CN110675353A - 一种基于条件生成对抗网络的选择分割图像合成方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于条件生成对抗网络的选择分割图像合成方法，属于图像合成技术领域。本发明结合条件生成对抗网络的典型图像生成架构，将图像分割逆应用选择来进行图像间对象和背景的语义合成，为获取待合成目标d，将输入图像及其对应匹配的图像掩膜进行实例分割后，将待合成目标d作为约束条件变量和高斯随机噪声z联合输入到生成网络G中，生成的图像G(z|d)包含对象d，再和背景目标训练集t输入到判别网络D中，将训练集t中的背景和生成图像G(z|d)进行语义合成，再根据二元极小值极大博弈目标函数来提高生成网络G和判别网络D的性能，以合成质量高、符合人类感知的有意义图像。

Description

一种基于条件生成对抗网络的选择分割图像合成方法
技术领域
本发明涉及图像合成技术领域、深度学习技术领域，尤其涉及一种基于条件生成对抗网络的选择分割图像合成方法。
背景技术
条件生成对抗网络(Conditional Generative Adversarial Network,CGAN)是在生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)的基础上，给生成器(Generator)和判别器(Discriminator)的建模过程均引入了条件变量，使得能够有条件地指导生成器的数据生成，将原来完全自由无监督的生成对抗网络改进为有条件监督的条件生成对抗网络。其中，条件变量c可以是基于多种信息的，例如类别标签，用于图像修复的部分数据以及来自不同模态的数据等。通过将条件变量引入到生成对抗网络模型中，能显著提升生成图像的质量和加快模型运行的速度。
图像分割是通过阈值分割、区域分割和边缘分割等常用分割方法，从图像中提取出具有清晰轮廓的感兴趣区域。
图像合成主要利用图像中不同对象间亮度、轮廓、质感等相关语义信息，通过不同对象组合后简单的交互验证来获取符合人类感知的有意义图像，目前主要的图像合成方法是人为通过软件进行手工合成，为了保证合成图像的质量，需要大量繁琐重复的人工合成和验证。
发明内容
本发明的发明目的在于：针对上述存在的问题，提供一种速度快、合成图像质量高的图像合成方法。
本发明的基于条件生成对抗网络的选择分割图像合成方法，包括下列步骤：
步骤1：获取输入图像的待合成目标dk；
基于输入图像中的某个指定类别对象x所包含的多个可分割对象x1,x2,…,xn，以及n个可分割对象的各自对应的掩膜m1,m2,…,mn，对输入图像进行语义分割和实例分割的先后处理，得到n个分割目标d1,d2,…,dn；其中n表示类别对象x所包含的可分割对象个数；
从n个分割目标d1,d2,…,dn中选取一个与合成需求匹配的分割目标作为输入图像的待合成目标dk；其中待合成目标dk与输入图像大小相同；
步骤2：设置生成网络G：
所述生成网络G用于学习背景目标训练集中的背景分布；
将待合成目标dk和先验高斯随机噪声p(z)联合输入到生成网络G中，其中待合成目标dk作为条件生成对抗网络中的条件变量，得到的输出记为G(z)；
即生成网络G构建了一个从联合输入变量(dk,p(z))到数据空间的映射函数G(z)，其中dk和p(z)共同组成联合隐层表征；
步骤3：设置判别网络D：
将生成网络G的输出G(z)和背景目标训练集作为判别网络D的输入，当输入为G(z)时，判别网络D输出一个标量，表示输入样本是来自训练样本而非生成样本的概率，进而判别样本标签真或假；当输入为背景目标训练集时，训练判别网络D以提高判别网络D对输入样本标签的判断能力；
并对生成网络G和判别网络D同时进行优化处理：
3)优化生成网络G时，固定判别网络D，在条件变量d的约束下，最小化
Figure BDA0002187277240000021
其中，E表示输出期望，条件变量d为待合成目标dk，z～pz(z)表示随机高斯噪声z的先验高斯分布，D(G(z|d|)表示判别网络D对约束条件(条件变量d)下的生成网络G的输出的真假判别；
4)优化判别网络D时，固定生成网络G，在背景目标训练集的训练下，最大化
Figure BDA0002187277240000022
其中，t～pdata(t)表示背景目标训练集t的背景分布，D(t)表示判别网络D对背景目标训练集t中的样本进行真假判别；
当判别网络D输出概率满足预设条件时，停止对成网络G和判别网络D的优化处理；例如当判别网络D输出概率接近0.5时，停止对成网络G和判别网络D的优化处理。
步骤4：输出合成图像：
在优化处理后的生成网络G中输入与待合成目标dk相同类别的当前待合成目标，基于其输出得到当前待合成目标的合成图像。
综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：相比于传统的图像合成方法，本方法结合多种技术框架，合成图片的速度更快，质量更高。
附图说明
图1为本发明合成处理过程示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合实施方式和附图，对本发明作进一步地详细描述。
参见图1，本发明的基于条件生成对抗网络的选择分割图像合成方法的具体实现过程如下：
步骤一：获取输入图像I的待合成目标dk。
将输入图像I中的某指定类别x所包含的n个可分割对象记为：x＝{x1,x2,...,xn}；这n个可分割对象对应的Mask(掩膜)分别为Mask＝{m1,m2,...,mn}，经过语义分割和实例分割的先后处理，获取待合成的目标dk，dk∈{d1,d2,...,dn}，其中d1,d2,…,dn表示n个不同的分割目标，k≤n且图像dk的尺寸和输入图像I的大小相同。
步骤二：生成网络G。
将待合成目标dk和先验高斯随机噪声p(z)联合输入到生成网络中，其中待合成目标dk作为条件生成对抗网络中的条件变量，为了学习背景目标训练集中的背景分布，生成网络G构建了一个从联合输入变量(dk,p(z))到数据空间的映射函数G(z)，其中dk和p(z)共同组成了联合隐层表征，而在联合隐层表征的组合方式上，条件对抗训练网络提供相当大的灵活性，这就允许当要合成不同类型的图像对象时，可采用基于多种信息的条件变量，例如类别标签、来自不同模态的特征数据等，来寻找生成高质量合成图像的最优条件变量。
步骤三：判别网络D。
将生成网络G的输出G(z)和背景目标训练集作为判别网络D的输入，当输入为G(z)时，判别网络D输出一个标量，表示输入样本是来自训练样本而非生成样本的概率，进而判别样本标签真(real)或假(fake)。当输入为背景目标训练集时，训练判别网络D以提高判别网络D对输入样本标签的判断能力。条件生成对抗网络的优化过程可总结为带有条件约束的二元极小值极大博弈(two-player minimax game)，其目标函数如下：
Figure BDA0002187277240000031
其中，t～pdata(t)表示背景目标训练集t的背景分布，z～pz(z)表示随机高斯噪声z的先验高斯分布，条件变量d为待合成目标，E为输出期望。
生成网络G和判别网络D同时进行优化：
5)优化生成网络G时，固定判别网络D，在条件变量d的约束下，提高所生成图像的质量，最大化D(G(z|d))，即最小化
Figure BDA0002187277240000041
6)优化判别网络D时，固定生成网络G，在背景人像训练集的训练下，提高对生成图像和训练图像的判别能力，最大化
Figure BDA0002187277240000042
步骤四：验证输出。
在条件生成对抗网络的优化过程中，随着生成网络G和判别网络D损失的不断下降，当判别网络D输出概率接近0.5时(即输出概率与0.5的偏差不超过预设偏差阈值)，停止训练，保存模型。此时输入相同类别的待合成目标，生成网络G输出质量高、符合人类感知的合成图像。
例如将本发明提出的选择分割图像合成方法，应用在泳池背景下人群中的单个人的分割，即将在泳池背景下人群中的某个人分割出来，形成待合成目标d；与随机高斯噪声输入到生成网络G中，在已有的沙滩背景训练集下，与待合成目标d一起输入到判别网络D中，进行判别真假，条件生成对抗网络经过不断优化后，达到训练条件。此时输入同一类别中的另一个人d’，生成网络可得到高质量的合成图像。
本发明结合条件生成对抗网络的典型图像生成架构，将图像分割逆应用选择来进行图像间对象和背景的语义合成。为获取待合成目标d，将输入图像x及其对应匹配的图像Mask进行实例分割后，将待合成目标d作为约束条件变量和高斯随机噪声z联合输入到生成网络G中，生成的图像G(z|d)包含对象d，再和背景人像训练集t输入到判别网络中，将训练集t中的背景和生成图像G(z|d)进行语义合成，再根据二元极小值极大博弈目标函数来提高生成网络G和判别网络D的性能，以合成质量高、符合人类感知的有意义图像。
本发明相比于传统的图像合成方法，本方法结合多种技术框架，合成图片的速度更快，质量更高。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，本说明书中所公开的任一特征，除非特别叙述，均可被其他等效或具有类似目的的替代特征加以替换；所公开的所有特征、或所有方法或过程中的步骤，除了互相排斥的特征和/或步骤以外，均可以任何方式组合。

Claims (2)

1.一种基于条件生成对抗网络的选择分割图像合成方法，其特征在于，包括下列步骤：
步骤1：获取输入图像的待合成目标dk；
基于输入图像中的某个指定类别对象x所包含的多个可分割对象x1,x2,…,xn，以及n个可分割对象的各自对应的掩膜m1,m2,…,mn，对输入图像进行语义分割和实例分割的先后处理，得到n个分割目标d1,d2,…,dn；其中n表示类别对象x所包含的可分割对象个数；
从n个分割目标d1,d2,…,dn中选取一个与待合成需求匹配的分割目标作为输入图像的待合成目标dk；
步骤2：设置生成网络G：
所述生成网络G用于学习背景目标训练集中的背景分布；
将待合成目标dk和先验高斯随机噪声p(z)联合输入到生成网络G中，其中待合成目标dk作为条件生成对抗网络中的条件变量，得到的输出记为G(z)；
即生成网络G构建了一个从联合输入变量(dk,p(z))到数据空间的映射函数G(z)，其中dk和p(z)共同组成联合隐层表征；
步骤3：设置判别网络D：
将生成网络G的输出G(z)和背景目标训练集作为判别网络D的输入，当输入为G(z)时，判别网络D输出一个标量，表示输入样本是来自训练样本而非生成样本的概率，进而判别样本标签真或假；当输入为背景目标训练集时，训练判别网络D以提高判别网络D对输入样本标签的判断能力；
并对生成网络G和判别网络D同时进行优化处理：
1)优化生成网络G时，固定判别网络D，在条件变量d的约束下，最小化
Figure FDA0002187277230000011
其中，E表示输出期望，条件变量d为待合成目标dk，z～pz(z)表示随机高斯噪声z的先验高斯分布，D(G(z|d|)表示判别网络D在约束条件下的生成网络G的输出的真假判别；
2)优化判别网络D时，固定生成网络G，在背景目标训练集的训练下，最大化
Figure FDA0002187277230000012
其中，t～pdata(t)表示背景目标训练集t的背景分布，D(t)表示判别网络D对背景目标训练集t中的样本进行真假判别；
当判别网络D输出概率满足预设条件时，停止对成网络G和判别网络D的优化处理；
步骤4：输出合成图像：
在优化处理后的生成网络G中输入与待合成目标dk相同类别的当前待合成目标，基于其输出得到当前待合成目标的合成图像。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，当判别网络D输出概率接近0.5时，停止对成网络G和判别网络D的优化处理。
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SE01 Entry into force of request for substantive examination
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RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20200110

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