CN114998160B - 一种并行多尺度特征融合的卷积神经网络去噪方法 - Google Patents

一种并行多尺度特征融合的卷积神经网络去噪方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种并行多尺度特征融合的卷积神经网络去噪方法，通过卷积神经网络对局部特征进行多尺度提取，在高层得到语义化程度比较高的特征之后，在此基础上对不同尺度下提取到的局部特征采取注意力机制引导的策略，然后和网络中的浅层特征融合，融合后的特征既有较高的语义性，也有较高的分辨率，针对低噪声场景下的图像，充分挖掘出隐藏在复杂背景中的特征，为融合成全局特征做准备。在卷积神经网络的最后引入了残差连接，将提取到的噪声图像与原始图像做映射运算，从而恢复出高质量的图像。

Description

一种并行多尺度特征融合的卷积神经网络去噪方法
技术领域
本发明涉及一种图像去噪方法，尤其涉及一种基于卷积神经网络的图像去噪方法。
背景技术
采集的原始图像会在一定程度上被噪声污染，这些噪声会使图像变得模糊，因此在数字图像处理的过程中，需要对采集的原始图像进行处理，去除掉图像上的噪声干扰信息，从一定程度上恢复图像的原始信息。
现有图像去噪技术主要分为两大类：一类是空间滤波去噪，另一类是频率域滤波去噪。这两类传统的图像去噪方法都存在优化问题复杂，去噪过程运算耗时的缺点，因此卷积神经网络被应用到去噪领域，现有的卷积神经网络去噪方法主要存在以下缺点：
1、卷积神经网络采用的是一个尺度下进行提取，这样做的缺点就是无法充分融合不同尺度下的特征信息，面对复杂背景的图像去噪场景下不能很好地辨别出噪声的特征。
2、目前的研究倾向于使用更深的卷积神经网络来提高性能。但是，盲目增加网络深度并不能有效改善网络，反而会导致计算量的增加以及网络退化的问题。
发明内容
发明目的：针对上述现有技术，提出一种并行多尺度特征融合的卷积神经网络去噪方法，针对低噪声场景下的图像，能够充分挖掘出隐藏在复杂背景中的特征，恢复出高质量的图像。
技术方案：一种并行多尺度特征融合的卷积神经网络去噪方法，包括：首先利用卷积神经网络对原始图像的局部噪声特征进行多尺度提取，然后对不同尺度下提取到的噪声特征采取注意力机制压缩成权重，利用权重进一步提取不同尺度下的噪声特征，最后将不同尺度下提取得到的噪声特征进行全局融合；在所述卷积神经网络的最后引入残差连接，将全局融合得到的噪声特征与原始图像做映射运算，从完成图像去噪。
进一步的，利用卷积神经网络对原始图像的局部噪声特征进行多尺度提取，具体包括：
原始图像I n-1作为所述卷积神经网络的输入特征，经过一个3*3的卷积核进行噪声特征提取后，输入所述卷积神经网络的两个旁路，第一个旁路包括两个3*3的卷积核，第二个旁路包括两个5*5的卷积核，两个旁路分别进行进一步的噪声特征提取，数学表示为：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE002
表示卷积神经网络的第一个3*3卷积核的输出；σ(·)表示ReLU激活函数；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE003
和
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE004
分别表示卷积神经网络的第一个3*3卷积核的权重和偏差；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE005
和
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE006
分别表示第一个旁路中两个3*3卷积核的权重；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE007
和
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE008
分别表示第二个旁路中两个5*5卷积核的权重；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE009
表示两个旁路中第一个卷积核的偏差；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE010
表示两个旁路中第二个卷积核的偏差；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE011
和
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE012
分别表示第一个旁路中两个3*3卷积核的输出；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE013
和
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE014
分别表示第二个旁路中两个5*5卷积核的输出；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE015
表示
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE016
和
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE017
的合并操作。
进一步的，对不同尺度下提取到的噪声特征采取注意力机制压缩成权重，具体包括：
利用1*1的卷积核分别将两个旁路中第二个卷积核的输出压缩成向量，数学表示为：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE018
其中，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE019
和
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE020
分别表示1*1卷积核的权重和偏差；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE021
和
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE022
分别表示第一个旁路和第二个旁路中1*1卷积核的输出，即为压缩后的权重。
进一步的，利用权重进一步提取不同尺度下的噪声特征，具体包括：
利用
Figure 209027DEST_PATH_IMAGE021
对第一个旁路中第一个卷积核的输出进一步提出噪声特征，用
Figure 391746DEST_PATH_IMAGE022
对第二个旁路中第一个卷积核的输出进一步提出噪声特征，数学表示为：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE023
其中，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE024
表示矩阵乘法运算；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE025
和
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE026
分别为第一个旁路和第二旁路最终输出的噪声特征。
进一步的，利用一个1*1的卷积核将不同尺度下提取得到的噪声特征进行全局融合，数学表示为：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE027
其中，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE028
和
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE029
分别表示用于进行全局融合的1*1卷积核的权重和偏差；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE030
为全局融合的输出。
进一步的，在所述卷积神经网络的最后引入残差连接，将全局融合得到的噪声特征与原始图像做映射运算，数学表示为：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE031
其中，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE032
为卷积神经网络的输出。
有益效果：去噪的目的在于能够保持图像光滑，但是图像光滑的同时会损失掉部分图像边缘的细节，因此本发明提出了一种既可以保留图像边缘细节又能很好的去除噪声的方法，即通过卷积神经网络对局部特征进行多尺度提取，在高层得到语义化程度比较高的特征之后，在此基础上对不同尺度下提取到的局部特征采取注意力机制引导的策略，然后和网络中的浅层特征融合，融合后的特征既有较高的语义性，也有较高的分辨率，针对低噪声场景下的图像，充分挖掘出隐藏在复杂背景中的特征。相对于之前的去噪方法，在边缘细节上获得了很大的提升。
此外，本发明方法还引入了残差连接，将提取到的噪声图像与原始图像做映射运算，从而恢复出高质量的图像。
附图说明
图1为本发明方法流程图；
图2为本发明中网络的结构图；
图3为本发明方法和现有方法的效果对比图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做更进一步的解释。
如图1所示，一种并行多尺度特征融合的卷积神经网络去噪方法，首先利用卷积神经网络对原始图像的局部噪声特征进行多尺度提取，然后对不同尺度下提取到的噪声特征采取注意力机制压缩成权重，利用权重进一步提取不同尺度下的噪声特征，最后将不同尺度下提取得到的噪声特征进行全局融合；在卷积神经网络的最后引入残差连接，将全局融合得到的噪声特征与原始图像做映射运算，从完成图像去噪，恢复出高质量的图像。
其中，卷积神经网络的构建方法包括如下步骤：
步骤1：构造训练数据集。
本实施例选择CBSD68数据集用于对网络进行训练，并将数据集中的图像剪裁成50*50的大小，对图像进行旋转增广处理，得到充分数量的训练数据集。
步骤2：搭建如图2所示的网络框架，卷积神经网络采用双旁路结构，其中第一个旁路使用两个3*3的卷积核，第二个旁路使用两个5*5的卷积核，经过两条旁路的卷积之后再进行合并，这样不同旁路之间的信息就可以实现相互共享，从而可以检测出不同尺度下图像的特征，具体过程如下：
步骤2.1：原始图像I n-1作为卷积神经网络的输入特征，经过一个3*3的卷积核进行噪声特征提取后，输入卷积神经网络的两个旁路，第一个旁路包括两个3*3的卷积核，第二个旁路包括两个5*5的卷积核，两个旁路分别进行先通过一个卷积核进行噪声特征提取，然后再分别通过旁路上的一个卷积和进行合并操作，数学表示为：
Figure 624013DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 284802DEST_PATH_IMAGE002
表示卷积神经网络的第一个3*3卷积核的输出；σ(·)表示ReLU激活函数；
Figure 568016DEST_PATH_IMAGE003
和
Figure 843008DEST_PATH_IMAGE004
分别表示卷积神经网络的第一个3*3卷积核的权重和偏差；
Figure 375620DEST_PATH_IMAGE005
和
Figure 43362DEST_PATH_IMAGE006
分别表示第一个旁路中两个3*3卷积核的权重；
Figure 915503DEST_PATH_IMAGE007
和
Figure 377709DEST_PATH_IMAGE008
分别表示第二个旁路中两个5*5卷积核的权重；
Figure 397617DEST_PATH_IMAGE009
表示两个旁路中第一个卷积核的偏差；
Figure 852738DEST_PATH_IMAGE010
表示两个旁路中第二个卷积核的偏差；
Figure 579386DEST_PATH_IMAGE011
和
Figure 478072DEST_PATH_IMAGE012
分别表示第一个旁路中两个3*3卷积核的输出；
Figure 985276DEST_PATH_IMAGE013
和
Figure 463662DEST_PATH_IMAGE014
分别表示第二个旁路中两个5*5卷积核的输出；
Figure 825242DEST_PATH_IMAGE015
表示
Figure 425988DEST_PATH_IMAGE016
和
Figure 623751DEST_PATH_IMAGE017
的合并操作。
步骤2.2：利用合并后的特征图来引导前一阶段去学习噪声信息，这对于未知噪声图像，即盲去噪和真实噪声图像来说是非常有用，实现主要分为两个步骤：
第一步，对不同尺度下提取到的噪声特征采取注意力机制压缩成权重，即利用1*1的卷积核分别将两个旁路中第二个卷积核的输出压缩成向量：
Figure DEST_PATH_IMAGE033
其中，
Figure 374669DEST_PATH_IMAGE019
和
Figure 138226DEST_PATH_IMAGE020
分别表示1*1卷积核的权重和偏差；
Figure 627982DEST_PATH_IMAGE021
和
Figure 781883DEST_PATH_IMAGE022
分别表示第一个旁路和第二个旁路中1*1卷积核的输出；
第二步，利用压缩得到的向量作为权重，分别乘以两个旁路中第一个卷积核的输出，提取更突出的噪声特征。具体为，利用
Figure 133230DEST_PATH_IMAGE021
对第一个旁路中第一个卷积核的输出进一步提出噪声特征，用
Figure 751293DEST_PATH_IMAGE022
对第二个旁路中第一个卷积核的输出进一步提出噪声特征，数学表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE034
其中，
Figure 615213DEST_PATH_IMAGE024
表示矩阵乘法运算；
Figure 318726DEST_PATH_IMAGE025
和
Figure 208185DEST_PATH_IMAGE026
分别为第一个旁路和第二旁路最终输出的噪声特征。
步骤2.3：将强化后的噪声特征和网络中的浅层特征进行全局融合，可以很好的代表不同尺度下的噪声特征。具体的，利用一个1*1的卷积核将不同尺度下提取得到的噪声特征进行全局融合，数学表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE035
其中，
Figure 352858DEST_PATH_IMAGE028
和
Figure 731887DEST_PATH_IMAGE029
分别表示用于进行全局融合的1*1卷积核的权重和偏差；
Figure 375227DEST_PATH_IMAGE030
为全局融合的输出。
在卷积神经网络的最后引入残差连接，将全局融合得到的噪声特征与原始图像做映射运算来增强网络的表达能力，数学表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE036
其中，
Figure 68377DEST_PATH_IMAGE032
为卷积神经网络的输出。
步骤3：设置步骤2构建的网络的超参数。
步骤3.1：训练开始之前设置卷积神经网络初始学习速率为1e-3，使用Adam优化损失函数，设置batch size和epoch分别为64和150。
步骤3.2：设置损失函数
Figure DEST_PATH_IMAGE037
为：
Figure DEST_PATH_IMAGE038
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE039
表示训练的数据对，其中
Figure DEST_PATH_IMAGE040
和
Figure DEST_PATH_IMAGE041
分别表示给定的干净图像和对应的噪声图像；
Figure DEST_PATH_IMAGE042
表示训练参数；
Figure DEST_PATH_IMAGE043
表示残差映射；N表示原始图像数据集中原始图像的数目。
步骤4：根据步骤3设置的网络超参数，通过步骤1的训练数据集对网络进行训练，得到网络模型。
步骤5：测试网络模型。
选取测试数据集，测试数据集的选取原则是不和训练数据集重合，本实施例选择Kodak24数据集作为测试集，包括了24张500*500大小的图像，将待测试图像输入到网络模型中观察效果，使用峰值信噪比(PSNR)作为误差度量来评估去噪效果，PSNR值越高表明去噪效果越好。
如图3所示，左上为原始图像，右上为噪声图像，左下为原始图像通过DnCNN去噪网络后的结果，右下为原始图像通过本发明方法去噪后的结果。
本发明方法与现有去噪网络的复杂度对比如下表所示。
参数量 运算量
DnCNN 0.56M 1.40G
BRDNet 1.11M 2.78G
RED30 4.13M 10.33G
本发明方法 0.56M 1.36G
本发明方法充分考虑了边缘设备的计算能力以及芯片硬件的实现需求，不涉及复杂的运算，能够保证在获得稳定去噪效果的前提下对噪声图片进行相应处理，同时可以实现轻松部署到通用移动设备中。所以，在ISP图像处理环节，本发明的网络可作为图像降噪的特征提取模块。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (1)

1.一种并行多尺度特征融合的卷积神经网络去噪方法，其特征在于，包括：首先利用卷积神经网络对原始图像的局部噪声特征进行多尺度提取，然后对不同尺度下提取到的噪声特征采取注意力机制压缩成权重，利用权重进一步提取不同尺度下的噪声特征，最后将不同尺度下提取得到的噪声特征进行全局融合；在所述卷积神经网络的最后引入残差连接，将全局融合得到的噪声特征与原始图像做映射运算，从完成图像去噪；
利用卷积神经网络对原始图像的局部噪声特征进行多尺度提取，具体包括：
原始图像I n-1作为所述卷积神经网络的输入特征，经过一个3*3的卷积核进行噪声特征提取后，输入所述卷积神经网络的两个旁路，第一个旁路包括两个3*3的卷积核，第二个旁路包括两个5*5的卷积核，两个旁路分别进行进一步的噪声特征提取，数学表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE002
表示卷积神经网络的第一个3*3卷积核的输出；σ(·)表示ReLU激活函数；
Figure DEST_PATH_IMAGE003
和
Figure DEST_PATH_IMAGE004
分别表示卷积神经网络的第一个3*3卷积核的权重和偏差；
Figure DEST_PATH_IMAGE005
和
Figure DEST_PATH_IMAGE006
分别表示第一个旁路中两个3*3卷积核的权重；
Figure DEST_PATH_IMAGE007
和
Figure DEST_PATH_IMAGE008
分别表示第二个旁路中两个5*5卷积核的权重；
Figure DEST_PATH_IMAGE009
表示两个旁路中第一个卷积核的偏差；
Figure DEST_PATH_IMAGE010
表示两个旁路中第二个卷积核的偏差；
Figure DEST_PATH_IMAGE011
和
Figure DEST_PATH_IMAGE012
分别表示第一个旁路中两个3*3卷积核的输出；
Figure DEST_PATH_IMAGE013
和
Figure DEST_PATH_IMAGE014
分别表示第二个旁路中两个5*5卷积核的输出；
Figure DEST_PATH_IMAGE015
表示
Figure DEST_PATH_IMAGE016
和
Figure DEST_PATH_IMAGE017
的合并操作；
对不同尺度下提取到的噪声特征采取注意力机制压缩成权重，具体包括：
利用1*1的卷积核分别将两个旁路中第二个卷积核的输出压缩成向量，数学表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE018
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE019
和
Figure DEST_PATH_IMAGE020
分别表示1*1卷积核的权重和偏差；
Figure DEST_PATH_IMAGE021
和
Figure DEST_PATH_IMAGE022
分别表示第一个旁路和第二个旁路中1*1卷积核的输出，即为压缩后的权重；
利用权重进一步提取不同尺度下的噪声特征，具体包括：
利用
Figure 845403DEST_PATH_IMAGE021
对第一个旁路中第一个卷积核的输出进一步提出噪声特征，用
Figure 161984DEST_PATH_IMAGE022
对第二个旁路中第一个卷积核的输出进一步提出噪声特征，数学表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE023
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE024
表示矩阵乘法运算；
Figure DEST_PATH_IMAGE025
和
Figure DEST_PATH_IMAGE026
分别为第一个旁路和第二旁路最终输出的噪声特征；
利用一个1*1的卷积核将不同尺度下提取得到的噪声特征进行全局融合，数学表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE027
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE028
和
Figure DEST_PATH_IMAGE029
分别表示用于进行全局融合的1*1卷积核的权重和偏差；
Figure DEST_PATH_IMAGE030
为全局融合的输出；
在所述卷积神经网络的最后引入残差连接，将全局融合得到的噪声特征与原始图像做映射运算，数学表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE031
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE032
为卷积神经网络的输出。
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