于根据第一图像、第二图像和第三图像，确定输出图像。

可选的，图像融合模块，包括：

复制单元，用于对第三图像进行复制，得到第四图像；

第一融合单元，用于对第一图像和第三图像进行图像融合，得到第一融合图像；

第二融合单元，用于对第二图像和第四图像进行图像融合，得到第二融合图像；

第三融合单元，用于对第一融合图像和第二融合图像进行图像融合，得到输出图像。

可选的，图像融合模块，包括：

第四融合单元，用于对第一图像和第二图像进行图像融合，得到第三融合图像；

第五融合单元，用于对第三融合图像和第三图像进行图像融合，得到输出图像。

可选的，图像获取模块，包括：

第一图像获取单元，具体用于获取第一摄像模组全像素模式输出的第一图像。

可选的，第三融合单元，具体用于基于特征提取的图像融合算法，对第一融合图像和第二融合图像进行图像融合，得到输出图像。

可选的，第一融合单元，具体用于基于图像降噪算法，对第一图像和第三图像进行图像融合；

第二融合单元，具体用于基于图像降噪算法，对第二图像和第四图像进行图像融合。

可选的，第一图像的分辨率为9216×6912。

上述装置中各模块或单元的具体细节已经在对应的图像处理方法中进行了详细的描述，因此此处不再赘述。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (7)

1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：

分别获取第一摄像模组全像素模式拍摄的第一图像、第二摄像模组拍摄的用于凸显局部信息的第二图像以及第三摄像模组拍摄的用于提取亮度信息的第三图像，其中，所述第二摄像模组为微距摄像模组，所述第三摄像模组为黑白摄像模组；

根据所述第一图像、所述第二图像和所述第三图像，确定输出图像；

其中，所述根据所述第一图像、所述第二图像和所述第三图像，确定输出图像，包括：

对所述第三图像进行复制，得到第四图像；

基于图像降噪算法进行图像去噪，并对所述第一图像和所述第三图像进行图像融合，得到包含高像素的细节信息的第一融合图像；

基于图像降噪算法进行图像去噪，并对所述第二图像和所述第四图像进行图像融合，得到包含局部细节信息的第二融合图像；

对所述第一融合图像和所述第二融合图像进行图像融合，得到输出图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一图像、所述第二图像和所述第三图像，确定输出图像，包括：

对所述第一图像和所述第二图像进行图像融合，得到第三融合图像；

对所述第三融合图像和所述第三图像进行图像融合，得到输出图像。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一融合图像和所述第二融合图像进行图像融合，得到输出图像，包括：

基于特征提取的图像融合算法，对所述第一融合图像和所述第二融合图像进行图像融合，得到输出图像。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一图像的分辨率为9216×6912。

5.一种图像处理装置，其特征在于，所述装置包括：

图像获取模块，用于分别获取第一摄像模组全像素模式拍摄的第一图像、第二摄像模组拍摄的用于凸显局部信息的第二图像以及第三摄像模组拍摄的用于提取亮度信息的第三图像，其中，所述第二摄像模组为微距摄像模组，所述第三摄像模组为黑白摄像模组；

图像融合模块，用于根据所述第一图像、所述第二图像和所述第三图像，确定输出图像；

其中，所述根据所述第一图像、所述第二图像和所述第三图像，确定输出图像，包括：

对所述第三图像进行复制，得到第四图像；

基于图像降噪算法进行图像去噪，并对所述第一图像和所述第三图像进行图像融合，得到包含高像素的细节信息的第一融合图像；

基于图像降噪算法进行图像去噪，并对所述第二图像和所述第四图像进行图像融合，得到包含局部细节信息的第二融合图像；

对所述第一融合图像和所述第二融合图像进行图像融合，得到输出图像。

6.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1～4任一项所述的方法。

7.一种电子设备，其特征在于，包括：

第一摄像模组，用于拍摄第一图像；

第二摄像模组，用于拍摄第二图像，所述第二摄像模组为微距摄像模组；

第三摄像模组，用于拍摄第三图像，所述第三摄像模组为黑白摄像模组；

处理器；以及

存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；

其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1～4任一项所述的方法。

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