本發明涉及圖像處理技術領域，尤其涉及一種圖像處理方法及裝置。
背景技術：
智能終端相機應用是一個使用非常廣泛的功能。為了提升相機應用的實用性，在應用內植入了很多圖像處理功能，濾鏡就是一種。但是現有技術中的濾鏡受限于其設計裝置的簡單性，往往處理效果比較不如人意。
技術實現要素：
本發明實施例的目的在于提供一種圖像處理方法及裝置，旨在解決現有技術中智能終端相機應用時由于濾鏡設計簡單，造成的得到的效果圖像不清晰的問題。
本發明實施例提供一種圖像處理方法，包括：
獲取待處理圖像，確定所述待處理圖像中的第一區域，所述第一區域為包含預設對象的區域或一預設區域；
對所述待處理圖像進行亮度模糊處理，得到第一圖像；
提取出所述第一圖像中所述第一區域的輪廓，并根據所述第一區域的輪廓，計算出輪廓邊界的亮度判別門限，并根據所述亮度判別門限，確定所述第一圖像中所有輪廓的輪廓邊界信息；
對所述待處理圖像進行亮度信息的粗量化處理，得到第二圖像；
利用所述第一圖像中所有輪廓的輪廓邊界信息，對所述第二圖像中的輪廓邊界進行強化處理后，得到處理后的圖像。
其中，所述確定所述待處理圖像中的第一區域，包括：
判斷所述待處理圖像中是否存在預設對象；
當所述待處理圖像中存在預設對象時，確定預設對象所占的區域為所述第 一區域；
當所述待處理圖像中不存在預設對象時，確定預設區域為所述第一區域。
其中，所述當所述待處理圖像中存在預設對象時，確定預設對象所占的區域為所述第一區域，包括：
當所述待處理圖像中存在多個預設對象時，選取面積最大的預設對象，并確定面積最大的預設對象所占的區域為所述第一區域；
當所述待處理圖像中存在兩個面積大小相同的預設對象時，選取與中心坐標距離近的預設對象，并確定與中心坐標距離近的預設對象所占的區域為所述第一區域。
其中，所述提取出所述第一圖像中所述第一區域的輪廓，并根據所述第一區域的輪廓，計算出輪廓邊界的亮度判別門限，包括：
提取所述第一區域的輪廓像素點，統計所述第一區域的輪廓像素點的亮度最大值、亮度最小值或者亮度平均值；
根據亮度最大值與第一比例系數的乘積、亮度最小值與第二比例系數的乘積或者亮度平均值確定輪廓邊界的亮度判別門限，其中所述第一比例系數為小1的正數，所述第二比例系數為大于1的正數。
其中，所述對所述待處理圖像進行亮度信息的粗量化處理，得到第二圖像，包括：
提取所述待處理圖像的像素點，對所述待處理圖像的像素點根據如下公式進行增加亮度量化等級處理，獲取所述第二圖像：
y1＝[y/q]*q
其中：y1代表經增加量化等級處理后的像素點亮度，y代表原像素點亮度，q代表量化等級的數值，q的取值為1-255中的任一整數，[y/q]代表對y與q的商做取整操作。
其中，所述利用所述第一圖像中所有輪廓的輪廓邊界信息，對所述第二圖像中的輪廓邊界進行強化處理后，得到處理后的圖像，包括：
根據所述第一圖像中所有輪廓的輪廓邊界信息，提取所述第二圖像的輪廓邊界的像素點，對所述第二圖像的輪廓邊界的像素點根據如下公式進行計算獲取相應像素點亮度：
y2＝k*y1+b
其中：y2代表相應像素點亮度，y1代表經增加量化等級處理后的像素點亮度，k表示0-1之間的任意數字，b是0-255之間的任一數值；
采用如下公式對相應像素點進行增加亮度量化等級處理，完成對所述第二圖像中的輪廓邊界亮度的強化處理，保證所述第二圖像的像素點的亮度量化等級的一致性：
y3＝[y2/q]*q
其中：y2代表相應像素點亮度，y3代表對相應像素點y2處理后的像素點亮度，q代表量化等級的數值，q的取值為1-255中的任一整數，[y2/q]代表對y2與q的商做取整操作。
本發明實施例還提供一種圖像處理裝置，包括：
獲取確定模塊，用于獲取待處理圖像，確定所述待處理圖像中的第一區域，所述第一區域為包含預設對象的區域或一預設區域；
第一處理模塊，用于對所述待處理圖像進行亮度模糊處理，得到第一圖像；
計算處理模塊，用于提取出所述第一圖像中所述第一區域的輪廓，并根據所述第一區域的輪廓，計算出輪廓邊界的亮度判別門限，并根據所述亮度判別門限，確定所述第一圖像中所有輪廓的輪廓邊界信息；
第二處理模塊，用于對所述待處理圖像進行亮度信息的粗量化處理，得到第二圖像；
處理獲取模塊，用于利用所述第一圖像中所有輪廓的輪廓邊界信息，對所述第二圖像中的輪廓邊界進行強化處理后，得到處理后的圖像。
其中，所述獲取確定模塊包括：
判斷子模塊，用于判斷所述待處理圖像中是否存在預設對象；
第一確定子模塊，用于當所述待處理圖像中存在預設對象時，確定預設對象所占的區域為所述第一區域；
第二確定子模塊，用于當所述待處理圖像中不存在預設對象時，確定預設區域為所述第一區域。
其中，所述第一確定子模塊包括：
第一單元，用于當所述待處理圖像中存在多個預設對象時，選取面積最大 的預設對象，并確定面積最大的預設對象所占的區域為所述第一區域；
第二單元，用于當所述待處理圖像中存在兩個面積大小相同的預設對象時，選取與中心坐標距離近的預設對象，并確定與中心坐標距離近的預設對象所占的區域為所述第一區域。
其中，所述計算處理模塊包括：
提取統計子模塊，用于提取所述第一區域的輪廓像素點，統計所述第一區域的輪廓像素點的亮度最大值、亮度最小值或者亮度平均值；
第三確定子模塊，用于根據亮度最大值與第一比例系數的乘積、亮度最小值與第二比例系數的乘積或者亮度平均值確定輪廓邊界的亮度判別門限，其中所述第一比例系數為小1的正數，所述第二比例系數為大于1的正數。
其中，所述第二處理模塊進一步用于：
提取所述待處理圖像的像素點，對所述待處理圖像的像素點根據如下公式進行增加亮度量化等級處理，獲取所述第二圖像：
y1＝[y/q]*q
其中：y1代表經增加量化等級處理后的像素點亮度，y代表原像素點亮度，q代表量化等級的數值，q的取值為1-255中的任一整數，[y/q]代表對y與q的商做取整操作。
其中，所述處理獲取模塊包括：
提取處理子模塊，用于根據所述第一圖像中所有輪廓的輪廓邊界信息，提取所述第二圖像的輪廓邊界的像素點，對所述第二圖像的輪廓邊界的像素點根據如下公式進行計算獲取相應像素點亮度：
y2＝k*y1+b
其中：y2代表相應像素點亮度，y1代表經增加量化等級處理后的像素點亮度，k表示0-1之間的任意數字，b是0-255之間的任一數值；
處理子模塊，用于采用如下公式對相應像素點進行增加亮度量化等級處理，完成對所述第二圖像中的輪廓邊界亮度的強化處理，保證所述第二圖像的像素點的亮度量化等級的一致性：
y3＝[y2/q]*q
其中：y2代表相應像素點亮度，y3代表對相應像素點y2處理后的像素 點亮度，q代表量化等級的數值，q的取值為1-255中的任一整數，[y2/q]代表對y2與q的商做取整操作。
本發明實施例的上述技術方案至少包括如下有益效果：
本發明實施例通過獲取經過亮度模糊處理的第一圖像的第一區域的輪廓像素點信息，根據第一圖像的第一區域的輪廓像素點信息計算獲得輪廓邊界的亮度判別門限，并根據亮度判別門限，確定第一圖像中所有輪廓的輪廓邊界信息，然后根據第一圖像中所有輪廓的輪廓邊界信息，對進行亮度信息的粗量化處理后的第二圖像的輪廓邊界進行強化處理，可以改進圖像的濾鏡拍照效果，有效解決現有圖像的濾鏡拍攝效果麻點過多的問題。
附圖說明
圖1為本發明實施例圖像處理方法示意圖一；
圖2為本發明實施例圖像處理方法示意圖二；
圖3a為prewitt算子的示意圖一；
圖3b為prewitt算子的示意圖二；
圖4為本發明實施例圖像處理方法示意圖三；
圖5為本發明實施例圖像處理方法示意圖四；
圖6為本發明實施例圖像處理方法整體流程示意圖；
圖7為本發明實施例圖像處理裝置示意圖。
具體實施方式
為使本發明要解決的技術問題、技術方案和優點更加清楚，下面將結合附圖及具體實施例進行詳細描述。
如圖1所示，本發明實施例提供一種圖像處理方法，包括：
s101、獲取待處理圖像，確定待處理圖像中的第一區域，第一區域為包含預設對象的區域或一預設區域；
s102、對待處理圖像進行亮度模糊處理，得到第一圖像；
s103、提取出第一圖像中第一區域的輪廓，并根據第一區域的輪廓，計算出輪廓邊界的亮度判別門限，并根據亮度判別門限，確定第一圖像中所有輪廓 的輪廓邊界信息；
s104、對待處理圖像進行亮度信息的粗量化處理，得到第二圖像；
s105、利用第一圖像中所有輪廓的輪廓邊界信息，對第二圖像中的輪廓邊界進行強化處理后，得到處理后的圖像。
本發明實施例上述步驟，通過采用輪廓提取機制、增加亮度量化等級機制改進圖像的濾鏡拍照效果，有效解決現有圖像的濾鏡拍攝效果麻點過多的問題。
具體的，首先獲取待處理圖像，為了便于計算，可以將獲得的待處理圖像以yuv格式進行存儲。然后確定待處理圖像中的第一區域，這里的第一區域可以是包含預設對象的區域，也可以是一預設區域。本發明的預設對象以人臉圖像為例，本領域的技術人員也可以根據需求來確定其他預設對象。
需要說明的是，待處理圖像位于一坐標系內，當第一區域為一預設區域時，通常情況下，如圖2所示，預設區域為以坐標原點為中心的一區域，且預設區域的大小是預先設置的，h代表預設區域的縱向距離，w代表預設區域的橫向距離。
在確定待處理圖像中的第一區域之后，需要對待處理圖像進行亮度模糊處理，獲取到第一圖像，其中在對待處理圖像進行亮度模糊處理時，可以采用高斯濾波方式進行處理。但模糊處理的方式并不局限于高斯濾波一種，本領域技術人員可根據需求采用其他的模糊處理方式。
在獲取得到第一圖像之后，需要提取出第一圖像中第一區域的輪廓，并根據提取出的第一區域的輪廓，采用相應的邊緣提取算子，比如sobel或是prewitt等算子，計算第一區域的邊界信息，根據第一區域的邊界信息計算出輪廓邊界的亮度判別門限。其中prewitt算子的示意圖如圖3a和3b所示。
根據得到的亮度判別門限，確定第一圖像中所有輪廓的輪廓邊界信息。然后針對待處理圖像進行亮度信息的粗量化處理，得到第二圖像。根據第一圖像中所有輪廓的輪廓邊界信息，對第二圖像中的輪廓邊界進行強化處理，得到處理后的效果圖像。需要說明的是，對邊界進行亮度強化處理的目的在于：可以清晰地區分出圖像的輪廓，使得處理后圖像效果更好。
本發明實施例通過獲取經過亮度模糊處理的第一圖像的第一區域的輪廓像素點信息，根據第一圖像的第一區域的輪廓像素點信息計算獲得輪廓邊界的 亮度判別門限，并根據亮度判別門限，確定第一圖像中所有輪廓的輪廓邊界信息，然后根據第一圖像中所有輪廓的輪廓邊界信息，對進行亮度信息的粗量化處理后的第二圖像的輪廓邊界進行強化處理，可以改進圖像的濾鏡拍照效果，有效解決現有圖像的濾鏡拍攝效果麻點過多的問題。
在本發明上述實施例中，步驟s101中確定待處理圖像中的第一區域，如圖4所示，包括：
s1011、判斷待處理圖像中是否存在預設對象；
s1012、當待處理圖像中存在預設對象時，確定預設對象所占的區域為第一區域；
s1013、當待處理圖像中不存在預設對象時，確定預設區域為第一區域。
具體的，在確定待處理圖像中的第一區域時，需要判斷待處理圖像中是否存在預設對象。在本實施例中，這里所說的預設對象即為人臉圖像。當待處理圖像中存在人臉圖像時，即待處理圖像中存在預設對象時，確定人臉圖像所占的區域為第一區域。當待處理圖像中不存在人臉圖像時，需要確定預設區域作為第一區域。需要說明的是，預設區域的位置以及預設區域的面積大小均是預先設置的，本領域技術人員可以根據實際需求在預先設置過程中對其進行調整。
當待處理圖像中存在預設對象時，這里的預設對象以人臉圖像為例，這時需要分為以下幾種情況來確定第一區域：
當待處理圖像中僅存在一個人臉圖像時，這時可以確定人臉圖像所占的區域為第一區域；
當待處理圖像中僅存在多個人臉圖像時，這時可以對多個人臉圖像的面積大小進行比較，確定面積最大的一人臉圖像，則面積最大的人臉圖像所占的區域即為第一區域；
當待處理圖像中存在兩個面積大小相同的人臉圖像時，這時需要查看人臉圖像所占區域的中心點與待處理圖像所在的坐標系的坐標原點的距離大小。當第一人臉圖像所占區域的中心點與坐標原點之間的距離小于第二人臉圖像所占區域的中心點與坐標原點之間的距離時，可以確定第一人臉圖像所占區域為第一區域。
在本發明上述實施例中，步驟s103中提取出第一圖像中第一區域的輪廓， 并根據第一區域的輪廓，計算出輪廓邊界的亮度判別門限，如圖5所示，包括：
s1031、提取第一區域的輪廓像素點，統計第一區域的輪廓像素點的亮度最大值、亮度最小值或者亮度平均值；
s1032、根據亮度最大值與第一比例系數的乘積、亮度最小值與第二比例系數的乘積或者亮度平均值確定輪廓邊界的亮度判別門限，其中第一比例系數為小1的正數，第二比例系數為大于1的正數。
具體的，在根據第一區域的輪廓，計算輪廓邊界的亮度判別門限時，首先需要獲取第一區域的輪廓像素點，針對于獲取得到的第一區域的輪廓像素點，統計各個像素點的亮度值，根據各個像素點的亮度值來確定輪廓邊界的亮度判別門限。
在根據各個像素點的亮度值來確定輪廓邊界的亮度判別門限，包括但不局限于以下幾種方法：
統計各個像素點的亮度值，并選取亮度最大值，將獲取得到的亮度最大值與第一比例系數相乘，獲得輪廓邊界的亮度判別門限，其中第一比例系數為0～1之間的任意數值。
統計各個像素點的亮度值，并選取亮度最小值，將獲取得到的亮度最小值與第二比例系數相乘，獲得輪廓邊界的亮度判別門限，其中第二比例系數為大于1的數。
統計各個像素點的亮度值，并計算各個像素點的亮度值的平均值，將計算得到的平均值作為輪廓邊界的亮度判別門限。
統計各個像素點的亮度值，并選取亮度最大值。然后計算各個像素點的亮度值的平均值，取亮度最大值和亮度平均值的中值，得到輪廓邊界的亮度判別門限。
在獲取得到輪廓邊界的亮度判別門限之后，可以根據亮度判別門限，采用輪廓邊界提取算法，確定第一圖像中所有輪廓的輪廓邊界信息。需要說明的是，在采用輪廓邊界提取算法時所采用的算子與計算第一區域的邊界信息時所采用的算子是相同的。且亮度判別門限在這里作為一限制條件，使得第一圖像中所有輪廓邊界的像素點亮度小于亮度判別門限。
在本發明上述實施例中，步驟s104進一步用于：
提取待處理圖像的像素點，對待處理圖像的像素點根據如下公式進行增加亮度量化等級處理，獲取第二圖像：
y1＝[y/q]*q
其中：y1代表經增加量化等級處理后的像素點亮度，y代表原像素點亮度，q代表量化等級的數值，q的取值為1-255中的任一整數，[y/q]代表對y與q的商做取整操作。
具體的，獲取第二圖像的過程，需要首先獲取待處理圖像的各個像素點，針對于待處理圖像的各個像素點的亮度進行增加亮度量化等級的處理。具體的過程如下：
針對于待處理圖像的每一個像素點，采用如下公式一進行增加亮度量化等級的處理。
y1＝[y/q]*q公式一
其中，y1代表經增加量化等級處理后的像素點亮度，y代表原像素點亮度，q代表量化等級的數值，q的取值為1-255中的任一整數，[y/q]代表對y與q的商做取整操作。
在對原像素點亮度y進行操作時，需要確定一量化等級，q為量化等級的數值，原像素點亮度y的取值范圍為0～255，假定y的取值為25，q的取值為4，則采用公式一進行計算后，得到y1的值為24。具體的計算過程為：對25除以4的商進行取整操作得到6，將6與4相乘得到的數值24即為增加量化等級處理后的像素點亮度y1。
或者假定y的取值為23，q的取值為4，則采用公式一進行計算后，得到y1的值為20。具體的計算過程為：對23除以4的商進行取整操作得到5，將5與4相乘得到的數值20即為增加量化等級處理后的像素點亮度y1。
在得到經增加量化等級處理后的像素點亮度y1后，根據各個更新后的像素點獲得第二圖像。
在本發明上述實施例中，步驟s105中利用第一圖像中所有輪廓的輪廓邊界信息，對第二圖像中的輪廓邊界進行強化處理后，得到處理后的圖像，包括：
根據第一圖像中所有輪廓的輪廓邊界信息，提取第二圖像的輪廓邊界的像素點，對第二圖像的輪廓邊界的像素點根據如下公式進行計算獲取相應像素點 亮度：
y2＝k*y1+b
其中：y2代表相應像素點亮度，y1代表經增加量化等級處理后的像素點亮度，k表示0-1之間的任意數字，b是0-255之間的任一數值；
采用如下公式對相應像素點進行增加亮度量化等級處理，完成對第二圖像中的輪廓邊界亮度的強化處理，保證第二圖像的像素點的亮度量化等級的一致性：
y3＝[y2/q]*q
其中：y2代表相應像素點亮度，y3代表對相應像素點y2處理后的像素點亮度，q代表量化等級的數值，q的取值為1-255中的任一整數，[y2/q]代表對y2與q的商做取整操作。
具體的，首先根據第一圖像中所有輪廓的輪廓邊界信息，提取第二圖像的輪廓邊界的像素點，利用公式二對第二圖像的輪廓邊界的像素點進行亮度處理。
y2＝k*y1+b公式二
需要說明的是，再利用公式二對第二圖像的輪廓邊界的像素點進行處理時，由于y2的取值范圍為0～255，因此在對k或者b取值過程中，需要保證得到的y2數值不會超過255。
假定y1的值為20，k取0.1，b的值可以取0～253中的任意數值，在實際計算過程中，針對于同一圖像，k和b值是確定的。例如：k取0.1，b的值取4，y1的值為20，根據公式二進行計算，得到的y2的值是6。針對于同一圖像的不同像素點，y1的值為30，根據公式二進行計算，得到y2的值是7。需要說明的是，針對一圖像，k和b值是預先設置確定的，根據確定的k和b值，采用公式二進行計算，得到的y2可以大于y1，也可以小于y1，其中y2與y1的大小關系取決于，k和b的值。當k取0.5，b的值取25時，y1的值為30，根據公式二進行計算，得到y2的值是40，此時y2大于y1。
再利用公式二對第二圖像的輪廓邊界的像素點進行處理后，需要利用公式三對y2進行增加亮度量化等級處理。
y3＝[y2/q]*q公式三
需要說明的是，在這里采用的量化等級與對待處理圖像進行處理時采用的 量化等級是相同的，目的在于保證第二圖像的像素點的亮度量化等級的一致性。例如：假定y2的取值為23，q的取值為4，則采用公式三進行計算后，得到y3的值為20。
如圖6所示，為本發明實施例整體流程示意圖：
s201、獲取待處理圖像；
s202、確定第一區域；
s203、對待處理圖像進行亮度模糊處理獲取第一圖像；
s204、提取出第一圖像中第一區域的輪廓，并根據第一區域的輪廓，計算出輪廓邊界的亮度判別門限；
s205、根據亮度判別門限，確定第一圖像中所有輪廓的輪廓邊界信息；
s206、對待處理圖像進行亮度信息的粗量化處理，得到第二圖像；
s207、利用第一圖像中所有輪廓的輪廓邊界信息，對第二圖像中的輪廓邊界進行強化處理；
s208、輸出效果圖像。
本發明實施例還提供一種圖像處理裝置，如圖7所示，包括：
獲取確定模塊10，用于獲取待處理圖像，確定待處理圖像中的第一區域，第一區域為包含預設對象的區域或一預設區域；
第一處理模塊20，用于對待處理圖像進行亮度模糊處理，得到第一圖像；
計算處理模塊30，用于提取出第一圖像中第一區域的輪廓，并根據第一區域的輪廓，計算出輪廓邊界的亮度判別門限，并根據亮度判別門限，確定第一圖像中所有輪廓的輪廓邊界信息；
第二處理模塊40，用于對待處理圖像進行亮度信息的粗量化處理，得到第二圖像；
處理獲取模塊50，用于利用第一圖像中所有輪廓的輪廓邊界信息，對第二圖像中的輪廓邊界進行強化處理后，得到處理后的圖像。
其中，獲取確定模塊10包括：
判斷子模塊11，用于判斷待處理圖像中是否存在預設對象；
第一確定子模塊12，用于當待處理圖像中存在預設對象時，確定預設對象所占的區域為第一區域；
第二確定子模塊13，用于當待處理圖像中不存在預設對象時，確定預設區域為第一區域。
其中，第一確定子模塊12包括：
第一單元121，用于當待處理圖像中存在多個預設對象時，選取面積最大的預設對象，并確定面積最大的預設對象所占的區域為第一區域；
第二單元122，用于當待處理圖像中存在兩個面積大小相同的預設對象時，選取與中心坐標距離近的預設對象，并確定與中心坐標距離近的預設對象所占的區域為第一區域。
其中，計算處理模塊30包括：
提取統計子模塊31，用于提取第一區域的輪廓像素點，統計第一區域的輪廓像素點的亮度最大值、亮度最小值或者亮度平均值；
第三確定子模塊32，用于根據亮度最大值與第一比例系數的乘積、亮度最小值與第二比例系數的乘積或者亮度平均值確定輪廓邊界的亮度判別門限，其中第一比例系數為小1的正數，第二比例系數為大于1的正數。
其中，第二處理模塊40進一步用于：
提取待處理圖像的像素點，對待處理圖像的像素點根據如下公式進行增加亮度量化等級處理，獲取第二圖像：
y1＝[y/q]*q
其中：y1代表經增加量化等級處理后的像素點亮度，y代表原像素點亮度，q代表量化等級的數值，q的取值為1-255中的任一整數，[y/q]代表對y與q的商做取整操作。
其中，處理獲取模塊50包括：
提取處理子模塊51，用于根據第一圖像中所有輪廓的輪廓邊界信息，提取第二圖像的輪廓邊界的像素點，對第二圖像的輪廓邊界的像素點根據如下公式進行計算獲取相應像素點亮度：
y2＝k*y1+b
其中：y2代表相應像素點亮度，y1代表經增加量化等級處理后的像素點亮度，k表示0-1之間的任意數字，b是0-255之間的任一數值；
處理子模塊52，用于采用如下公式對相應像素點進行增加亮度量化等級 處理，完成對第二圖像中的輪廓邊界亮度的強化處理，保證第二圖像的像素點的亮度量化等級的一致性：
y3＝[y2/q]*q
其中：y2代表相應像素點亮度，y3代表對相應像素點y2處理后的像素點亮度，q代表量化等級的數值，q的取值為1-255中的任一整數，[y2/q]代表對y2與q的商做取整操作。
本發明實施例的圖像處理方法，通過獲取經過亮度模糊處理的第一圖像的第一區域的輪廓像素點信息，根據第一圖像的第一區域的輪廓像素點信息計算獲得輪廓邊界的亮度判別門限，并根據亮度判別門限，確定第一圖像中所有輪廓的輪廓邊界信息，然后根據第一圖像中所有輪廓的輪廓邊界信息，對進行亮度信息的粗量化處理后的第二圖像的輪廓邊界進行強化處理，可以改進圖像的濾鏡拍照效果，有效解決現有圖像的濾鏡拍攝效果麻點過多的問題。
需要說明的是，本發明實施例提供的圖像處理裝置是應用上述方法的裝置，則上述方法的所有實施例均適用于該裝置，且均能達到相同或相似的有益效果。
以上所述是本發明的優選實施方式，應當指出，對于本技術領域的普通技術人員來說，在不脫離本發明所述原理的前提下，還可以作出若干改進和潤飾，這些改進和潤飾也應視為本發明的保護范圍。