CN110782399B - 一种基于多任务cnn的图像去模糊方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于多任务CNN的图像去模糊方法，包括以下步骤：(1)获取总训练集、测试集、预处理；(2)对图像进行多尺度缩放及参数设置；(3)基于多任务卷积神经网络去模糊；多任务卷积神经网络包括三个尺度，每个尺度分为图像去模糊模块、图像细节恢复模块和特征融合模块；图像去模糊模块包含图像编码块E和图像解码块D，图像编码块E提取图像特征并进行编码，然后经过图像解码块D得到去模糊图像；图像细节恢复模块只包含具有残差结构的卷积特征提取层，网络特征图大小与输入大小保持相同，只进行模糊图像高阶特征的提取和融合，为最终的图像恢复过程提供高频信息；特征融合模块包含一个图像合并模块和一个卷积层。
Description
技术领域
本发明属于计算机图像处理的领域，多用于图像或者视频去模糊等相关领域，具体涉及 一种基于多任务CNN的图像去模糊方法。
背景技术
图像采集过程中，由于曝光时间内，摄像器材抖动或拍摄场景的快速运动，再加上大气 光线的影响，造成图像质量退化。图像质量的退化会严重影响图像的后续处理，比如图像比 对、特征提取、图像识别等。因具有前沿性、应用广等特点，图像去模糊一直是计算机视觉、 图像处理领域的热点。
现有的图像去模糊方法可分为传统方法和基于深度学习的方法。传统方法可分为基于贝 叶斯框架去模糊算法[1]，变分方法，基于稀疏表示[2]的方法。基于贝叶斯框架去模糊算法提供 了未观测变量的后验概率的分析近似，以推导出这些变量的统计特性。变分方法将不适定的 问题转换为适当的问题，其特征在于探索额外的约束以减小未知变量的解空间的大小。基于 稀疏表示的方法将参考图像用作正则化器，使得可以从对应的锐利信息恢复模糊信息。尽管 这些方法在去模糊方面取得很大的进展，但是在盲图像去模糊的情况下，由于应用场景的复 杂性，模糊核往往难以获得并且在空域上是不断变化的，因此很难将模糊的过程进行参数化。 目前，基于深度学习去模糊方法在恢复模糊图像的过程中不用估计模糊核而被广泛应用。如 SRN-DeblurNet[7]，DeblurGAN[8]等，其大多基于卷积神经网络(CNN)学习模糊图像到清晰图 像之间的映射关系，得到较好的去模糊效果。但是目前大多利用卷积神经网络恢复图像，没 有考虑图像细节信息的恢复，导致图像去模糊后细节纹理丢失。另一方面，单任务的网络模 型的泛化能力不够，自适应性不足，很难实现多类型多场景的图像去模糊任务。
发明内容
本发明的目的是为了克服现有技术中的不足，提供一种基于多任务CNN的图像去模糊方 法，本发明在多尺度结构中采用由粗到细的策略，在每个尺度上对图像进行去模糊，同时上 一尺度图像去模糊的结果经过上采样作为下一尺度的输入。另外，本发明在每一尺度上增加 了细节恢复子任务，可进一步增强去模糊网络对图像细节方面的恢复。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的：
权利要求确定后此处完善
与现有技术相比，本发明的技术方案所带来的有益效果是：
在多尺度卷积神经网络[6]的基础上增加细节恢复任务，在每一尺度上恢复模糊图像的同 时增加细节恢复模块(如图1所示)提取图像的细节特征并与恢复的清晰图像进行融合，进一 步增强原有网络对图像细节方面的恢复。
附图说明
图1为多任务卷积神经网络结构示意图。
图2为图像去模糊模块的结构示意图。
图3为细节恢复模块的结构示意图。
表1几种算法复原结果客观指标对比
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体 实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明提出增加细节恢复的卷积神经网络，设计了一图像细节恢复模块充分提取和保护 模糊图像的细节特征，提出增加梯度损失以增强网络对细节的恢复能力。在整体结构上，基 于Multi-scale[6]的网络结构，提出了一种多任务端到端学习的去模糊CNN网络。
1.算法基本原理
针对目前大多卷积神经网络在去模糊过程中没有考虑图像细节信息的恢复，导致图像去 模糊后细节纹理丢失问题。本发明在Multi-scale的基础上开发出一种多任务卷积神经网络。 首先利用多尺度网络结构，在每一尺度上将模糊图像和上一尺度恢复的清晰图像作为输入， 然后恢复出这一尺度的清晰图像：
Ii+1＝Neti+1(Bi+1,Ii↑；θ)
其中Ii+1和Bi+1为第i+1尺度的清晰图像和模糊图像，θ为网络参数，Neti+1为第i+1个尺度 的卷积神经网络，Ii为第i尺度上恢复的清晰图像。同时，本发明在每一尺度上恢复模糊图像 的同时增加细节恢复的子任务，即在每一尺度上增加特征提取子网络，将提取的细节特征信 息加入恢复的清晰图像，进一步增强去模糊网络对图像细节方面的恢复：
Iti＝Neti(Bi,Ii；θ)+Bti
其中Iti为增加细节特征的清晰图像，Bi，Ii分别为第i个尺度的模糊图像和经过卷积神经网络 恢复的清晰图像，Bti为第i个尺度特征提取子网络提取的细节特征信息。
本发明方法的步骤如下:
步骤1、获取总训练集、测试集、预处理：
训练集为深度学习方法去模糊中常用的GOPRO数据集。包含3214对图像，其中2103对图像用于训练，1111对图像用于测试。为了防止网络过拟合，使用数据增强的方法。在几何变换方面，将图像随机水平和垂直旋转90度。在色彩方面，将图像的RGB通道进行随机 置换以得到不同的效果。为了考虑图像劣化，将图像HSV色彩空间中的饱和度乘以[0.5,1.5]内的随机数。测试时，将GOPRO数据集的1111对用于测试的图像输入到多任务如模糊网络中，得到去模糊结果。
步骤2、图像多尺度缩放及参数设置：
在训练过程中每次输入16个批次的512*512大小的图像。首先将输入的图像用下采样的 方法分别进行2倍，4倍的缩小，将低尺度的图像输入到低尺度的卷积神经网络中得到恢复 的清晰图像。然后将低尺度恢复的清晰图像经过上采样与更高尺度的模糊图像一起作为输入 送入这一尺度的卷积神经网络中去，最终得到512*512的清晰图像作为输出。本发明超参数 设置为：迭代训练最大次数为1000，学习率为1e-4，batch大小为16，网络参数初始化方式 为Xavier方法；采用Adam优化算法。
步骤3、基于多任务卷积神经网络去模糊
本发明网络共包含三个尺度，每一尺度分为三个部分：图像去模糊模块、图像细节恢复 模块和特征融合模块，整体网络结构如图1所示
1)图像去模糊：
在图像去模糊部分包含三个图像编码块E和三个图像解码块D，图像编码块提取图像特 征并进行编码，然后经过解码块得到去模糊图像。每个图像编码块包含一个卷积层C和三个 残差块R，其中卷积层C的卷积核大小为5x5，残差块由两个5x5卷积和一个ReLU激活函 数组成，其中为了保证输出的特征图不变，padding设置为1；三个图像编码块E1，E2，E3的卷积核特征数分别为32，64，128。每个图像解码块同样包含一个卷积层C和三个残差块R，卷积核参数设置同编码块相同。图像去模糊模块结构如图2所示。
2)图像细节恢复：
细节恢复子网络只包含具有残差结构的卷积特征提取层，而不采用下采样层，网络特征 图大小与输入大小保持相同，只进行模糊图像高阶特征的提取和融合，为最终的图像恢复过 程提供高频信息。其中包含三个卷积层C和三个残差块R，为了保证输出的特征图大小不变， padding设置为1，卷积核特征图数量为64。细节恢复模块结构如图3所示。
3)特征融合：特征融合模块包含一个图像合并模块和一个卷积层，卷积核大小为5x5。将 图像去模糊模块和图像细节恢复模块输出的去模糊结果和图像细节特征进行通道合并之后进 行卷积得到最终结果，输入图像特征数量为96，输出为一张特征图，及所得到的最终去模糊 结果。
4)损失函数：
在本发明实施例中使用L2损失函数作为图像去模糊尺度多任务卷积神经网络的损失函 数：
其中对于训练集(xi,yi)，包含N个模糊/清晰图像对，θ为网络参数，Neti为第i个尺度的卷积 神经网络。
采用了多尺度策略，所以对应于每一个尺度，都有相对应的标签值，都要计算对应的损 失函数，总的多尺度(三尺度)混合损失函数为：
上式中上标表示对应的输入尺度，总的损失函数为三个尺度的混合损失函数之和。
下面将复原结果与近年先进的基于卷积神经网络的图像去模糊算法进行了比较。应用于 图像去模糊的卷积神经网络性能在很大程度上与训练数据相关，为了更客观的进行相关算法 之间的比较，本实施例中将本发明方法与当前几种先进的基于统计先验的图像去模糊算法和 基于深度学习方法的图像去模糊算法进行了客观性能指标对比。
对比的算法包括：Kim等[3]提出的动态场景图像去模糊算法、Xu等[4]提出的基于L0 稀疏表示的自然图像去模糊算法、Sun等[5]提出的基于卷积神经网络的空域可变运动模糊去 除、Nah等[6]提出的多尺度动态场景卷积神经网络图像去模糊、Tao X等[7]提出的尺度迭 代卷积神经网络图像去模糊(SRN)、Kupyn O等[8]提出的条件生成网络图像去模糊(DeblurGAN)。表1给出了本文方法及上述方法在GOPRO测试集上复原结果的平均SSIM、PSNR以及运行时间比较。
表1几种算法复原结果客观指标对比
由表1可以看到本发明提出的多任务卷积神经网络去模糊方法在GOPRO测试集上，对 比当前先进的去模糊算法包括传统基于模型的去模糊方法(Kim et al，Sun et al，Xuet al)和基 于卷积神经网络的去模糊方法(Nah et al，DeblurGAN，SRN)，取得了最高的PSNR值，在SSIM 值对比中只比DeblurGAN稍低。综合上述分析，相比于现有的主流算法，本发明提出的多任 务卷积神经网络图像去模糊算法取得了显著的图像去模糊性能，在主客观指标上有明显的提 升。
参考文献：
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[8]Kupyn O,Budzan V,Mykhailych M,et al.DeblurGAN:Blind motiondeblurring using conditional adversarial networks[J].arXiv preprint arXiv:1711.07064,2017.
本发明并不限于上文描述的实施方式。以上对具体实施方式的描述旨在描述和说明本发 明的技术方案，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，并不是限制性的。在不脱离本发明宗 旨和权利要求所保护的范围情况下，本领域的普通技术人员在本发明的启示下还可做出很多 形式的具体变换，这些均属于本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种基于多任务CNN的图像去模糊方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)获取总训练集、测试集、预处理；
(2)对图像进行多尺度缩放及参数设置；
(3)基于多任务卷积神经网络去模糊；所述多任务卷积神经网络包括三个尺度，每个尺度分为图像去模糊模块、图像细节恢复模块和特征融合模块三部分；
图像去模糊模块包含三个图像编码块E和三个图像解码块D，图像编码块E提取图像特征并进行编码，然后经过图像解码块D得到去模糊图像；
图像细节恢复模块只包含padding为SAME的标准卷积层和具有残差结构的卷积特征提取层，其中标准卷积层和具有残差结构的卷积层的卷积核大小均为5x5，只进行模糊图像高阶特征的提取和融合，输出与输入图像大小相同的512x512的特征图，为最终的图像恢复过程提供高频信息；
特征融合模块包含一个图像合并模块和一个卷积层，卷积核大小为5x5；
基于多任务卷积神经网络去模糊的过程具体如下：
首先将小尺度模糊图像B1作为多任务卷积神经网络的输入依次进行去模糊、细节恢复和特征融合得到小尺度清晰图像I1，对I1进行上采样与中尺度模糊图像B2堆叠作为多任务卷积神经网络的输入依次进行去模糊、细节恢复和特征融合得到中尺度清晰图像I2；对I2上采样和大尺度模糊图像B3堆叠作为多任务卷积神经网络的输入进行去模糊、细节恢复和特征融合得到大尺度清晰图像I3。
2.根据权利要求1所述一种基于多任务CNN的图像去模糊方法，其特征在于，步骤(1)中总训练集采用GOPRO数据集；包含3214对图像，其中2103对图像用于训练，1111对图像用于测试；为防止网络过拟合，使用数据增强的方法；在几何变换方面，将图像随机水平和垂直翻转90度；在色彩方面，将图像的RGB通道进行随机置换以得到不同的效果；为考虑图像劣化，将图像HSV色彩空间中的饱和度乘以[0.5,1.5]内的随机数；测试时，将GOPRO数据集的1111对用于测试的图像输入到多任务卷积神经网络中，得到去模糊结果。
3.根据权利要求1所述一种基于多任务CNN的图像去模糊方法，其特征在于，步骤(2)中在训练过程中每次输入16个批次的512*512大小的图像；具体包括以下步骤：
(201)首先将输入的模糊图像用下采样的方法分别进行1倍，2倍，4倍的缩小，分别得到512x512,256x256,128x128大小的图像然后分别作为多尺度卷积神经网络三个尺度的输入；
(202)首先将128x128的图像输入到第1尺度的卷积神经网络中，得到初始的去模糊结果，然后在后面分别将第i，i＝1,2尺度恢复的清晰图像经过上采样与第i+1尺度的模糊图像一起作为输入送入第i+1尺度的卷积神经网络中去，最终得到512*512的清晰图像作为输出。
4.根据权利要求1所述一种基于多任务CNN的图像去模糊方法，其特征在于，步骤(2)中，超参数设置为：迭代训练最大次数为1000，学习率为1e-4，batch大小为16，网络参数初始化方式为Xavier方法，采用Adam优化算法。
5.根据权利要求1所述一种基于多任务CNN的图像去模糊方法，其特征在于，步骤(3)中，图像去模糊模块每个图像编码块E包含一个卷积层C和三个残差块R，其中卷积层C的卷积核大小为5x5，残差块由两个5x5卷积和一个ReLU激活函数组成，其中为保证输出的特征图不变，padding设置为1；三个图像编码块E1，E2，E3的卷积核特征数分别为32，64，128；每个图像解码块D同样包含一个卷积层C和三个残差块R，卷积核参数设置同编码块相同。
6.根据权利要求1所述一种基于多任务CNN的图像去模糊方法，其特征在于，步骤(3)中，图像细节恢复模块包含三个卷积层C和三个残差块R，为保证输出的特征图大小不变，padding设置为1，卷积核特征图数量为64。
7.根据权利要求1所述一种基于多任务CNN的图像去模糊方法，其特征在于，步骤(3)中特征融合模块将图像去模糊模块和图像细节恢复模块输出的去模糊结果和图像细节特征进行通道合并之后进行卷积得到最终结果，输入图像特征数量为96，输出为一张特征图，及所得到的最终去模糊结果。
8.根据权利要求1所述一种基于多任务CNN的图像去模糊方法，其特征在于，使用L2损失函数作为多任务卷积神经网络的损失函数，对于训练集(xi,yi)：
其中
提出增加梯度损失以增强网络对细节的恢复能力，梯度损失可以表示为：
混合损失函数表示为：
Lmix＝L2+αLSSIM+βLgrad
采用了多尺度策略，对应于每一个尺度，都有相对应的标签值，都要计算对应的损失函数，总的多尺度(三尺度)混合损失函数为：
上式中上标表示对应的输入尺度，总的损失函数为三个尺度的混合损失函数之和。
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