一种适用于细颗粒泥沙絮团絮凝和沉降观测图像处理系统及方法

摘要

本发明公开了一种适用于细颗粒泥沙絮团絮凝和沉降观测图像处理系统及方法，涉及细颗粒泥沙测量技术领域。该系统包括：初始化模块，用于打开系统，使系统进入初始化状态；数据载入模块，用于将采集的细颗粒泥沙絮团的图像载入系统，将不同格式的图像转换为系统可处理的标准格式，并对载入的图像进行完整性和准确性校验；图像数据处理模块，用于对载入系统的细颗粒泥沙絮团的图像进行处理和分析；图像信息输出模块，用于将处理分析后的数据以表格和/或图像的形式进行输出、存储，并生成电子文档。本发明的系统和方法在处理过程中对于细颗粒泥沙絮团无接触，不影响其物理化学性质，且适合更大粒径范围泥沙；处理速度快，可以批量快速处理图像。

说明书

技术领域

本发明涉及细颗粒泥沙测量技术领域，具体涉及一种适用于细颗粒泥沙絮团絮凝和沉降观测图像处理系统及方法。

背景技术

细颗粒泥沙絮团粒径和沉降速度是研究泥沙运动和河流、海岸、航道演变规律的基础。目前颗粒粒径测量采用的方法有筛分法、沉降法、电阻法、显微镜法和激光粒度仪法等，沉速测量采用粒子图像技术、激光衍射技术、声波散射技术等。但以上方法所适用的泥沙颗粒粒径范围各不相同，天然水体中泥沙粒径分布范围较广，分析泥沙粒径时需要多种方法配合使用，且存在较大误差，耗费时间过长的问题。

现有的各种测量方法存在不同的缺陷，如传统的筛分法、激光粒度仪法等不能适用于细颗粒泥沙絮凝状态下的测量；筛分法操作简单，适用于较粗颗粒的泥沙测量，但对于较细泥沙误差较大；激光粒度仪法相对准确，但造价高且易破坏细颗粒泥沙絮团；声波散射技术只能单独测量沉速；激光衍射技术可同步测量粒径和沉速但存在干扰。

发明内容

针对现有测量方法中存在的误差大、耗时长、造价高、只能单独测量沉速或同步测量粒径和沉速但存在干扰等问题，本发明提出一种适用于细颗粒泥沙絮团絮凝和沉降观测图像处理系统及方法，对水体样本中细颗粒泥沙絮团进行图像处理分析，适合更大粒径范围泥沙。

为了实现上述目的，本发明通过如下的技术方案来实现：

一种适用于细颗粒泥沙絮团絮凝和沉降观测图像处理系统，其特征在于，所述系统包括：

初始化模块，用于打开系统，使系统进入初始化状态；

数据载入模块，用于将采集的细颗粒泥沙絮团的图像载入系统，将不同格式的图像转换为系统可处理的标准格式，并对载入的图像进行完整性和准确性校验；

图像数据处理模块，用于对载入系统的细颗粒泥沙絮团的图像进行处理和分析；

图像信息输出模块，用于将处理分析后的数据以表格和/或图像的形式进行输出、存储，并生成电子文档。

作为本发明的一种优选方案，所述初始化模块通过用户界面上的启动按钮启动系统软件，加载初始化文件使系统进入初始化状态，对硬件和软件环境进行自检，确保所有组件正常工作，并记录系统启动时间、操作人员信息及启动状态，以备后续追溯。

作为本发明的一种优选方案，所述图像数据处理模块包括：

数据转换模块，用于将载入系统的细颗粒泥沙絮团的图像转换为灰度图像，去除背景光后转换为二值图像，并通过清晰度阈值判定是否为清晰图像；

数据过滤模块，用于对二值图像进行噪声去除、高斯滤波和模糊图像去除；

后处理分析模块，用于基于过滤后的二值图像对细颗粒泥沙絮团进行粒径分析、中值粒径分析、流速分析、流速标准差分析、流速方差分析、流速偏态和峰态分析、雷诺应力分析、絮团形态分析、絮团质心分析、絮团面积分析、泥沙沉速分析、絮团分形维度分析和有效密度分析。

作为本发明的一种优选方案，所述数据转换模块的实现方法具体包括：

对载入系统的图像进行读取和反转，转换为灰度图像；

将所述灰度图像分成小块，计算每个小块中灰度值最小值作为背景，对图像进行背景矫正；

获取图像中最大像素值，对图像进行对比度增强；

基于最大类间方差算法计算图像中的灰度值阈值，将灰度图像转换为二值图像；

计算二值图像的清晰度，与预设的清晰度阈值进行比较，若所述清晰度高于所述清晰度阈值，则判定二值图像为清晰；否则判定二值图像为模糊，在后续处理中视为模糊图像去除。

作为本发明的一种优选方案，所述基于最大类间方差算法计算图像中的灰度值阈值，将灰度图像转换为二值图像，方法具体包括：

将任一图像视作一个M×N大小的矩阵，每一个值即为像素值，目标和背景的分割阈值记作optimal；

属于目标的像素点数占整幅图像的比例记为ω

属于背景的像素点数占整幅图像的比例记为ω

图像的总平均灰度记为a，类间方差记为maximum；

图像中像素灰度值小于分割阈值optimal的像素个数记为N

则有：ω

N

a=ω

maximum=ω

得等价公式：maximun=ω

采用遍历的方法找到使类间方差maximum最大的分割阈值optimal即为灰度值阈值；

得到灰度值阈值后，将灰度值大于灰度值阈值的像素点的灰度值设置为1，灰度值小于灰度值阈值的像素点的灰度值设置为0，由此得到二值图像。

作为本发明的一种优选方案，所述数据过滤模块对二值图像进行噪声去除、高斯滤波和模糊图像去除，方法具体包括：

去除二值图像中面积小于面积阈值的噪声；

连接由单个像素间隔的像素，对图像进行膨胀和腐蚀操作，填充图像中的空洞，去除图像边界上的不完整对象，并再次去除二值图像中面积小于面积阈值的噪声；

计算二值图像中的连通区域，并对连通区域进行高斯滤波；

高斯滤波的过程包括：确定高斯滤波卷积核大小，并设置高斯滤波器的参数，包括x和y两个方向标准差和均值；

将高斯滤波器进行归一化处理，得到权重矩阵，并将归一化后的高斯滤波器应用于图像，去除高斯噪声；

遍历高斯滤波后图像中的连通区域并计算清晰度，与预设的关键清晰度阈值进行比较，若所述清晰度大于所述关键清晰度阈值，则保留该连通区域视为清晰图像部分，否则视为模糊图像部分进行去除；

重新计算经过模糊图像去除后图像中剩余的连通区域，若存在不移动的连通区域，则视为背景进一步去除。

作为本发明的一种优选方案，所述后处理分析模块计算各连通区域的数据，包括连通区域的坐标、面积、长轴长度、短轴长度、周长、实心度和质心坐标，将连通区域的数据作为图像处理中的细颗粒泥沙絮团数据进行进一步处理，进而进行分析。

作为本发明的一种优选方案，对细颗粒泥沙絮团数据的进一步处理，包括计算细颗粒泥沙絮团的沉降速率W

将分块后的二值图像进行分割，将每一小块图像任意方向移动指定距离；

将移动后的图像与相邻测速图像的二值图像进行对比，计算二者像素值之差；

取令像素值之差最小的距离作为分块区域细颗粒泥沙絮团的运动位移

计算运动位移

用所述垂向运动距离

作为本发明的一种优选方案，所述对细颗粒泥沙絮团数据进行进一步处理，进而进行分析，包括：

絮团形态分析：通过细颗粒泥沙絮团数据研究絮团的形态特征；

絮团质心分析：将连通区域的质心坐标作为絮团的质心坐标，分析絮团的空间分布；

絮团面积分析：将连通区域面积作为絮团面积进行统计分析；

泥沙沉速分析：计算细颗粒泥沙絮团的沉降速率W

粒径分析：通过连通区域面积计算得到等效直径，统计所有细颗粒泥沙絮团的等效直径并计算等效直径平均值作为平均粒径；

利用等效直径计算得到各细颗粒泥沙絮团体积，将各细颗粒泥沙絮团体积除以所有细颗粒泥沙絮团体积之和，得到各细颗粒泥沙絮团体积分数；

以相等长度的细颗粒泥沙絮团区间为横坐标，该区间内细颗粒泥沙絮团体积分数之和为纵坐标，绘制出细颗粒泥沙絮团各直径区间内体积分数之和的直方图进行分析；

中值粒径分析：以细颗粒泥沙絮团直径为横坐标，以小于该直径的细颗粒泥沙絮团体积分数总和为纵坐标，绘制出细颗粒泥沙絮团的累计频率曲线，在累计频率曲线中读取细颗粒泥沙絮团累计频率为50%对应的横坐标直径作为泥沙颗粒的中值粒径进行分析；

絮团分形维度分析：计算絮团的分形维数，公式为：

；

式中，

有效密度分析：计算絮团的体积分数和密度并进行有效密度分析；

流速分析：将分块后的二值图像进行分割，将每一小块图像任意方向移动指定距离；

将移动后图像与相邻测速图像的二值图像进行对比，计算二者像素值之差；

取令像素值之差最小的距离为分块区域的水流运动位移

计算水流运动位移

用水流水平方向距离

利用矢量合成方法计算出水流流速大小

将时刻

绘制流速分布矢量图进行分析；

流速标准差分析：通过流速数据得到流速平均值

流速方差分析：通过流速数据得到流速方差来分析流速的分布特性；

雷诺应力分析：将不同图像同一区域的水平流速和垂向流速编入一数据组，计算数据组内水平流速和垂向流速的平均值，并计算每一流速数值与平均值之差作为水平方向脉动流速和垂向脉动流速；

将相邻两张图像间的水平流速和垂向流速作差，得到流速变化值；

将所述流速变化值除以两张图像拍摄间隔，得到水平速度变化率

计算雷诺应力

；

流速偏态和峰态分析：采用基于矩估计的方法计算流速分布偏度，具体如下：

计算样本三阶中心矩m

；

式中，

计算样本二阶中心矩m

；

计算样本偏态系数SK：

；

当SK＜0时，流速分布为右偏；当SK＞0时，流速分布为左偏；

采用基于矩估计的方法计算流速分布峰度，具体如下：

计算样本四阶中心矩m

；

计算样本峰度K：

；

当K＞0时，流速分布峰态陡峭；当K=0时，流速分布峰态服从正态分布；当K＜0时，流速分布峰态平缓。

一种适用于细颗粒泥沙絮团絮凝和沉降观测图像处理系统的处理方法，所述方法包括：

通过用户界面上的启动按钮启动系统软件，加载初始化文件使系统进入初始化状态；

对硬件和软件环境进行自检，确保所有组件正常工作；

通过USB、网络或其他接口将采集的细颗粒泥沙絮团的图像载入系统，将不同格式的图像转换为系统可处理的标准格式，并对载入的图像进行完整性和准确性校验；

对载入系统的细颗粒泥沙絮团的图像进行数据转换、数据过滤和处理分析，所述数据转换具体为将图像转换为灰度图像，去除背景光后转换为二值图像，通过清晰度阈值判定是否为清晰图像；所述数据过滤具体为对二值图像进行噪声去除、高斯滤波和模糊图像去除；所述处理分析包括粒径分析、中值粒径分析、流速分析、流速标准差分析、流速方差分析、流速偏态和峰态分析、雷诺应力分析、絮团形态分析、絮团质心分析、絮团面积分析、泥沙沉速分析、絮团分形维度分析和有效密度分析；

将处理分析后的数据以表格和/或图像的形式进行输出、存储，并生成电子文档。

本发明的有益效果是：实现了对细颗粒泥沙絮团图像的直接处理，可以适用于市场上的各种版本的高速相机，具有较强的兼容性；使用Otsu方法确定图像的灰度值阈值，使细颗粒泥沙絮团识别更加精确；对水体样本中细颗粒泥沙絮团进行图像处理分析，处理过程中对于细颗粒泥沙絮团无接触，不影响其物理化学性质，且适合更大粒径范围泥沙；处理速度快，可以批量快速处理图像，同时兼备PIV技术，大大提高图像处理速率；各种紊动特性值和细颗粒泥沙絮团特征值直接输出，大大缩减研究人员进行数据后处理分析的时间；操作简单，易于上手，适用于各个层次的研究人员和工程人员。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。其中：

图1为本发明的系统模块化结构图；

图2为本发明实施例中图像数据处理模块的处理流程图；

图3为本发明的方法流程图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例的附图，对本发明实施例的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于所描述的本发明的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

PIV(粒子图像测速法)和PTV(粒子追踪测速)等图像技术已经逐步应用于流场的测量，在利用图像技术测量细颗粒泥沙絮团粒径和沉速时必须使用图像采集装置对细颗粒泥沙絮团的沉降图像进行采集，采集后对图像进行处理，因此本发明的实施例1提供了一种适用于细颗粒泥沙絮团絮凝和沉降观测图像处理系统，如图1、图2所示，系统主要包括初始化模块、数据载入模块、图像数据处理模块和图像信息输出模块。

初始化模块用于打开系统，使系统进入初始化状态；

具体地，初始化模块通过用户界面上的启动按钮启动系统软件，加载初始化文件使系统进入初始化状态，对硬件和软件环境进行自检，确保所有组件正常工作，并记录系统启动时间、操作人员信息及启动状态，以备后续追溯。

数据载入模块用于通过USB、网络、其他接口等方式将采集的细颗粒泥沙絮团的图像载入系统，将不同格式的图像转换为系统可处理的标准格式，并对载入的图像进行完整性和准确性校验；

图像数据处理模块用于对载入系统的细颗粒泥沙絮团的图像进行处理和分析；

在其中一个实施例中，图像数据处理模块包括数据转换模块、数据过滤模块和后分析处理模块。

数据转换模块用于将载入系统的细颗粒泥沙絮团的图像转换为灰度图像，去除背景光后转换为二值图像，并通过清晰度阈值判定是否为清晰图像；

具体地，数据转换模块的实现方法具体包括：

对载入系统的图像进行读取和反转，转换为灰度图像；

将灰度图像分成小块，计算每个小块中灰度值最小值作为背景，对图像进行背景矫正；

获取图像中最大像素值，对图像进行对比度增强；

基于最大类间方差算法（Otsu算法）计算图像中的灰度值阈值，将灰度图像转换为二值图像；

Otsu算法的原理在于利用阈值将图像分割为目标和背景两部分，而类间方差最大时，分割错误概率最小。进一步地，基于最大类间方差算法计算图像中的灰度值阈值，将灰度图像转换为二值图像的方法具体包括：

对于某一特定图像，将其视作一个M×N大小的矩阵，每一个值即为像素值，目标和背景的分割阈值记作optimal；

属于目标的像素点数占整幅图像的比例记为ω

属于背景的像素点数占整幅图像的比例记为ω

图像的总平均灰度记为μ，类间方差记为maximum；

图像中像素灰度值小于分割阈值optimal的像素个数记为N

则有：ω

N

a=ω

maximum=ω

得等价公式：maximun=ω

采用遍历的方法找到使类间方差maximum最大的分割阈值optimal即为灰度值阈值；

得到灰度值阈值后，将灰度值大于灰度值阈值的像素点的灰度值设置为1，灰度值小于灰度值阈值的像素点的灰度值设置为0，由此得到二值图像。

计算二值图像的清晰度，与预设的清晰度阈值进行比较，若清晰度高于清晰度阈值，则判定二值图像为清晰；否则判定二值图像为模糊，在后续处理中视为模糊图像去除。

数据过滤模块用于对二值图像进行噪声去除、高斯滤波和模糊图像去除；

在其中一个实施例中，数据过滤模块的实施方法具体包括：

得到二值图像后，去除二值图像中面积小于面积阈值的噪声；优选地，面积阈值设置为6像素，可根据实际情况调整；

连接由单个像素间隔的像素，对图像进行膨胀和腐蚀操作，填充图像中的空洞，去除图像边界上的不完整对象，并再次去除二值图像中面积小于面积阈值的噪声；

计算二值图像中的连通区域，并对连通区域进行高斯滤波；

高斯滤波的过程包括：确定高斯滤波卷积核大小，并设置高斯滤波器的参数，包括x和y两个方向标准差和均值；优选地，x和y两个方向标准差设置为2，均值设置为0；

将高斯滤波器进行归一化处理，得到权重矩阵，并将归一化后的高斯滤波器应用于图像，去除高斯噪声；

遍历高斯滤波后图像中的连通区域并计算清晰度，与预设的关键清晰度阈值进行比较，若清晰度大于关键清晰度阈值，则保留该连通区域视为清晰图像部分，否则视为模糊图像部分进行去除；

重新计算经过模糊图像去除后图像中剩余的连通区域，若存在不移动的连通区域，则视为背景进一步去除。

后处理分析模块，用于粒径分析、中值粒径分析、流速分析、流速标准差分析、流速方差分析、流速偏态和峰态分析、雷诺应力分析、絮团形态分析、絮团质心分析、絮团面积分析、泥沙沉速分析、絮团分形维度分析、有效密度分析等；

后处理分析模块计算各连通区域的数据，包括连通区域的坐标、面积、长轴长度、短轴长度、周长、实心度和质心坐标，将连通区域的数据作为图像处理中的细颗粒泥沙絮团数据进行进一步处理，进而进行分析。

在其中一个实施例中，对细颗粒泥沙絮团数据的进一步处理，包括计算细颗粒泥沙絮团的沉降速率W

将分块后的二值图像进行分割，将每一小块图像任意方向移动指定距离；

将移动后的图像与相邻测速图像的二值图像进行对比，计算二者像素值之差；

取令像素值之差最小的距离作为分块区域细颗粒泥沙絮团的运动位移

计算运动位移

用垂向运动距离

进一步地，对细颗粒泥沙絮团数据进行进一步处理，进而进行分析，包括：

絮团形态分析：通过细颗粒泥沙絮团数据研究絮团的形态特征；

絮团质心分析：将连通区域的质心坐标作为絮团的质心坐标，分析絮团的空间分布；

絮团面积分析：将连通区域面积作为絮团面积进行统计分析；

泥沙沉速分析：计算细颗粒泥沙絮团的沉降速率W

粒径分析：通过连通区域面积计算得到细颗粒泥沙絮团的等效直径，统计所有细颗粒泥沙絮团的等效直径并计算平均值作为平均粒径；

利用等效直径计算得到各细颗粒泥沙絮团体积，将各细颗粒泥沙絮团体积除以所有细颗粒泥沙絮团体积之和，得到各细颗粒泥沙絮团体积分数；

以相等长度的细颗粒泥沙絮团区间为横坐标，该区间内细颗粒泥沙絮团体积分数之和为纵坐标，绘制出细颗粒泥沙絮团各直径区间内体积分数之和的直方图进行分析；

中值粒径分析：以细颗粒泥沙絮团直径为横坐标，以小于该直径的细颗粒泥沙絮团体积分数总和为纵坐标，绘制出细颗粒泥沙絮团的累计频率曲线，在累计频率曲线中读取细颗粒泥沙絮团累计频率为50%对应的横坐标直径作为泥沙颗粒的中值粒径进行分析；

絮团分形维度分析：计算絮团的分形维数，公式为：

；

式中，

有效密度分析：计算絮团的体积分数和密度并进行有效密度分析；

流速分析：对于PIV测速图像，PIV测水流速度方法中，将泥沙替换成与水密度相近的粒子，以此表征水流速度，处理方法同上：

将分块后的二值图像进行分割，将每一小块图像任意方向移动指定距离；

将移动后图像与相邻测速图像的二值图像进行对比，计算二者像素值之差；

取令像素值之差最小的距离为分块区域的水流运动位移

计算水流运动位移

用水流水平方向距离

利用矢量合成方法计算出水流流速大小

将时刻

绘制流速分布矢量图进行分析；

流速标准差分析：通过流速数据得到流速平均值和流速标准差

流速方差分析：通过流速数据得到流速方差来分析流速的分布特性；

雷诺应力分析：将不同图像同一区域的水平流速和垂向流速编入一数据组，计算数据组内水平流速和垂向流速的平均值，并计算每一流速数值与平均值之差作为水平方向脉动流速和垂向脉动流速；

将相邻两张图像间的水平流速和垂向流速作差，得到流速变化值；

将流速变化值除以两张图像拍摄间隔，得到水平速度变化率和垂向速度变化率数据；

计算雷诺应力

；

流速偏态和峰态分析：采用基于矩估计的方法计算流速分布偏度，具体如下：

计算样本三阶中心矩m

；

式中，为数据数目；

计算样本二阶中心矩m

；

计算样本偏态系数SK：

；

当SK＜0时，流速分布为右偏；当SK＞0时，流速分布为左偏；

采用基于矩估计的方法计算流速分布峰度，具体如下：

计算样本四阶中心矩m

；

计算样本峰度K：

；

当K＞0时，流速分布峰态陡峭；当K=0时，流速分布峰态服从正态分布；当K＜0时，流速分布峰态平缓。

图像信息输出模块，用于将处理分析后的数据，包括各种紊动特性值和细颗粒泥沙絮团特征值等，以表格和/或图像的形式直接进行输出，在数据库或计算机中存储，并生成电子文档，对相应文档进行打印。

如图3所示，本发明的实施例2提供了一种适用于细颗粒泥沙絮团絮凝和沉降观测图像处理系统的处理方法，所述方法包括：

通过用户界面上的启动按钮启动系统软件，加载初始化文件使系统进入初始化状态；

对硬件和软件环境进行自检，确保所有组件正常工作；

通过USB、网络或其他接口将采集的细颗粒泥沙絮团的图像载入系统，将不同格式的图像转换为系统可处理的标准格式，并对载入的图像进行完整性和准确性校验；

对载入系统的细颗粒泥沙絮团的图像进行数据转换、数据过滤和处理分析，所述数据转换具体为将图像转换为灰度图像，去除背景光后转换为二值图像，通过清晰度阈值判定是否为清晰图像；所述数据过滤具体为对二值图像进行噪声去除、高斯滤波和模糊图像去除；所述处理分析包括粒径分析、中值粒径分析、流速分析、流速标准差分析、流速方差分析、流速偏态和峰态分析、雷诺应力分析、絮团形态分析、絮团质心分析、絮团面积分析、泥沙沉速分析、絮团分形维度分析和有效密度分析；

将处理分析后的数据以表格和/或图像的形式进行输出、存储，并生成电子文档。

综上所述，本发明实现了对细颗粒泥沙絮团图像的直接处理，可以适用于市场上的各种版本的高速相机，具有较强的兼容性；使用Otsu方法确定图像的灰度值阈值，使细颗粒泥沙絮团识别更加精确；对水体样本中细颗粒泥沙絮团进行图像处理分析，处理过程中对于细颗粒泥沙絮团无接触，不影响其物理化学性质，且适合更大粒径范围泥沙；处理速度快，可以批量快速处理图像，同时兼备PIV技术，大大提高图像处理速率；各种紊动特性值和细颗粒泥沙絮团特征值直接输出，大大缩减研究人员进行数据后处理分析的时间；操作简单，易于上手，适用于各个层次的研究人员和工程人员。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其他任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现，计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请的流程或功能。计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输。

此外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。上述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读存储介质中。该存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到其各种变化或替换，这些都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。