CN110490817A - 一种基于掩模学习的图像噪声抑制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于掩模学习的图像噪声抑制方法,包括掩模学习过程和噪声抑制过程。掩模学习过程中,利用注意力机制自适应地关注图像的真实信息,通过网络对图像进行特征提取,学习得到图像掩模,使得真实内容区域和噪声区域拥有不同的权重,从而区别出噪声和图像内容。在噪声抑制过程中,利用Sigmoid函数对掩模矩阵进行归一化处理,将这些权重值映射到0~1之间。训练时,最小化噪声信息的权重,使其尽可能接近0,同时使真实区域的权重尽可能接近1,并将权重矩阵与提取的特征相乘。由于掩模学习可以精确到图像像素,依据噪声分布的特性,对每块图像内容学习不同的权重值,因此本发明对于图像的噪声去除效果更好,同时保留了更多的高频细节。
Description
技术领域
本发明属于数字图像技术领域,涉及一种图像去噪方法,具体涉及一种基于掩模学习的图像噪声抑制方法。
背景技术
由于环境或传感器等因素影响,成像过程会引入额外的噪声,这些噪声会降低图像信息的固有质量,从而干扰后续的图像内容分析。因此,图像去噪是一项改善图像视觉体验的基本操作,也是许多计算机视觉任务(如分割、检测、跟踪、识别、分类等等)的重要预处理步骤。
由于深度学***。2016年,Mao等提出了深度的卷积编解码网络应用于图像去噪。2017年,Zhang等提出深层的CNN网络实现去噪,为了解决网络层数加深导致的梯度弥散效应,该方法并不对图像进行学习,而是以输出与噪声的L2范数为损失函数来训练网络。
基于深度学***滑,降低了图像的信息量和利用价值。
发明内容
为了解决上述技术问题,本发明提供了一种基于掩模学习的图像噪声抑制方法,该方法引入了注意力机制,与传统的采用全局统一权重的图像去噪算法相比,该方法允许网络重点关注真实图像内容区域。此外,由于对图像内容的掩模学习可以精确到逐个像素,依据噪声分布的特性,对每块图像内容学习不同的权重值,使得图像的去噪效果更好,保留了更多的高频细节。
本发明所采用的技术方案是:一种基于掩模学习的图像噪声抑制方法,包括以下步骤:
步骤1:选取部分图像数据Y,裁剪得到N×N的图像块,然后加高斯噪声生成图像对,作为训练样本;其中,N为正整数;
步骤2:分批次将以上噪声图像输入到卷积神经网络中,利用卷积操作提取图像特征;
步骤3:将提取的图像特征网络,利用注意力机制学习图像掩模,区分真实图像内容和噪声;
步骤4:将步骤3中学习的得到的图像掩模用Sigmoid函数进行归一化,赋值权重到0-1之间;
步骤5:将步骤4中得到的掩模矩阵与步骤2中提取的图像特征进行矩阵乘法,输出得到干净的图像;
步骤6:通过最小化步骤5中的输出和原始干净图像的余弦距离,优化网络,实现对噪声图像的噪声去除。
作为优选,步骤3中,通过注意力机制引导网络关注图像的真实区域,学习得到掩模矩阵,对于真实图像内容和噪声具有不同的权重,从而将真实图像内容与噪声进行分离。
作为优选,步骤4中,利用Sigmoid函数对掩模矩阵进行归一化,将权重值映射到0-1之间,具体利用算式:
σmask=σ(Fmask(x));
其中,x为提取的特征,Fmask(·)表示掩模分支网络,σ(·)是Sigmoid函数;
通过Sigmoid函数,对学习得到的图像内容掩模进行归一化赋值,使得每一个像素均有一个位于0到1之间的权重,从而得到全局的权重矩阵,即σmask。
作为优选,步骤5中,将获得的掩模权重矩阵与提取的特征相乘,获得每一部分对最终输出图像的贡献,通过最小化噪声区域的权重,得到干净的图像X;即是噪声区域的权重尽量小,真实图像区域的权重尽可能大,具体利用算式:
作为优选,步骤6中,所述优化网络,通过优化代价函数L(θ)获得噪声抑制模型,优化后的模型具有最优参数;
其中:
L(θ)=argmin∑ρ(x);
L(θ)和θ分别表示待优化的代价函数和模型参数,表示Charbonnier补偿项,其中补偿因子ε=10-3;
本发明公开了一种基于掩模学习的图像噪声抑制方法,包括掩模学习过程和噪声抑制过程。掩模学习过程中,利用注意力机制关注图像的真实信息,通过网络对图像进行特征提取,学习得到图像掩模,使得真实内容区域和噪声区域拥有不同的权重,从而区别出噪声和图像内容。在噪声抑制过程中,利用Sigmoid函数对掩模矩阵进行归一化处理,将这些权重值映射到0~1之间。训练时,最小化噪声信息的权重,使其尽可能接近0,同时使真实区域的权重尽可能接近1,并将权重矩阵与提取的特征相乘。本发明引入了掩模学习的策略,由于掩模学习可以精确到图像像素,依据噪声分布的特性,对每块图像内容学习不同的权重值,因此,相比于采用全局统一权重去噪的算法,本发明对于图像的噪声去除效果更好,同时保留了更多的高频细节。
附图说明
图1本发明实施例的流程图。
具体实施方式
为了便于本领域普通技术人员理解和实施本发明,下面结合附图及实施例对本发明作进一步的详细描述,应当理解,此处所描述的实施示例仅用于说明和解释本发明,并不用于限定本发明。
请见图1,本发明提供的一种基于掩模学习的图像噪声抑制方法,包括以下步骤:
步骤1:选取部分图像数据Y,裁剪得到96×96的图像块,然后加高斯噪声生成图像对,作为训练样本;
步骤2:分批次将以上噪声图像输入到卷积神经网络中,利用卷积操作提取图像特征;
为了强化对输入信息的提取,本算法采用超密集连接模块(现有的基于密集连接的模块结构,用于特征提取)作为基础单元,对输入特征进行提取和表达。超密集连接模块允许将当前层的特征连接到后续的所有层,因此增加了大量的连接路径和连接节点,有利于信息的流动和梯度优化。
步骤3:将提取的图像特征输入到掩模分支,利用注意力机制学习图像掩模,区分真实图像内容和噪声;
通过注意力机制引导网络关注图像的真实区域,学习得到掩模矩阵,对于真实图像内容和噪声具有不同的权重,从而将真实图像内容与噪声进行分离。
本实施例中,掩模分支包含多个密集连接模块,用于强化对特征的提取,同时引入注意力机制重点关注图像的真实内容区域,因此可以学习得到掩模矩阵,尤其是,对于真实图像内容和噪声具有不同的权重,从而可以将真实图像内容与噪声进行区分。
步骤4:将步骤3中学习的得到的图像掩模用Sigmoid函数进行归一化,赋值权重到0-1之间;
本实施例中,利用Sigmoid函数对掩模矩阵进行归一化,将权重值映射到0-1之间,具体利用算式:
σmask=σ(Fmask(x));
其中,x为提取的特征,Fmask(·)表示掩模分支网络,σ(·)是Sigmoid函数;
通过Sigmoid函数,对学习得到的图像内容掩模进行归一化赋值,使得每一个像素均有一个位于0到1之间的权重,从而得到全局的权重矩阵,即σmask。
因此在网络训练过程中,理想的结果是真实内容区域的权重接近于1,噪声区域的权重接近0。
步骤5:将步骤4中得到的掩模矩阵与步骤2中提取的图像特征进行矩阵乘法,输出得到干净的图像;
本实施例中,将获得的掩模权重矩阵与提取的特征相乘,获得每一部分对最终输出图像的贡献,通过最小化噪声区域的权重,得到干净的图像X;即是噪声区域的权重尽量小,真实图像区域的权重尽可能大,具体利用算式:
将归一化后的掩膜矩阵与提取的特征矩阵逐像素相乘,利用噪声区域权重接近0的特性将噪声过滤掉,实现对图像内噪声的抑制,同时真实区域的权重接近1,尽可能的保留原始的高频信息,不会大幅度改变输入信息。
步骤6:通过最小化步骤5中的输出和原始干净图像的余弦距离,优化网络,实现对噪声图像的噪声去除。
本实施例中,优化网络,通过优化代价函数L(θ)获得噪声抑制模型,优化后的模型具有最优参数;是使用基于Charbonnier损失函数,作为L1范数的一个变体,Charbonnier损失通过加入了补偿项使训练过程更加稳定,同时避免生成的结果过于平滑;
具体利用算式:
L(θ)=argmin∑ρ(x);
L(θ)和θ分别表示待优化的代价函数和模型参数,表示Charbonnier补偿项,其中补偿因子ε=10-3。
本方法能够在降低计算消耗的同时,保证图像去噪的效果。
应当理解的是,本说明书未详细阐述的部分均属于现有技术。
应当理解的是,上述针对较佳实施例的描述较为详细,并不能因此而认为是对本发明专利保护范围的限制,本领域的普通技术人员在本发明的启示下,在不脱离本发明权利要求所保护的范围情况下,还可以做出替换或变形,均落入本发明的保护范围之内,本发明的请求保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (5)
1.一种基于掩模学习的图像噪声抑制方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1:选取部分图像数据Y,裁剪得到N×N的图像块,然后加高斯噪声生成图像对,作为训练样本;其中,N为正整数;
步骤2:分批次将以上噪声图像输入到卷积神经网络中,利用卷积操作提取图像特征;
步骤3:将提取的图像特征网络,利用注意力机制学习图像掩模,区分真实图像内容和噪声;
步骤4:将步骤3中学习的得到的图像掩模用Sigmoid函数进行归一化,赋值权重到0-1之间;
步骤5:将步骤4中得到的掩模矩阵与步骤2中提取的图像特征进行矩阵乘法,输出得到干净的图像;
步骤6:通过最小化步骤5中的输出和原始干净图像的余弦距离,优化网络,实现对噪声图像的噪声去除。
2.根据权利要求1所述的基于掩模学习的图像噪声抑制方法,其特征在于:步骤3中,通过注意力机制引导网络关注图像的真实区域,学习得到掩模矩阵,对于真实图像内容和噪声具有不同的权重,从而将真实图像内容与噪声进行分离。
3.根据权利要求1所述的基于掩模学习的图像噪声抑制方法,其特征在于:步骤4中,利用Sigmoid函数对掩模矩阵进行归一化,将权重值映射到0-1之间,具体利用算式:
σmask=σ(Fmask(x));
其中,x为提取的特征,Fmask(·)表示掩模分支网络,σ(·)是Sigmoid函数;
通过Sigmoid函数,对学习得到的图像内容掩模进行归一化赋值,使得每一个像素均有一个位于0到1之间的权重,从而得到全局的权重矩阵,即σmas k。
4.根据权利要求3所述的基于掩模学习的图像噪声抑制方法,其特征在于:步骤5中,将获得的掩模权重矩阵与提取的特征相乘,获得每一部分对最终输出图像的贡献,通过最小化噪声区域的权重,得到干净的图像X;即是噪声区域的权重尽量小,真实图像区域的权重尽可能大,具体利用算式:
5.根据权利要求3所述的基于掩模学习的图像噪声抑制方法,其特征在于:步骤6中,所述优化网络,通过优化代价函数L(θ)获得噪声抑制模型,优化后的模型具有最优参数;
其中:
L(θ)=argmin∑ρ(x);
L(θ)和θ分别表示待优化的代价函数和模型参数,表示Charbonnier补偿项,其中补偿因子ε=10-3。
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