關(guān)于深度學(xué)習(xí)中的圖像處理應(yīng)用

作者丨疾星@知乎來 ?

導(dǎo)讀

圖像處理領(lǐng)域是深度學(xué)習(xí)和機器視覺領(lǐng)域重要的研究分支，本文第一部分將介紹深度學(xué)習(xí)中圖像處理的常用技巧，第二部分則會淺析深度學(xué)習(xí)中圖像處理的主流應(yīng)用。

近年以來，隨著深度學(xué)習(xí)在圖像識別領(lǐng)域取得巨大突破(以AI之父Geoffry Hinton在2012年提出的高精度AlexNet圖像識別網(wǎng)絡(luò)為代表)，掀起了以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的深度學(xué)習(xí)研究熱潮。目前為止，圖像處理已成為深度學(xué)習(xí)中重要的研究領(lǐng)域，幾乎所有的深度學(xué)習(xí)框架都支持圖像處理工具。 當(dāng)前深度學(xué)習(xí)在圖像處理領(lǐng)域的應(yīng)用可分為三方面:圖像處理(基本圖像變換)、圖像識別(以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為主流的圖像特征提取)和圖像生成(以神經(jīng)風(fēng)格遷移為代表)。本文第一部分介紹深度學(xué)習(xí)中圖像處理的常用技巧，第二部分淺析深度學(xué)習(xí)中圖像處理的主流應(yīng)用，最后對本文內(nèi)容進行簡要總結(jié)。

一．深度學(xué)習(xí)中圖像處理的常見技巧

目前幾乎所有的深度學(xué)習(xí)框架均支持圖像處理工具包，包括Google開發(fā)的Tensorflow、Microsoft的CNTK等。以操作簡單的Keras前端，Tensorflow后端開發(fā)框架為例介紹圖像處理中的常見操作技巧:

1. 數(shù)據(jù)增強

制約深度學(xué)習(xí)發(fā)展的三要素分別為算法、算力和數(shù)據(jù)，其中算法性能由設(shè)計方式?jīng)Q定，算力供給的關(guān)鍵在于硬件處理器效能，算法和算力相同時，數(shù)據(jù)量的多少直接決定模型性能的最終優(yōu)劣。進行圖像識別時，經(jīng)常出現(xiàn)因原始圖像數(shù)目不足而導(dǎo)致的輸出曲線過擬合，從而無法訓(xùn)練出能泛化到新圖像集上的模型。數(shù)據(jù)增強根據(jù)當(dāng)前已知的圖像數(shù)據(jù)集生成更多的訓(xùn)練圖像，具體實現(xiàn)是利用多種能夠生成可信圖像的隨機變換來增加原始圖像數(shù)量。數(shù)據(jù)增強前后的對比結(jié)果如圖1所示: 圖1a 原始圖像

圖1b 數(shù)據(jù)增強后的圖像 其中關(guān)鍵代碼如下(定義增強數(shù)據(jù)的操作，包括縮放，平移和旋轉(zhuǎn)等):

對比可知，數(shù)據(jù)增強的實質(zhì)是在未改變原始圖像特征內(nèi)容的基礎(chǔ)上(例如上圖中的關(guān)鍵對象:貓、鐵籠、食物)對圖像數(shù)量的擴充，從而避免因圖像不足而導(dǎo)致的模型過擬合與泛化性差等缺陷，在小型圖像數(shù)據(jù)集上進行訓(xùn)練時尤其有效。

2. 圖像去噪

現(xiàn)實的圖像在傳播過程中，由于傳輸波動和受外界噪聲干擾而很容易引起圖像質(zhì)量下降。圖像去噪是指濾除圖像包含的干擾信息而保留有用信息，常見去噪方法包括非局部平均過濾算法、高斯濾波算法和自適應(yīng)濾除噪聲的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。簡要介紹如下: 2.1 非局部平均過濾算法 非局部平均過濾算法的降噪原理如下:圖片中像素的設(shè)定通過與其周圍的像素點加權(quán)而成，也就是圖片中某點的像素設(shè)定和其周圍像素的權(quán)重設(shè)定有關(guān)。具體原理如下式所示: 式中??代表??位置像素點受??位置像素點影響的權(quán)重大小，??代表選取像素 點??周圍半徑為??范圍內(nèi)的像素點作為加權(quán)參照。?和??分別代表像素點周圍像 素權(quán)值的大小統(tǒng)計和像素點受周圍 半徑內(nèi)像素影響的加權(quán)總和。 對原始圖像添加噪聲，隨機設(shè)定3000個像素點為白色(RGB值均為255)，可以看出添加噪聲后的圖像相對原始圖像增添了許多噪聲白斑，如圖2所示:

圖2a 原始海灘背景圖像

圖2b 添加噪聲后的背景圖像 然后使用openCV內(nèi)置的非局部平均噪聲過濾算法濾除圖片噪聲，結(jié)果如圖3所示:

圖3 非局部平均噪聲濾波后得到的背景圖像 觀察非局部平均噪聲算法濾波前后的圖像，可知濾波后圖像的白斑噪聲點明顯減少，圖像的質(zhì)量得到有效提升，有利于后續(xù)的編碼處理和傳輸。 2.2 去噪神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 去噪神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常是以CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ))，其實質(zhì)是：利用在無噪圖像集上訓(xùn)練完成的去噪模型，濾除預(yù)測圖像中包含的噪聲信息。使用圖像識別中最常見的mnist手寫圖像庫為訓(xùn)練集，mnist包含6萬張訓(xùn)練集圖像和1萬張測試集圖像，其大小均為28*28，按照圖像內(nèi)容的不同分為手寫數(shù)字0-9，mnist數(shù)據(jù)庫內(nèi)置于keras中。搭建去噪神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如圖4所示:

圖4 簡單的去噪神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 使用去噪神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對mnist圖像庫中添加噪聲的圖像去噪，去噪前后對比結(jié)果如圖5、圖6所示，其中下標(biāo)相同的Noise與Fliter相對應(yīng):

圖5 對原始圖像添加噪聲

圖6 使用去噪神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)濾除噪聲 觀察去噪前后圖片可知，去噪神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過特征提取和監(jiān)督學(xué)習(xí)等方式，對Mnist手寫圖像集實現(xiàn)了非必要噪聲信息濾除，是簡單常用的圖像去噪器。 2.3 圖像超分辨率重建(SR,Super Resolution) SR是圖像處理中的經(jīng)典應(yīng)用，是圖像增強領(lǐng)域的重要技術(shù)。其基本思想是通過提取低分辨率的原始圖像特征來重構(gòu)高分辨率的圖像。按照其參考低分辨率圖像種類和數(shù)目的不同，主要分為以下兩種:

Image SR：特點是重構(gòu)圖像時，可供參考的原始低分辨率圖像少，通常不依賴于其他圖像而只參考當(dāng)前的低分辨率圖像，也稱為單圖超分辨率(SISR，single image super resolution)。

Video SR：特點是重構(gòu)圖像需要參照多個不同的原始低分辨率圖像，也稱為多幀超分辨率(MFSR，multi-frame super resolution)。通常MFSR相對SISR具有更高的重構(gòu)質(zhì)量和更多的特征匹配，代價是計算資源的更多消耗。

SR重構(gòu)質(zhì)量可通過圖像質(zhì)量評估的參考標(biāo)準(zhǔn)PSNR和SSIM進行評價,PSNR值和SSIM值越高，代表重建圖像像素值與標(biāo)準(zhǔn)值越接近。其中PSNR定義如下（MSE代表圖像評估中的均方誤差）: 其中MSE的定義如下:

SSIM定義簡化如下(其中代表??均值，??代表均方差): 近年以來，圖像超分辨率重建技術(shù)逐漸成為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究熱點，先后涌現(xiàn)出SRCNN（Super-Resolution Convontional Netural Network,超分辨率卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）和FSRCNN（Fast Super-Resolution Convontional Netural Network，快速超分辨卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）等超分辨率重構(gòu)結(jié)構(gòu)，分別介紹如下:

SRCNN：SRCNN是香港中文大學(xué)在2014年提出的一種Image SR重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，核心結(jié)構(gòu)是利用CNN網(wǎng)絡(luò)對原始的低分辨率圖像進行特征提取和映射，最后完成高分辨率圖像重構(gòu)，其實質(zhì)是利用深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)稀疏自編碼器。SRCNN網(wǎng)絡(luò)核心結(jié)構(gòu)如圖7所示:

圖7 SRCNN網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)示意圖 如圖7所示，SRCNN網(wǎng)絡(luò)完成圖像超分辨率轉(zhuǎn)換的過程分為三部分：首先通過插值法對原始低分辨率圖像進行維度擴展，目標(biāo)是保證輸入網(wǎng)絡(luò)的圖像與目標(biāo)圖像尺寸相同；然后將拓展后的原始圖像通過卷積網(wǎng)絡(luò)擬合的非線性映射進行特征提取，完成低分辨率特征圖到高分辨率特征圖的映射。CNN特征提取網(wǎng)絡(luò)是SRCNN網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵結(jié)構(gòu)，文中采用的特征提取網(wǎng)絡(luò)為3層堆疊的CNN；最后根據(jù)獲得的高分辨率圖像特征對目的圖片進行維度與內(nèi)容的組合重建，輸出生成的高分辨率圖像。 對比SRCNN網(wǎng)絡(luò)與同類算法進行的高分辨率圖像重構(gòu)，結(jié)果如圖8所示:

圖8a 對相同的圖像使用不同超分辨率方法重構(gòu)

圖8b 常見超分辨重構(gòu)方法的PSNR和SSIM標(biāo)準(zhǔn)評估 如圖8所示，相同條件下SRCNN網(wǎng)絡(luò)的SSIM和PSNR值絕大多數(shù)情況下優(yōu)于傳統(tǒng)算法，說明SRCNN網(wǎng)絡(luò)的編碼質(zhì)量相對傳統(tǒng)算法有所提升。與傳統(tǒng)超分辨算法相比，SRCNN網(wǎng)絡(luò)具有結(jié)構(gòu)原理簡單、重構(gòu)質(zhì)量高等優(yōu)點，不足之處在于圖像的轉(zhuǎn)換重構(gòu)速率較低。

FSRCNN：FSRCNN網(wǎng)絡(luò)同樣由SRCNN開發(fā)團隊提出，目的是針對SRCNN網(wǎng)絡(luò)圖像轉(zhuǎn)換速率低的缺點進行改進。改進后網(wǎng)絡(luò)的圖像轉(zhuǎn)換速率較SRCNN網(wǎng)絡(luò)大幅提升，圖像重構(gòu)質(zhì)量稍有提升。FSRCNN網(wǎng)絡(luò)對SRCNN網(wǎng)絡(luò)添加的改變總結(jié)如下:

維度變換上: 原始SRCNN網(wǎng)絡(luò)從圖片輸入網(wǎng)絡(luò)開始即對其進行插值變換，以完成與目的圖像維度匹配的維度拓展。這樣使得網(wǎng)絡(luò)開頭增加的張量維度參與到端與端間的所有變換運算，大大增加了網(wǎng)絡(luò)計算復(fù)雜度和運算開銷。改進后的FSRCNN網(wǎng)絡(luò)將維度拓展的結(jié)構(gòu)放置于網(wǎng)絡(luò)終端，避免了引入網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的非必要運算消耗，提高了圖像的轉(zhuǎn)換速率。 運算結(jié)構(gòu)上: FSRCNN改進了特征映射中的非線性映射方式，并且減小了卷積運算時的卷積核維度，結(jié)果使得網(wǎng)絡(luò)運算和特征提取的參數(shù)數(shù)量大幅減少、圖像的高分辨率重構(gòu)效率大為提升。由于網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部結(jié)構(gòu)的改變，F(xiàn)SRCNN重構(gòu)圖像質(zhì)量相對SRCNN略有提升。FSRCNN與SRCNN的對比結(jié)果如圖9所示，改進后FSRCNN網(wǎng)絡(luò)編碼質(zhì)量和效率相對傳統(tǒng)SRCNN網(wǎng)絡(luò)均有所提升。

圖9a SRCNN與FSRCNN的結(jié)構(gòu)對比

圖9b FSRCNN與SRCNN的質(zhì)量及效率對比

二．深度學(xué)習(xí)中的圖像處理應(yīng)用

當(dāng)前深度學(xué)習(xí)在圖像處理方面的應(yīng)用和發(fā)展主要歸納為三方面:圖像變換、圖像識別和圖像生成，分別從這三方面進行介紹:

1. 圖像變換

指對圖片進行的常規(guī)操作，包括圖像縮放、復(fù)制等簡單操作和上文提及的去噪、提升超分辨率等常見操作，其目的是提升圖片質(zhì)量，得到理想的目標(biāo)圖片?？傮w來說，深度學(xué)習(xí)進行的圖像變換依賴于內(nèi)置工具的強大功能，使用者可根據(jù)不同需求學(xué)習(xí)對應(yīng)圖像處理工具的使用，此處不再贅述。

2. 圖像識別

計算機視覺(CV，Computering Version)已成為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重要發(fā)展方向，CV的主要內(nèi)容就是進行目標(biāo)識別，圖像作為生活中的常見目標(biāo)一直是CV方向研究熱點。使用深度學(xué)習(xí)進行圖像識別的通常方法是:構(gòu)建識別對象為圖像的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，達到圖像識別的高精度與低運算資源消耗。 簡要介紹使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行圖像識別，以2013年Kaggle競賽提供的貓狗圖像集為例，構(gòu)建圖10所示的貓狗圖像集識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):

圖10 簡單的貓狗圖像識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 設(shè)定訓(xùn)練輪數(shù)epochs為50，對4000張貓狗圖像進行分類，得到圖像識別網(wǎng)絡(luò)對貓狗圖像集進行訓(xùn)練過程中損失和精度的變化趨勢，如圖11所示:

圖a 圖像識別過程中的精度變化

圖b 圖像識別中的損失變化 圖11 構(gòu)建圖像識別網(wǎng)絡(luò)對貓狗數(shù)據(jù)集的識別結(jié)果 由圖11可知，構(gòu)建的簡單圖像識別網(wǎng)絡(luò)經(jīng)50輪迭代后，對目標(biāo)圖像集達成了80%以上的識別精度。雖然識別過程中存在過擬合現(xiàn)象，并且識別精度不盡人意，但結(jié)果證明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行圖像識別的簡便性與可行性。圖像過擬合帶來的負面影響可以通過減少網(wǎng)絡(luò)參數(shù)量(數(shù)據(jù)削弱等)和訓(xùn)練圖像量等方法減小，目標(biāo)圖像的識別精度可以通過添加預(yù)訓(xùn)練模型等方法進行提升。 當(dāng)前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的高精度圖像識別已廣泛應(yīng)用于人臉識別等智能領(lǐng)域，相關(guān)實例可上網(wǎng)查閱自行了解，本文不再贅述。

圖12 使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行人臉識別的結(jié)果

3. 圖像生成

圖像生成是指從已知圖像中學(xué)習(xí)特征后進行組合，生成新圖像的過程。不同于圖像的高分辨率重建，圖像生成通常需要學(xué)習(xí)不同圖像的特征并進行組合，生成的圖像是所有被學(xué)習(xí)圖像特征的結(jié)合。常見的圖像生成應(yīng)用包括神經(jīng)風(fēng)格遷移、Google公司開發(fā)的Deep Dream算法和變分自編碼器等，分別介紹如下: 3.1. Deep Dream 由Google公司在2015年夏首次發(fā)布，使用早期常見的Caffe架構(gòu)編寫實現(xiàn)，由于其生成的圖像布滿了算法式的迷幻錯覺偽影而引起轟動。DeepDeram生成圖像的顯著特征是鳥羽毛和狗眼睛數(shù)量較多，原因是DeepDream學(xué)習(xí)的原始圖像庫為鳥樣本和狗樣本特別多的ImageNet(Google開源的大型數(shù)據(jù)庫，常用作預(yù)訓(xùn)練模型的權(quán)重訓(xùn)練)。 Deep Dream與傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可視化過程思路相同，均為對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入進行梯度上升，以便將靠近網(wǎng)絡(luò)輸出端的某個過濾器可視化；區(qū)別在于Deep Dream算法直接從現(xiàn)有的圖像提取特征，并且嘗試最大化激活神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中所有層的激活。使用Deep Dream算法，在Keras框架上對已知圖像進行特征遷移，結(jié)果如圖13所示，Deep Dream生成的圖像相對原圖增添了許多特征(主要是鳥羽波紋和狗眼睛): 圖13a 原始貓圖像 圖13b Deep Dream貓圖像 圖13c 原始狗圖像 圖13d Deep Dream 狗圖像 圖13 使用Deep Dream算法生成的圖像 3.2. 神經(jīng)風(fēng)格遷移(NST，Neural Style Transfe) ?神經(jīng)風(fēng)格遷移是指將參考圖像的風(fēng)格應(yīng)用于目標(biāo)圖像，同時保留目標(biāo)圖像的內(nèi)容。風(fēng)格是指圖像中不同空間尺度的紋理，顏色和視覺圖案，內(nèi)容則是指圖像的高級宏觀結(jié)構(gòu)。 實現(xiàn)神經(jīng)風(fēng)格遷移的思路與尋常深度學(xué)習(xí)方法相同，均為實現(xiàn)定義損失的最小化。不同于通常的深度學(xué)習(xí)算法，神經(jīng)風(fēng)格遷移的損失函數(shù)與圖像內(nèi)容和風(fēng)格的數(shù)學(xué)定義有關(guān)，具體定義如下式所示：

式中 Loss 代表定義的參考圖像與生成圖像損失，由 Style 風(fēng)格損失和 Content 內(nèi)容損失兩部分構(gòu)成。Style 和 Content 分別定義為風(fēng)格損失函數(shù)和內(nèi)容損失函數(shù)。 內(nèi)容損失函數(shù)由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中更靠近頂層的網(wǎng)絡(luò)激活 L2 范數(shù)對參考圖像和生成圖像計算差值得到，由于選取的網(wǎng)絡(luò)層更靠近輸出端，可認(rèn)為內(nèi)容損失函數(shù)得到的差值代表目的圖像和生成圖像中更加全局抽象的圖片內(nèi)容差異。 風(fēng)格損失函數(shù)的定義則使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多個層，目的是保證風(fēng)格參考圖像和生成圖像間在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各層激活保存相似的內(nèi)部關(guān)系。不同于內(nèi)容損失函數(shù)只關(guān)注更全局、更主要的圖像內(nèi)容，風(fēng)格損失函數(shù)需要在網(wǎng)絡(luò)較高層和較低層保持類似的相互關(guān)系，從而在根本上保證參考圖片的風(fēng)格不隨特征提取進行而變化。 實現(xiàn)神經(jīng)風(fēng)格遷移的流程分為三個步驟:

加載預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，創(chuàng)建能夠同時計算風(fēng)格參考圖像、目標(biāo)圖像和生成圖像預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)激活的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

使用三張圖像上計算的對應(yīng)層激活來定義內(nèi)容損失與風(fēng)格損失，得到總體損失函數(shù)。

設(shè)置批量梯度下降，最小化目標(biāo)損失。

使用Keras內(nèi)置的VGG19預(yù)訓(xùn)練模型實現(xiàn)神經(jīng)風(fēng)格遷移，目標(biāo)是實現(xiàn)2015年提出的原始神經(jīng)風(fēng)格遷移算法，遷移結(jié)果如圖13所示: 星空原始圖像 荷池原始圖像圖14a 實現(xiàn)神經(jīng)風(fēng)格遷移的原始圖像 繁星荷池 荷池繁星圖14b 交換參考圖像和目標(biāo)圖像得到的遷移結(jié)果 觀察圖13可知，遷移式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成功完成了風(fēng)格參考圖像到目標(biāo)圖像的風(fēng)格遷移，并且保留了目標(biāo)圖像的內(nèi)容。分別以星空和荷池作為參考對象，得到目標(biāo)圖像繁星荷池和荷池繁星。合理選取原始圖像和定義遷移參數(shù)，就能生成一系列美輪美奐的圖像。 3.3 變分式自編碼器(VAE,Variational autoencoder) 變分自編碼器由Kingma和Welling在2013年12月首次提出，是一種利用深度學(xué)習(xí)中生成式模型構(gòu)建的自編碼器，特點是將深度學(xué)習(xí)思想和貝葉斯推斷結(jié)合在一起，以完成輸入目標(biāo)向低維向量空間的編碼映射和向高維向量空間的反解碼。經(jīng)典的圖像自編碼器首先使用編碼器模塊編碼接收的圖像，將其映射到包含圖片特征的概念向量構(gòu)成的潛在向量空間；然后通過解碼器模塊將其解碼為與目標(biāo)圖片同維度大小的輸出，經(jīng)典自編碼器的工作流程如圖15所示。 實踐中，由于經(jīng)典自編碼器不具備良好結(jié)構(gòu)的潛在學(xué)習(xí)空間而常常導(dǎo)致生成圖像不連續(xù)，未達成對原始訓(xùn)練圖像特征的高效提取。變分式自編碼器在經(jīng)典自編碼器上基礎(chǔ)上改變了其編解碼方式，得到學(xué)習(xí)連續(xù)、高度結(jié)構(gòu)化的潛在空間。VAE不是將輸入圖像壓縮成潛在空間中的固定編碼，而是將圖像轉(zhuǎn)換為統(tǒng)計分布參數(shù)(平均值和方差)。然后，VAE使用這兩個參數(shù)從分布中隨機采樣一個元素并將其解碼到原始輸入。這個過程的隨機提高了其穩(wěn)健性，并迫使?jié)撛诳臻g的任何位置都對應(yīng)有意義的表示，即潛在空間采樣的每個點都能解碼為有效的輸出，變分自編碼器的工作流程如圖16所示。 圖像變分自編碼器與一般的深度學(xué)習(xí)模型相同，采用和輸入圖像相同類型大小的圖片來訓(xùn)練模型，以完成對輸入圖像的特征提取和目標(biāo)圖像的自動重構(gòu)生成?？梢酝ㄟ^指定編碼器的輸出來限制編碼器學(xué)習(xí)的具體特征。

圖15 經(jīng)典自編碼器的工作流程示意圖

圖16 變分自編碼器的工作流程(z_mean和z_log_var分別代表潛在圖像通過編碼器映射后的均值和方差) 使用mnist數(shù)據(jù)集作為變分自編碼器訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，生成的圖像如圖17所示:

圖17 VAE生成的手寫數(shù)字圖像 3.4 生成式對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN，Generative adversarial network) GAN由Goodfello等人于 2014 年提出，它可以替代VAE來學(xué)習(xí)圖像的潛在空間，其生成的圖像與真實圖像在統(tǒng)計上幾乎無法區(qū)分，從而生成相當(dāng)逼真的合成圖像。 GAN結(jié)構(gòu)由一個偽造者網(wǎng)絡(luò)和一個專家網(wǎng)絡(luò)組成，二者訓(xùn)練的目的都是為了打敗彼此。生成器網(wǎng)絡(luò)（generator network）以一個隨機向量（潛在空間中的一個隨機點）作為輸入，并將其解碼為一張合成圖像。判別器網(wǎng)絡(luò)（discriminator network）又稱為對手網(wǎng)絡(luò)(adversary)，以一張圖像（真實或合成均可）作為輸入，并預(yù)測該圖像來自訓(xùn)練集還是生成器網(wǎng)絡(luò)。訓(xùn)練生成器網(wǎng)絡(luò)的目的是使其能夠欺騙判別器網(wǎng)絡(luò)，因此隨著訓(xùn)練的進行，它能夠逐漸生成越來越逼真的圖像，即看起來與真實圖像無法區(qū)分的人造圖像，以至于判別器網(wǎng)絡(luò)無法區(qū)分二者。GAN工作流程如圖18所示:

圖18 GAN網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練流程示意圖 訓(xùn)練GAN和調(diào)節(jié)GAN實現(xiàn)的過程非常困難,此處不再贅述，讀者可自行查閱相關(guān)資料了解，使用GAN生成的人臉圖像如圖19所示:

圖19 GAN在人臉圖像集上訓(xùn)練生成的圖像

三．總結(jié)

本文第一部分介紹了深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中圖像處理的常用技巧，主要包括數(shù)據(jù)增強、圖像去噪以及圖像增強領(lǐng)域中的圖像高分辨率重建技術(shù)(SR，Super Resolution)。數(shù)據(jù)增強能根據(jù)原始圖像生成內(nèi)容、風(fēng)格相似的更多訓(xùn)練圖像，可有效解決因訓(xùn)練圖像不足帶來的曲線過擬合；圖像去噪技術(shù)的代表是常見的高斯濾波算法和去噪神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其共同特征是有效過濾圖片傳輸中受到的干擾波動，有利于后續(xù)的圖像處理；圖像高分辨率重建是圖像增強領(lǐng)域的顯著代表，其基本思想是通過提取原始低分辨率圖片的特征，變換映射得到高分辨率圖片。這種技術(shù)不僅完整保留了原始圖片的內(nèi)容和風(fēng)格(圖像的有效信息)，也提升了變換后的圖片質(zhì)量。 本文第二部分簡要分析深度學(xué)習(xí)技術(shù)在圖像處理領(lǐng)域的主要應(yīng)用，按照不同功能劃分為圖像變換、圖像識別和圖像生成三個領(lǐng)域。圖像變換是圖像處理最簡單、基本的操作；圖像識別是計算機視覺的重要分支研究領(lǐng)域，目的是達到深度學(xué)習(xí)圖像識別網(wǎng)絡(luò)識別精度和效率的提升，實際應(yīng)用于人臉識別和遙感圖像識別等方面；最后概述了圖像生成應(yīng)用的幾個分支:包括神經(jīng)風(fēng)格遷移(NST,Neural Style Transfer)和變分自編碼器(VAE，Variational autoencode)等。Deep Dream可以看做訓(xùn)練集為Image Net的神經(jīng)風(fēng)格遷移網(wǎng)絡(luò)，它們的共同特點是:從參考圖像中進行內(nèi)容和風(fēng)格的提取組合后，根據(jù)要求生成不同種類的目標(biāo)圖片。圖像生成領(lǐng)域的另一個重要分支為生成式對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN，Generative adversarial network），可以生成與原始圖像非常相似的目標(biāo)圖像，感興趣的讀者可以自行了解。 圖像處理領(lǐng)域是深度學(xué)習(xí)和機器視覺領(lǐng)域重要的研究分支，相信在未來必將得到蓬勃的發(fā)展。本文涉及的圖像和代碼可在https://github.com/asbfighting/-.git中下載和訪問。 ? 參考文獻: [1](美)Francois Chollet著，python深度學(xué)習(xí)[M]，張亮譯，北京；人民郵電出版社，2018.8 [2] 候宜軍著，Keras深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)[M]，北京；北京圖靈文化發(fā)展公司，2017,6 [3]Dong, C., Loy, C.C., He, K., Tang, X.: Learning a deep convolutional network for image super-resolution. In: ECCV. (2014) 184–199 [4] Aharon, M., Elad, M., Bruckstein, A.: K-SVD: An algorithm for designing over complete dictionaries for sparse representation. TSP 54(11), 4311–4322 (2006) [5] Burger, H.C., Schuler, C.J., Harmeling, S.: Image denoising: Can plain neural net works compete with BM3D? In: CVPR. pp. 2392–2399 (2012) [6] Freedman, G., Fattal, R.: Image and video upscaling from local self-examples. TOG 30(2), 12 (2011) [7] Yang, J., Lin, Z., Cohen, S.: Fast image super-resolution based on in-place example regression. In: CVPR. pp. 1059–1066 (2013) [8] Dong, C., Loy, C.C., He, K., Tang, X.:Accelerating the Super-Resolution Convolutional Neural (https://Network.In) ECCV.(2016) [9] Dong, C., Loy, C.C., He, K., Tang, X.: Image super-resolution using deep convolutional networks. TPAMI?38(2) (2015) 295–307 [10] Yang, C.Y., Yang, M.H.: Fast direct super-resolution by simple functions. In: ICCV. (2013) 561–568 [11] Timofte, R., De Smet, V., Van Gool, L.: Anchored neighborhood regression for fast example based super-resolution. In: ICCV. (2013) 1920–1927 [12] Gatys L A , Ecker A S , Bethge M . A Neural Algorithm of Artistic Style[J]. Computer Science, 2015. [13] Rezende D J , Mohamed S , Wierstra D . Stochastic Backpropagation and Approximate Inference in Deep Generative Models[J]. 2014. [14] Kingma D P , Welling M . Auto-Encoding Variational Bayes[J]. 2013.

編輯：黃飛