深度学习之图像修复

zjazz 5年前
   <p>图像修复问题就是还原图像中缺失的部分。基于图像中已有信息,去还原图像中的缺失部分。</p>    <p style="text-align: center;"><img src="https://simg.open-open.com/show/e96d0d27483134941d2b6b41ee708661.png"></p>    <p>从直观上看,这个问题能否解决是看情况的,还原的关键在于剩余信息的使用,剩余信息中如果存在有缺失部分信息的patch,那么剩下的问题就是从剩余信息中判断缺失部分与哪一部分相似。而这,就是现在比较流行的PatchMatch的基本思想。</p>    <p>CNN出现以来,有若干比较重要的进展:</p>    <ul>     <li>被证明有能力在CNN的高层捕捉到图像的抽象信息。</li>     <li>Perceptual Loss的出现证明了一个训练好的CNN网络的feature map可以很好的作为图像生成中的损失函数的辅助工具。</li>     <li>GAN可以利用监督学习来强化生成网络的效果。其效果的原因虽然还不具可解释性,但是可以理解为可以以一种不直接的方式使生成网络学习到规律。</li>    </ul>    <p>基于上述三个进展,参考文献[1]提出了一种基于CNN的图像复原方法。</p>    <h2>CNN网络结构</h2>    <p style="text-align: center;"><img src="https://simg.open-open.com/show/f578f841134fbe348c6b6e422188e7a8.png"></p>    <p>该算法需要使用两个网络,一个是内容生成网络,另一个是纹理生成网络。内容生成网络直接用于生成图像,推断缺失部分可能的内容。纹理生成网络用于增强内容网络的产出的纹理,具体则为将生成的补全图像和原始无缺失图像输入进纹理生成网络,在某一层feature_map上计算损失,记为Loss NN。</p>    <p>内容生成网络需要使用自己的数据进行训练,而纹理生成网络则使用已经训练好的VGG Net。这样,生成图像可以分为如下几个步骤:</p>    <p>定义缺失了某个部分的图像为x0</p>    <ul>     <li>x0输入进内容生成网络得到生成图片x</li>     <li>x作为最后生成图像的初始值</li>     <li>保持纹理生成网络的参数不变,使用Loss NN对x进行梯度下降,得到最后的结果。</li>    </ul>    <p>关于内容生成网络的训练和Loss NN的定义,下面会一一解释</p>    <h2>内容生成网络</h2>    <p style="text-align: center;"><img src="https://simg.open-open.com/show/880f7bde07532c90b9a9cf989465fc93.png"></p>    <p>生成网络结构如上,其损失函数使用了L2损失和对抗损失的组合。所谓的对抗损失是来源于对抗神经网络.</p>    <p><img src="https://simg.open-open.com/show/7e44d0279d46ac80b389dd26232bc89a.png"></p>    <p><img src="https://simg.open-open.com/show/7b3a9541b25498210bc4247cd389cd20.png"></p>    <p><img src="https://simg.open-open.com/show/e0c80d7da830c312bcc9ab24c7e9e8fc.png"></p>    <p>在该生成网络中,为了是训练稳定,做了两个改变:</p>    <ul>     <li>将所有的ReLU/leaky-ReLU都替换为ELU层</li>     <li>使用fully-connected layer替代chnnel-wise的全连接网络。</li>    </ul>    <h2>纹理生成网络</h2>    <p>纹理生成网络的Loss NN如下:</p>    <p><img src="https://simg.open-open.com/show/f178a51a16d3db7071776b831950fb37.png"></p>    <p>它分为三个部分,即Pixel-wise的欧式距离,基于已训练好纹理网络的feature layer的perceptual loss,和用于平滑的TV Loss。</p>    <p>α和β都是5e <sup>-6</sup> ,</p>    <p>Pixel-wise的欧氏距离如下:</p>    <p><img src="https://simg.open-open.com/show/2a2a47cb4e325b2cc3a3260ed3416fee.png"></p>    <p>TV Loss如下:</p>    <p><img src="https://simg.open-open.com/show/83870255f6066d6f184103ac45921309.png"></p>    <p>Perceptual Loss的计算比较复杂,这里利用了PatchMatch的信息,即为缺失部分找到最近似的Patch,为了达到这一点,将缺失部分分为很多个固定大小的patch作为query,也将已有的部分分为同样固定大小的patch,生成dataset PATCHES,在匹配query和PATCHES中最近patch的时候,需要在纹理生成网络中的某个layer的激活值上计算距离而不是计算像素距离。</p>    <p>但是,寻找最近邻Patch这个操作似乎是不可计算导数的,如何破解这一点呢?同MRF+CNN类似,在这里,先将PATCHES中的各个patch的的feature_map抽取出来,将其组合成为一个新的卷积层,然后得到query的feature map后输入到这个卷积层中,最相似的patch将获得最大的激活值,所以将其再输入到一个max-pooling层中,得到这个最大值。这样,就可以反向传播了。</p>    <h2>高清图像上的应用</h2>    <p>本算法直接应用到高清图像上时效果并不好,所以,为了更好的初始化,使用了Stack迭代算法。即先将高清图像down-scale到若干级别[1,2,3,…,S],其中S级别为原图本身,然后在级别1上使用图像均值初始化缺失部分,得到修复后的结果,再用这个结果,初始化下一级别的输入。以此类推。</p>    <p><img src="https://simg.open-open.com/show/810886ebf656470ab0158a122f9d34bc.png"></p>    <h2>效果</h2>    <p style="text-align: center;"><img src="https://simg.open-open.com/show/a4e0c81fc6d8ccc252cfa23c7ae7ff02.png"></p>    <p>上图从上往下一次为,有缺失的原图,PatchMatch算法,Context Decoder算法(GAN+L2)和本算法。</p>    <h2>内容生成网络的作用</h2>    <p style="text-align: center;"><img src="https://simg.open-open.com/show/637921072df810b33790edf9a4ad67db.png"></p>    <p>起到了内容限制的作用,上图比较了有内容生成网络和没有内容生成网络的区别,有的可以在内容上更加符合原图。</p>    <h2>应用</h2>    <p>图像的语义编辑,从左到右依次为原图,扣掉某部分的原图,PatchMatch结果,和本算法结果。</p>    <p style="text-align: center;"><img src="https://simg.open-open.com/show/689cd0cd875ed1e54df96b94fd9be9ba.png"></p>    <p>可知,该方法虽然不可以复原真实的图像,但却可以补全成一张完整的图像。这样,当拍照中有不想干的物体或人进入到摄像头中时,依然可以将照片修复成一张完整的照片。</p>    <h2>总结</h2>    <p>CNN的大发展,图像越来越能够变得语义化了。有了以上的图像复原的基础,尽可以进行发挥自己的想象,譬如:在图像上加一个东西,但是光照和颜色等缺明显不搭,可以用纹理网络进行修复。</p>    <p>该方法的缺点也是很明显:</p>    <ul>     <li>性能和内存问题</li>     <li>只用了图片内的patch,而没有用到整个数据集中的数据。</li>    </ul>    <h2>参考文献</h2>    <p>[1]. Yang C, Lu X, Lin Z, et al. High-Resolution Image Inpainting using Multi-Scale Neural Patch Synthesis[J]. arXiv preprint arXiv:1611.09969, 2016.</p>    <p> </p>    <p>来自:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/63686825</p>    <p> </p>