CN113269092A - 基于多尺度条件对抗网络的海上溢油检测方法 - Google Patents

基于多尺度条件对抗网络的海上溢油检测方法 Download PDF

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刘善伟
吕新荣
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Abstract

基于多尺度条件对抗网络的海上溢油检测方法属于溢油检测领域，解决了小样本训练条件下检测精度低的问题。其步骤为：(1)构建小样本训练集；(2)构建多尺度条件对抗网络；(3)取一样本对并降采样至不同尺度，分别作为各级对抗网络的输入分量；(4)对抗训练按由粗到精的尺度逐级独立进行，生成器损失函数引入边缘约束项以增强边缘检测效果；(5)当前尺度生成器的输出作为下一尺度生成器的输入分量；(6)重复步骤(3)至(5)，循环遍历训练集至预设的训练次数；(7)将测试集的溢油图像输入多尺度生成器模型，输出溢油检测结果。综上，图像多尺度特征的有效融合，边缘约束项对边缘检测的增强，保证了小样本训练下的溢油检测性能。

Description

基于多尺度条件对抗网络的海上溢油检测方法
技术领域
本发明涉及海上溢油检测领域，具体涉及一种基于多尺度条件对抗网络的溢油检测方法。
背景技术
海上溢油检测技术是一项极具特色的前沿技术，在海洋灾害遥感监测领域占据重要地位。合成孔径雷达(SAR)作为海上溢油监测的主要传感器，具有全天时、全天候、穿透力强、覆盖范围广等特点，能够有效获取溢油区域的位置信息。基于SAR图像的溢油检测技术在溢油范围评估、漂移扩散预测及溢油处置决策中发挥至关重要的作用。近年来，深度学习算法在SAR图像溢油检测中表现优异，可实现端到端的自动检测机制。然而，现阶段的深度学习溢油检测技术依赖训练数据驱动。卫星重访周期长、海洋应急部门处置回收等原因使得大量的SAR溢油数据难以获取，溢油图像样本稀缺成为制约深度学习检测精度的瓶颈。如何在小样本训练条件下，有效实现高精度的溢油检测，是海洋灾害遥感监测领域的挑战性难题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于多尺度条件对抗网络的海上溢油检测方法，解决小样本训练条件下检测精度低的问题。
为了实现上述目的，本发明的技术方案为：
(1)构建小样本SAR溢油图像训练集。
小样本训练集X由SAR溢油图像样本集XI和与其对应的标签集XS组成，即X＝{XI,XS}。
(2)构建多尺度条件对抗网络，作为主体模型。
多尺度条件对抗网络{(G0,D0),(G1,D1),…,(GN,DN)}由一系列具有不同输入尺度的对抗网络级联而成，共包含N+1组条件对抗网络。第n组对抗网络包含一个生成器Gn和一个判别器Dn。Gn旨在生成尽量真实的溢油检测结果，Dn则尽力区分生成的检测结果与真实检测结果。
(3)取一个训练样本对，降采样至不同尺度，分别作为各级对抗网络的输入分量。
取样本对(I0,S0)并通过因子rn降采样得到{(I1,S1),(I2,S2),…,(IN,SN)}分别作为多尺度条件对抗网络{(G0,D0)，(G1，D1)，…，(GN，DN)}的输入分量。
(4)对抗训练按由粗到精的尺度逐级独立进行，生成器损失函数引入边缘约束项以增强边缘检测效果。
以(Gn,Dn)组的训练过程为例，
Figure BDA0003084872760000011
和
Figure BDA0003084872760000012
分别表示Dn和Gn的总体损失函数。
判别器Dn的损失函数为：
Figure BDA0003084872760000021
其中，
Figure BDA0003084872760000022
为判别器的对抗损失项，
Figure BDA0003084872760000023
为梯度惩罚项，λgp为
Figure BDA0003084872760000024
的权重，最小化
Figure BDA0003084872760000025
使得判别器Dn的判别能力不断增强。
生成器Gn的损失函数为：
Figure BDA0003084872760000026
其中，
Figure BDA0003084872760000027
为生成器的对抗损失项，
Figure BDA0003084872760000028
为l1范数约束项，λl1为
Figure BDA0003084872760000029
的权重，
Figure BDA00030848727600000210
为边缘约束项，λbc为
Figure BDA00030848727600000211
的权重，最小化
Figure BDA00030848727600000212
使得生成器Gn的输出逐步接近真实检测结果。
(5)当前尺度生成器的输出作为下一尺度生成器的输入分量，最后一级生成器输出溢油检测结果，第n+1级生成器的输出表示为：
Figure BDA00030848727600000213
多尺度条件对抗网络最终的输出表示为：
Figure BDA00030848727600000214
(6)重复步骤(3)至(5)，循环遍历训练集至预设的训练次数，得到训练好的多尺度生成器模型。
(7)将测试集的SAR溢油图像输入多尺度生成器模型，输出溢油检测结果。
较之现有技术，本发明的有益效果在于：
(1)多尺度策略全面捕获溢油图像特征，从全局和局部的角度全面地描述溢油，展示了小数据基特征表示的多样性；
(2)利用多尺度的溢油图像独立训练各级条件对抗网络，当前尺度生成器的输出作为下一更精细尺度生成器的输入分量，由粗到精级联的数据流增强了生成模型的表示力；
(3)生成器损失函数中引入边缘约束项，通过稀疏度运算得到边缘约束项中交叉熵损失的权重，提高了模型对溢油区域边缘特征的提取。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见文中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的前提下，还可使用或产生其他附图。
图1为本发明基于多尺度条件对抗网络溢油检测方法的流程示意图；
图2为本发明方法的多尺度条件对抗网络结构图；
图3为本发明方法的生成器网络结构图；
图4为本发明方法的判别器网络结构图；
图5为本发明方法的稀疏度计算模式图；
图6为本发明方法的SAR溢油图像检测效果图。
具体实施方式
为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本实施例的基于多尺度条件对抗网络的溢油检测方法，流程图如图1所示，该方法具体包括以下步骤：
(1)构建小样本SAR溢油图像训练集。
小样本训练集X由SAR溢油图像样本集XI和与其对应的标签集XS组成，即X＝{XI,XS}。XI包含四幅具有不同特征的SAR溢油图像，XS为根据专家经验信息进行人工标注的真实溢油区域检测结果。
(2)构建多尺度条件对抗网络，作为主体模型，如图2所示，具体为：
多尺度条件对抗网络{(G0,D0),(G1,D1),…,(GN,DN)}由一系列具有不同输入尺度的对抗网络级联而成，共N+1组对抗网络。第n(1≤n≤N+1)组对抗网络包含一个生成器Gn和一个判别器Dn。Gn旨在生成尽量真实的溢油检测结果，Dn则尽力区分生成的检测结果与真实检测结果。
(3)取一样本对并降采样至不同尺度，分别作为各级对抗网络的输入分量。
所取样本对(I0,S0)及通过因子rn降采样得到的{(I1,S1),(I2,S2),…,(IN,SN)}分别作为多尺度条件对抗网络{(G0,D0),(G1,D1),…,(GN,DN)}的输入分量。数据输入从第N+1级对抗网络开始，第N+1级生成器GN的输出表示为：
Figure BDA0003084872760000031
第N+1级判别器DN的输出
Figure BDA0003084872760000032
表示为：
Figure BDA0003084872760000033
(4)对抗训练按由粗到精的尺度逐级独立进行，生成器损失函数引入边缘约束项以增强边缘检测效果。以(Gn,Dn)组的训练过程为例，
Figure BDA0003084872760000034
和
Figure BDA0003084872760000035
分别表示Dn和Gn的总体损失函数。判别器Dn的损失函数
Figure BDA0003084872760000036
包含两个分量：对抗损失项
Figure BDA0003084872760000037
和梯度惩罚项
Figure BDA0003084872760000038
具体表示为：
Figure BDA0003084872760000041
Figure BDA0003084872760000042
式中，
Figure BDA0003084872760000043
表示Sn和
Figure BDA0003084872760000044
之间的随机采样，具体表示为：
Figure BDA0003084872760000045
训练判别器Dn的损失函数为：
Figure BDA0003084872760000046
式中，λgp为
Figure BDA0003084872760000047
的损失权重，最小化
Figure BDA0003084872760000048
使得判别器Dn的判别能力不断增强。
生成器Gn的损失函数
Figure BDA0003084872760000049
包含三个分量：对抗损失项
Figure BDA00030848727600000410
l1范数约束项
Figure BDA00030848727600000411
边缘约束项
Figure BDA00030848727600000412
具体表示为：
Figure BDA00030848727600000413
Figure BDA00030848727600000414
Figure BDA00030848727600000415
式中，m为
Figure BDA00030848727600000416
的元素个数，
Figure BDA00030848727600000417
表示
Figure BDA00030848727600000418
中的任一元素，
Figure BDA00030848727600000419
表示Sn中与
Figure BDA00030848727600000420
位置相同的元素，ωi为边缘约束权重系数，
Figure BDA00030848727600000421
的计算如下：
Figure BDA00030848727600000422
ωi由Sn的每个元素与周边元素计算出的稀疏度经softmax运算后得到，为保证Sn的边界元素参与运算，在Sn周围填充宽度为(k-1)/2的矩阵元素，填充数值为Sn边界元素的均值，以元素
Figure BDA00030848727600000423
为中心取尺寸为k×k的矩阵Ri作为稀疏度分析单元，则
Figure BDA00030848727600000424
的稀疏度值ai可表示为：
Figure BDA00030848727600000425
边缘约束权重系数ωi表示为：
Figure BDA00030848727600000426
训练生成器Gn的损失函数为：
Figure BDA00030848727600000427
式中，λl1为
Figure BDA0003084872760000051
的损失权重，λbc为
Figure BDA0003084872760000052
的损失权重，最小化
Figure BDA0003084872760000053
使得生成器Gn的输出逐步接近真实的检测结果。
(5)当前尺度生成器的输出作为下一尺度生成器的输入分量，最后一级生成器输出溢油检测结果。如图3所示，令Cn代表Gn中的全卷积网络结构，Cn由五个模块构成，每个模块包含一个卷积层和一个激活层。
Figure BDA0003084872760000054
代表
Figure BDA0003084872760000055
上采样后的图像，第n+1级生成器Gn的输出表示为：
Figure BDA0003084872760000056
如图4所示，判别器Dn的网络结构包含五个全卷积模块，前四个模块分别包含一个卷积层和一个激活层，第五个模块只包含一个卷积层。第n+1级判别器的输出表示为：
Figure BDA0003084872760000057
多尺度条件对抗网络最终的检测结果输出表示为：
Figure BDA0003084872760000058
(6)重复步骤(3)至(5)，循环遍历训练集至预设的训练次数，当迭代训练次数达到预设要求时停止训练过程，得到训练好的多尺度生成器模型。
(7)将测试集的SAR溢油图像输入多尺度生成器模型，输出溢油检测结果。
本发明使用步骤(1)构建的训练集进行模型训练，使用训练集之外的SAR溢油图像进行测试。图6为利用本发明方法对SAR溢油图像(上图)进行检测的检测结果(下图)。在小样本集训练条件下，本发明提供的基于多尺度条件对抗网络的溢油检测方法取得了良好的检测效果。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.基于多尺度条件对抗网络的海上溢油检测方法，其特征在于包括以下步骤：
(1)构建小样本SAR溢油图像训练集；
(2)构建多尺度条件对抗网络，作为主体模型；
(3)取一个训练样本对，降采样至不同尺度，分别作为各级对抗网络的输入分量；
(4)对抗训练按由粗到精的尺度逐级独立进行，生成器损失函数引入边缘约束项以增强边缘检测效果；
(5)当前尺度生成器的输出作为下一尺度生成器的输入分量，最后一级生成器输出溢油检测结果；
(6)重复步骤(3)至(5)，循环遍历训练集至预设的训练次数，得到训练好的多尺度生成器模型；
(7)将测试集的SAR溢油图像输入多尺度生成器模型，输出溢油检测结果。
2.根据权利要求1所述的基于多尺度条件对抗网络的海上溢油检测方法，其特征在于所述的步骤(2)和步骤(3)具体为：
多尺度条件对抗网络由一系列具有不同输入尺度的对抗网络级联而成，共包含N+1组条件对抗网络：{(G0，D0)，(G1,D1)，…，(GN,DN)}；
取样本对(I0,S0)并通过因子rn降采样得到{(I1,S1),(I2，S2)，…，(IN，SN)}，分别作为多尺度条件对抗网络{(G0,D0)，(G1，D1)，…，(GN，DN)}的输入分量，数据输入从第N+1级对抗网络开始，第N+1级生成器GN的输出表示为：
Figure FDA0003084872750000011
第N+1级判别器DN的输出
Figure FDA0003084872750000012
表示为：
Figure FDA0003084872750000013
3.根据权利要求1所述的基于多尺度条件对抗网络的海上溢油检测方法，其特征在于所述的步骤(4)具体为：
对抗训练按由粗到精的尺度逐级独立进行，生成器损失函数引入边缘约束项以增强边缘检测效果，以(Gn，Dn)组的训练过程为例，判别器Dn的损失函数
Figure FDA0003084872750000014
包含两个分量：对抗损失项
Figure FDA0003084872750000015
和梯度惩罚项
Figure FDA0003084872750000016
具体表示为：
Figure FDA0003084872750000017
Figure FDA0003084872750000018
式中，
Figure FDA0003084872750000021
表示Sn和
Figure FDA0003084872750000022
之间的随机采样，具体表示为：
Figure FDA0003084872750000023
训练判别器Dn的损失函数为：
Figure FDA0003084872750000024
式中，λgp为
Figure FDA0003084872750000025
的损失权重，最小化
Figure FDA0003084872750000026
使得判别器Dn的判别能力不断增强；
生成器Gn的损失函数
Figure FDA0003084872750000027
包含三个分量：对抗损失项
Figure FDA0003084872750000028
l1范数约束项
Figure FDA0003084872750000029
边缘约束项
Figure FDA00030848727500000210
具体表示为：
Figure FDA00030848727500000211
Figure FDA00030848727500000212
Figure FDA00030848727500000213
式中，m为
Figure FDA00030848727500000214
的元素个数，
Figure FDA00030848727500000215
表示
Figure FDA00030848727500000216
中的任一元素，
Figure FDA00030848727500000217
表示Sn中与
Figure FDA00030848727500000218
位置相同的元素，ωi为边缘约束权重系数，
Figure FDA00030848727500000219
的计算如下：
Figure FDA00030848727500000220
ωi由Sn的每个元素与周边元素计算出的稀疏度经softmax运算后得到，为保证Sn的边界元素参与运算，在Sn周围填充宽度为(k-1)/2的矩阵元素，填充数值为Sn边界元素的均值，以元素
Figure FDA00030848727500000221
为中心取尺寸为k×k的矩阵Ri作为稀疏度分析单元，则
Figure FDA00030848727500000222
的稀疏度值ai可表示为：
Figure FDA00030848727500000223
边缘约束权重系数ωi表示为：
Figure FDA00030848727500000224
训练生成器Gn的损失函数为：
Figure FDA00030848727500000225
式中，λl1为
Figure FDA00030848727500000226
的损失权重，λbc为
Figure FDA00030848727500000227
的损失权重，最小化
Figure FDA00030848727500000228
使得生成器Gn的输出逐步接近真实检测结果。
4.根据权利要求1所述的基于多尺度条件对抗网络的海上溢油检测方法，其特征在于所述的步骤(5)具体为：
当前尺度生成器的输出作为下一尺度生成器的输入分量，最后一级生成器输出溢油检测结果，第n+1级生成器的输出表示为：
Figure FDA0003084872750000031
式中，Cn代表Gn中的全卷积网络模型，多尺度条件对抗网络最终的输出表示为：
Figure FDA0003084872750000032
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108537102A (zh) * 2018-01-25 2018-09-14 西安电子科技大学 基于稀疏特征与条件随机场的高分辨sar图像分类方法
CN109345469A (zh) * 2018-09-07 2019-02-15 苏州大学 一种基于条件生成对抗网络的oct成像中散斑去噪方法
CN110136063A (zh) * 2019-05-13 2019-08-16 南京信息工程大学 一种基于条件生成对抗网络的单幅图像超分辨率重建方法
CN111489304A (zh) * 2020-03-27 2020-08-04 天津大学 一种基于注意机制的图像去模糊方法
CN112667080A (zh) * 2020-12-28 2021-04-16 西安电子科技大学 基于深度卷积对抗网络的脑电信号无人平台智能控制方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108537102A (zh) * 2018-01-25 2018-09-14 西安电子科技大学 基于稀疏特征与条件随机场的高分辨sar图像分类方法
CN109345469A (zh) * 2018-09-07 2019-02-15 苏州大学 一种基于条件生成对抗网络的oct成像中散斑去噪方法
CN110136063A (zh) * 2019-05-13 2019-08-16 南京信息工程大学 一种基于条件生成对抗网络的单幅图像超分辨率重建方法
CN111489304A (zh) * 2020-03-27 2020-08-04 天津大学 一种基于注意机制的图像去模糊方法
CN112667080A (zh) * 2020-12-28 2021-04-16 西安电子科技大学 基于深度卷积对抗网络的脑电信号无人平台智能控制方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
TAMAR ROTT SHAHAM ET AL: ""SinGAN: Learning a Generative Model from a Single Natural Image"", 《ARXIV》 *
余兴瑞: "基于数据扩增式深度学习的遥感图像分析", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 (工程科技Ⅱ辑)》 *
李英等: "基于生成对抗网络的多用途图像增强鲁棒算法", 《计算机应用与软件》 *
温佩芝等: "基于卷积神经网络改进的图像自动分割方法", 《计算机应用研究》 *

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