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    基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的圖像增強(qiáng)與修復(fù)技術(shù)研究

    2024-08-30 00:00:00牛軍軍
    互聯(lián)網(wǎng)周刊 2024年13期

    摘要:在低光照與霧天等特殊條件下,圖像采集設(shè)備捕捉的圖像亮度相對(duì)較低,容易出現(xiàn)特征遺漏、信息呈現(xiàn)不足等問題,為解決這一問題,本文提出一種基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的圖像增強(qiáng)方法,利用變分PDE中的TV模型對(duì)圖像進(jìn)行進(jìn)一步修復(fù)。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,本文方法可明顯提高圖像對(duì)比度、可視化效果與質(zhì)量,且圖像修復(fù)速度較快,沒有明顯修復(fù)痕跡,有一定的應(yīng)用與推廣價(jià)值。

    關(guān)鍵詞:生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò);圖像增強(qiáng);圖像修復(fù);變分PDE

    引言

    近年來,圖像處理技術(shù)的應(yīng)用越來越多,不過在低光照與霧天等特殊條件下,圖像往往存在清晰度低、噪聲多、對(duì)比度差等諸多問題,圖像處理技術(shù)面臨挑戰(zhàn)[1]。在此背景下,圖像增強(qiáng)技術(shù)得以出現(xiàn),其目的在于對(duì)圖像細(xì)節(jié)進(jìn)行合理與有效調(diào)整,提高原始圖像對(duì)比度及清晰度,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)圖像可視效果的優(yōu)化。以交通監(jiān)控領(lǐng)域?yàn)槔?,?duì)于晚間或雨雪、大霧等天氣,攝像機(jī)圖像質(zhì)量會(huì)明顯降低,有價(jià)值信息的提取難度大幅增加,利用圖像增強(qiáng)技術(shù),能夠?qū)D像細(xì)節(jié)及對(duì)比度進(jìn)行調(diào)整,進(jìn)而為智能交通系統(tǒng)提供重要幫助,使其更加準(zhǔn)確地將車輛與行人識(shí)別出來,對(duì)道路安全性的提升以及交通事故的預(yù)防均具有不容忽視的積極意義。

    盡管光照增強(qiáng)領(lǐng)域目前已經(jīng)取得一定的經(jīng)驗(yàn),但當(dāng)前方法對(duì)增強(qiáng)后圖片中噪聲的影響有所忽視,且對(duì)圖片的受損情況不夠重視,圖像質(zhì)量尚有較大提升空間。基于此,本文提出基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(generative adversarial network,GAN)[2]的圖像增強(qiáng)方法,以實(shí)現(xiàn)光照增強(qiáng)目標(biāo),進(jìn)一步配合變分PDE[3]中的TV模型[4]執(zhí)行圖像修復(fù)任務(wù),將圖像噪聲去除,處理圖像受損問題,為圖像質(zhì)量提供更好的保證。

    1. 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)原理

    生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)屬于雙邊博弈鑒別類游戲,主要包括生成網(wǎng)絡(luò)(generator)與鑒別網(wǎng)絡(luò)(discriminator)兩部分。其中,前者基于噪聲生成圖像,可取得與真實(shí)圖像逼近的效果;后者則主要基于真實(shí)數(shù)據(jù),對(duì)前者所生成圖像的真假進(jìn)行辨別,二者通過博弈,持續(xù)增強(qiáng)前者的圖像生成能力,一直到后者無法辨別圖像真假[5]。生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)原理如圖1所示。

    分別用G與D表示生成網(wǎng)絡(luò)與鑒別網(wǎng)絡(luò),如果D的評(píng)分比較低,意味著G生成圖像的效果比較差,這時(shí)便需要通過訓(xùn)練對(duì)參數(shù)做相應(yīng)調(diào)整。在實(shí)際鑒別的過程中,D的輸出值與1越接近,意味著G所生成的圖像越真實(shí)。

    實(shí)際上,G和D屬于GAN中的兩個(gè)相互獨(dú)立的模型,各步僅能執(zhí)行一個(gè)步驟,G與D單獨(dú)交替迭代訓(xùn)練。在具體訓(xùn)練的過程中,G生成的數(shù)據(jù)用Pg(x)來表示,真實(shí)數(shù)據(jù)用P(x)來表示,它們通過D持續(xù)迭代訓(xùn)練。G將噪聲z在P(x)中映射,通過持續(xù)訓(xùn)練G的分布擬合真實(shí)數(shù)據(jù)分布,D無法再完成對(duì)P(x)和G生成數(shù)據(jù)的映射。

    2. 基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的圖像增強(qiáng)

    基于GAN的圖像增強(qiáng)原理如圖2所示[6]。根據(jù)該圖,低照度或霧天環(huán)境下的圖像在經(jīng)過抖動(dòng)與鏡像之后輸入G,之后經(jīng)由生成網(wǎng)絡(luò)增強(qiáng)輸出,和正常照度圖像進(jìn)行可微增強(qiáng),之后向D輸入,D結(jié)合鑒別的真假結(jié)果,經(jīng)由損失函數(shù)向G與自身反饋,以此對(duì)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,循環(huán)該過程,一直到G和D實(shí)現(xiàn)平衡。

    在上下采樣塊中,主要基于scSE注意力機(jī)制的支持執(zhí)行空間與通道權(quán)重的分配任務(wù),通過殘差完成特征疊加,進(jìn)一步針對(duì)性地保留增強(qiáng)特征,通過可微增強(qiáng)模塊,在不同增強(qiáng)方式的支持下,實(shí)現(xiàn)生成圖像及真實(shí)圖像的增強(qiáng)處理。

    2.1 生成網(wǎng)絡(luò)

    基于UNet網(wǎng)絡(luò)添加殘差連接,能夠顯著增強(qiáng)對(duì)圖像特征的提取能力,在此基礎(chǔ)上加深網(wǎng)絡(luò)記憶,并有效提升網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性。在執(zhí)行上下采樣任務(wù)的過程中,正是因?yàn)镚所采用的是殘差連接的方式,因此,在具體的下采樣環(huán)節(jié),需要針對(duì)上層網(wǎng)絡(luò)實(shí)施卷積處理,目的在于有效減小數(shù)據(jù)尺度,并相應(yīng)縮短和下層殘差之間的連接。相對(duì)應(yīng)地,在上采樣環(huán)節(jié),需要針對(duì)下層網(wǎng)絡(luò)實(shí)施反卷積處理,對(duì)其目的進(jìn)行分析,即有效增大數(shù)據(jù)尺度,并與上層殘差建立起有效連接。在實(shí)際殘差連接的全過程中,因?yàn)閿?shù)據(jù)形狀在相應(yīng)程度上存在差異,故針對(duì)性地對(duì)1×1卷積核過渡上下采樣的方式加以運(yùn)用。

    2.2 鑒別網(wǎng)絡(luò)

    本文使用PatchGAN全卷積網(wǎng)絡(luò)鑒別器執(zhí)行N維矩陣的輸出任務(wù),在此基礎(chǔ)上求解矩陣均值,進(jìn)而得到真假的判別結(jié)果,此環(huán)節(jié)將圖像各個(gè)部分的潛在影響作為綜合考慮因素,對(duì)于細(xì)節(jié)的關(guān)注更為全面。以圖像增強(qiáng)為目標(biāo)的鑒別網(wǎng)絡(luò)中,輸入主要包括兩張圖像(待增強(qiáng)的低照度圖像與正常照度圖像),鑒別網(wǎng)絡(luò)對(duì)兩張圖像的匹配情況進(jìn)行分析。除首個(gè)下采樣未對(duì)層歸一化加以運(yùn)用外,鑒別網(wǎng)絡(luò)中其他下采樣所采用的均是標(biāo)準(zhǔn)的下采樣塊。

    2.3 損失函數(shù)

    本文生成網(wǎng)絡(luò)對(duì)huber損失函數(shù)結(jié)合BCE損失函數(shù)的方式加以運(yùn)用,前者用于反映目標(biāo)圖像和生成圖像之間的差異,后者用于反映生成圖像被D判定為假的懲罰。D利用BCE函數(shù)對(duì)生成圖像真假輸出矩陣和圖像標(biāo)簽的不同進(jìn)行判別,基于該函數(shù)的BCE損失計(jì)算如下:

    (1)

    式中,N為PatchGAN全卷積網(wǎng)絡(luò)的輸出數(shù)據(jù)大小,反映的是圖像像素個(gè)數(shù);p(yi)為像素預(yù)測(cè)為真或假的概率。

    3. 基于變分PDE的圖像修復(fù)

    基于變分PDE的圖像修復(fù)主要是針對(duì)待修復(fù)區(qū)域的圖像進(jìn)行微分?jǐn)U散方程的構(gòu)建,在此基礎(chǔ)上迭代并更新待修復(fù)的像素值,進(jìn)而達(dá)到修復(fù)圖像的目的。在變分PDE中,TV模型能夠在科學(xué)保持圖像邊緣的同時(shí),將部分噪聲消除,本文對(duì)該模型加以利用,尋找圖像能量函數(shù),并求取區(qū)域內(nèi)的極小值,將待修復(fù)像素值確定下來,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)圖像修復(fù)。

    基于變分PDE的圖像修復(fù)過程用下式表示:

    (2)

    式中,M為整幅圖像;D為圖像中待修復(fù)部位;u為圖像中待修復(fù)部位的像素值;u0為初始值。

    基于變分原理,可得Euler-Lagrange公式,如下:

    (3)

    (4)

    對(duì)公式(3)變形,有:

    (5)

    公式(5)屬于非線性微分?jǐn)U散方程,在不斷趨向零的過程中,可以獲取u的最小值。極值所在邊界部位M需要與有偏條件相符,即,此處所表示的即邊界位置的法向量。

    因?yàn)樵谄交瑓^(qū)存在趨向零的可能,所以,為規(guī)避分母為零的可能,一般情況下用

    對(duì)進(jìn)行替代,,a為正參數(shù),取值非常小。

    由此一來,可將公式(2)變形為

    (6)

    在此基礎(chǔ)上,針對(duì)圖像待修補(bǔ)位置實(shí)施像素差值處理,持續(xù)循環(huán)此項(xiàng)操作,直到完成整幅圖像的修補(bǔ)。

    4. 實(shí)驗(yàn)分析

    為驗(yàn)證本文圖像增強(qiáng)與修復(fù)方法效果,進(jìn)行如下仿真實(shí)驗(yàn)。

    4.1 圖像增強(qiáng)實(shí)驗(yàn)

    此次仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)試視頻序列截圖(24位,霧天條件,分辨率為712×623)加以運(yùn)用,Celeron 2.4GHz,6GB PC機(jī),操作系統(tǒng)為Win7,基于Matlab實(shí)現(xiàn)本文基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的圖像增強(qiáng)方法。由于霧天條件下并沒有原始標(biāo)準(zhǔn)圖像,因而只可以實(shí)施無參考評(píng)價(jià),經(jīng)過綜合分析,將NR-NIQE設(shè)定為圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),并與人的主觀評(píng)價(jià)相配合,得到評(píng)價(jià)結(jié)果,如表1所示。

    根據(jù)表1,在霧天條件下,利用本文圖像增強(qiáng)方法對(duì)圖像進(jìn)行處理,對(duì)比度、可視化效果以及圖像質(zhì)量均得到較為明顯的提升,評(píng)價(jià)參數(shù)亦得到提升,算法具有簡(jiǎn)單易行、效率高的優(yōu)勢(shì)。

    4.2 圖像修復(fù)實(shí)驗(yàn)

    在圖像增強(qiáng)實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步進(jìn)行圖像修復(fù)仿真實(shí)驗(yàn),仿真環(huán)境依舊為Celeron 2.4GHz,6GB PC機(jī),Win7,基于Matlab實(shí)現(xiàn)本文基于變分PDE的圖像修復(fù)方法,得到仿真結(jié)果。

    圖像修復(fù)效果評(píng)價(jià)結(jié)果如表2所示,其中,前兩個(gè)(MSE與PSNR)為全參考評(píng)價(jià),后兩個(gè)(NR-NIQE與人的主觀評(píng)價(jià))為無參考質(zhì)量評(píng)價(jià)。

    根據(jù)表2,本文方法對(duì)受損圖像的修復(fù)速度比較快,修復(fù)結(jié)果痕跡很小,和原圖沒有明顯差距,且圖像質(zhì)量各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)基本與主觀質(zhì)量評(píng)價(jià)相符。

    結(jié)語

    本文對(duì)基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的圖像增強(qiáng)技術(shù)進(jìn)行探討,在此基礎(chǔ)上,搭配使用變分PDE技術(shù)對(duì)圖像進(jìn)行修復(fù),經(jīng)過實(shí)驗(yàn),對(duì)此方法有效性及應(yīng)用價(jià)值進(jìn)行驗(yàn)證,后續(xù)將進(jìn)一步研究針對(duì)較大尺度、紋理復(fù)雜的圖像,如何進(jìn)一步改善增強(qiáng)及修復(fù)效果,或通過模型復(fù)雜度的進(jìn)一步降低,節(jié)省網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)間。

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    作者簡(jiǎn)介:牛軍軍,碩士研究生,助教,研究方向:數(shù)據(jù)挖掘、人工智能。

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