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介紹

圖像處理是一個廣泛使用的概念，用于利用圖像中的信息。圖像處理算法需要很長時間來處理數(shù)據(jù)，因為圖像很大，并且其中可用的信息量很大。因此，在這些前沿技術(shù)中，有必要減少算法所關(guān)注的信息量。有時這只能通過傳遞圖像的邊緣來完成。

所以在這篇博客中，讓我們了解 Canny 邊緣檢測器和整體嵌套邊緣檢測器。

什么是邊緣檢測？

圖像中的邊緣是圖像強(qiáng)度的顯著局部變化。顧名思義，邊緣檢測是檢測圖像邊緣的過程。下面的示例描述了海星圖像的邊緣檢測。

圖1．1 邊緣檢測

為什么我們需要邊緣檢測？

深度、表面方向、場景照明變化和材料屬性變化的不連續(xù)性會導(dǎo)致圖像亮度的不連續(xù)性。我們得到表示對象邊界和表面標(biāo)記的曲線集，以及對應(yīng)于表面方向不連續(xù)性的曲線。

因此，將邊緣檢測算法應(yīng)用于圖像可以顯著減少要處理的數(shù)據(jù)量，因此可以過濾掉可能被認(rèn)為不太相關(guān)的信息，同時保留圖像的重要結(jié)構(gòu)屬性。

如圖 1．1 所示，圖像的結(jié)構(gòu)屬性是通過邊緣檢測捕獲的。

了解流行的邊緣檢測算法

在討論了邊緣檢測算法的重要性之后，本節(jié)將重點了解一些流行且廣泛使用的邊緣檢測算法。

邊緣檢測有多種方法。讓我們將這些方法大致分為：

· 傳統(tǒng)方法

· 基于深度學(xué)習(xí)的方法

現(xiàn)在，讓我們討論最流行的邊緣檢測算法之一——canny 邊緣檢測器，并將其與 Sobel 和 Prewitt 進(jìn)行比較。

Canny 邊緣檢測器

Canny 邊緣檢測算法是當(dāng)今圖像處理應(yīng)用中廣泛使用的邊緣檢測算法。它在多個階段工作，如圖 1．2 所示。Canny 邊緣檢測算法產(chǎn)生比 Sobel 和 Prewitt 過濾器更平滑、更薄、更清晰的圖像。

這里是canny邊緣檢測算法的總結(jié)：

對輸入圖像進(jìn)行平滑處理，應(yīng)用 Sobel 濾波器檢測圖像的邊緣。然后我們應(yīng)用非最大抑制，保留梯度方向上的局部最大像素，其余的被抑制。我們應(yīng)用閾值處理來去除低于某個閾值的像素，并保留高于某個閾值的像素以去除可能由于噪聲而形成的邊緣。

稍后，如果 8 個相鄰像素中的任何一個像素很強(qiáng)，我們就會應(yīng)用滯后跟蹤來使像素變強(qiáng)。

圖1．2 Canny 邊緣檢測器

現(xiàn)在，我們將詳細(xì)討論每個步驟。

Canny邊緣檢測涉及5個步驟，如上圖1．2所示。我們將使用下圖進(jìn)行說明。

圖像平滑

在這一步中，我們將圖像轉(zhuǎn)換為灰度，因為邊緣檢測不依賴于顏色。然后我們用高斯濾波器去除圖像中的噪聲，因為邊緣檢測容易產(chǎn)生噪聲。

尋找圖像的強(qiáng)度梯度

然后，我們在水平和垂直方向上應(yīng)用 Sobel 核，以獲得平滑圖像上水平方向 （G x ） 和垂直方向 （G y ） 的一階導(dǎo)數(shù)。然后我們計算邊緣梯度（G）和角度（θ），如下所示，

我們知道梯度方向垂直于邊緣。我們將角度四舍五入到代表垂直、水平和兩個對角線方向的四個角度之一。

非最大值抑制

現(xiàn)在我們刪除所有可能不構(gòu)成邊緣的像素。為此，如果每個像素在其鄰域中是局部最大值，則在梯度方向上進(jìn)行檢查。如果是局部最大值，則考慮用于下一階段，否則，將其變暗，設(shè)置為 0。這將在輸出圖像中給出一條細(xì)線。

雙閾值

由于噪聲和顏色變化導(dǎo)致的像素會在圖像中持續(xù)存在。因此，為了消除這一點，我們從用戶那里獲得了兩個閾值，lowerVal 和 upperVal。

我們過濾掉具有弱梯度（lowerVal）值的邊緣像素，并保留具有高梯度值（upperVal）的邊緣像素。強(qiáng)度梯度大于upperVal的邊緣肯定是邊緣，低于lowerVal的肯定是非邊緣，所以丟棄。像素值小于 upperVal 且大于 lowerVal 的像素如果連接到“確定邊緣（sure－edge）”，則被視為邊緣的一部分。否則，它們也會被丟棄。

滯后邊緣跟蹤

如果一個像素周圍的 8 個像素中有一個是強(qiáng)像素（像素值 ＝ 255），則將其設(shè)為強(qiáng)像素，否則將其設(shè)為 0。

這幾乎是關(guān)于 Canny 邊緣檢測的。如圖，邊緣是從圖像中檢測到的。

現(xiàn)在，我們將探索基于深度學(xué)習(xí)的邊緣檢測方法。但是為什么我們首先需要使用基于深度學(xué)習(xí)的邊緣檢測算法呢？Canny邊緣檢測只關(guān)注局部變化，不理解圖像的語義，即圖像內(nèi)容。因此，提出了基于深度學(xué)習(xí)的算法來解決這些問題。我們現(xiàn)在將詳細(xì)討論它。

但在我們深入研究深度學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)之前，讓我們首先嘗試在 OpenCV 中實現(xiàn) Canny  邊緣檢測器和基于深度學(xué)習(xí)的模型（HED）。

實現(xiàn) － Canny 邊緣檢測器

讓我們導(dǎo)入必要的模塊

import cv2 from skimage．metrics import mean＿squared＿error，peak＿signal＿noise＿ratio，structural＿similarity

import matplotlib．pyplot as plt

以下代碼在海星圖像上應(yīng)用 Canny 邊緣檢測器

img＿path ＝ ＇starfish．png＇

＃Reading the image

image ＝ cv2．imread（img＿path）

（H， W） ＝ image．shape［：2］

＃ convert the image to grayscale

gray ＝ cv2．cvtColor（image， cv2．COLOR＿BGR2GRAY）

＃ blur the image

blurred ＝ cv2．GaussianBlur（gray， （5， 5）， 0）

＃ Perform the canny operator

canny ＝ cv2．Canny（blurred， 30， 150）

讓我們看看 Canny  邊緣檢測器的輸出

fig，ax ＝  plt．subplots（1，2，figsize＝（18， 18））

ax［0］．imshow（gray，cmap＝＇gray＇）

ax［1］．imshow（canny，cmap＝＇gray＇）

ax［0］．a(chǎn)xis（＇off＇）

ax［1］．a(chǎn)xis（＇off＇）

接下來，讓我們在進(jìn)行數(shù)學(xué)運算之前看看 HED 的代碼。

實現(xiàn) － HED

＃This class helps in cropping the specified coordinated in the function

class CropLayer（object）：

   def ＿＿init＿＿（self， params， blobs）：

       ＃ initialize our starting and ending （x， y）－coordinates of

       self．startX ＝ 0

       self．startY ＝ 0

       self．endX ＝ 0

       self．endY ＝ 0

   def getMemoryShapes（self， inputs）：

       （inputShape， targetShape） ＝ （inputs［0］， inputs［1］）

       （batchSize， numChannels） ＝ （inputShape［0］， inputShape［1］）

       （H， W） ＝ （targetShape［2］， targetShape［3］）

       ＃ compute the starting and ending crop coordinates

       self．startX ＝ int（（inputShape［3］ － targetShape［3］） ／ 2）

       self．startY ＝ int（（inputShape［2］ － targetShape［2］） ／ 2）

       self．endX ＝ self．startX ＋ W

       self．endY ＝ self．startY ＋ H

       ＃ return the shape of the volume （we＇ll perform the actual

       ＃ crop during the forward pass

       return ［［batchSize， numChannels， H， W］］

   def forward（self， inputs）：

       return ［inputs［0］［：， ：， self．startY：self．endY，self．startX：self．endX］］

你可以從此 repo 下載 deploy．prototxt 和 caffemodel：https：／／github．com／ashukid／hed－edge－detector

＃The caffemodel contains the model of the architecture and the deploy．prototxt contains the weights

protoPath ＝ ＇deploy．prototxt．txt＇

modelPath ＝ ＇hed＿pretrained＿bsds．caffemodel＇

net ＝ cv2．dnn．readNetFromCaffe（protoPath， modelPath）

＃ register our new layer with the model

cv2．dnn＿registerLayer（＂Crop＂， CropLayer）

現(xiàn)在我們讀取我們的圖像并將其傳遞給算法。

＃Input image is converted to a blog

blob ＝ cv2．dnn．blobFromImage（image， scalefactor＝1．0， size＝（W， H），mean＝（104．00698793， 116．66876762， 122．67891434），swapRB＝False， crop＝False）

＃We pass the blob into the network and make a forward pass

net．setInput（blob）

hed ＝ net．forward（）

hed ＝ cv2．resize（hed［0， 0］， （W， H））

hed ＝ （255 ＊ hed）．a(chǎn)stype（＂uint8＂）

我們讀取由邊緣組成的實際圖像

test＿y＿path ＝ ＇edge．png＇

test＿y ＝ cv2．imread（test＿y＿path）

＃The test image has its third dimesion as 3

＃So we are extractin only one dimension

test＿y ＝ test＿y［：，：，0］

我們對圖像進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，以使 MSE 值不會上升

＃Normalising all the images

test＿y ＝ test＿y／255

hed ＝ hed／255

canny ＝ canny／255

gray ＝ gray／255

我們現(xiàn)在可視化我們的結(jié)果

fig，ax ＝  plt．subplots（1，2，figsize＝（18， 18））

ax［0］．imshow（gray，cmap＝＇gray＇）

ax［1］．imshow（hed，cmap＝＇gray＇）

ax［0］．a(chǎn)xis（＇off＇）

ax［1］．a(chǎn)xis（＇off＇）

最后，我們計算指標(biāo)并比較我們的結(jié)果

＃Calculating metrics between actual test image and the output we got through Canny edge detection

print（mean＿squared＿error（test＿y，canny），peak＿signal＿noise＿ratio（test＿y，canny），structural＿similarity（test＿y，canny））

＃Calculating metrics between actual test image and the output we got through HED

print（mean＿squared＿error（test＿y，hed），peak＿signal＿noise＿ratio（test＿y，hed），structural＿similarity（test＿y，hed））

為什么要使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行邊緣檢測？

在閱讀 HED 之前，可能會出現(xiàn)一個問題，為什么我們需要深度學(xué)習(xí)算法來完成如此簡單的邊緣檢測任務(wù)？

答案是 Canny 邊緣檢測主要關(guān)注局部變化而不是圖像的語義，即它較少關(guān)注圖像的內(nèi)容。因此，我們得到不太準(zhǔn)確的邊緣。

邊緣檢測的深度學(xué)習(xí)方法

整體嵌套邊緣檢測（ HED）技術(shù)是一種基于學(xué)習(xí)的端到端邊緣檢測系統(tǒng)，它使用修剪后的 VGG 類卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來執(zhí)行圖像到圖像的預(yù)測任務(wù)。HED 在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中生成邊輸出。所有側(cè)面輸出都融合在一起以形成最終輸出。讓我們更詳細(xì)地了解該算法。

圖 1．3 使用 HED 進(jìn)行邊緣檢測

算法概述

我們采用 VGGNet 架構(gòu)，但做了以下修改：

（a） 我們將側(cè)輸出層連接到每個階段的最后一個卷積層，分別為 conv1 2、conv2 2、conv3 3、conv4 3、conv5 3。

（b） 我們?nèi)サ袅?VGGNet 的最后階段，包括第 5 個池化層和所有全連接層。此外，網(wǎng)絡(luò)內(nèi)反卷積層結(jié)合了雙線性插值的輸出。

圖 1．4：HED

HED 的訓(xùn)練和測試階段將在本文的最后一節(jié)中介紹。我建議你瀏覽一下，以便更好地理解模型體系結(jié)構(gòu)。

HED：訓(xùn)練和測試階段

現(xiàn)在，讓我們談?wù)?HED 的訓(xùn)練和測試階段。正如我在文章開頭提到的，這是一個涉及很多數(shù)學(xué)知識的部分，所以這一部分的閱讀是可選的。我強(qiáng)烈建議你閱讀這一部分以真正掌握 HED 的內(nèi)部運作原理。

訓(xùn)練階段

讓我們將所有標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)層參數(shù)的集合表示為 W，該網(wǎng)絡(luò)有 M 個側(cè)輸出層。每個側(cè)輸出層還與一個分類器相關(guān)聯(lián)，其中相應(yīng)的權(quán)重表示為 w ＝ （w （1） ， ． ． ． ， w （m） ））

其中 l side表示側(cè)面輸出的圖像級損失函數(shù)。對于典型的自然圖像，邊緣／非邊緣像素分布存在嚴(yán)重偏差：90％ 是非邊緣的。成本敏感的損失函數(shù)是為有偏采樣引入了額外的權(quán)衡參數(shù)。

具體來說，我們定義了上述等式中使用的以下類平衡交叉熵?fù)p失函數(shù)

其中：

為了直接利用側(cè)輸出預(yù)測，我們在網(wǎng)絡(luò)中添加了一個“加權(quán)融合”層，并（同時）在訓(xùn)練期間學(xué)習(xí)融合權(quán)重。我們在融合層  l fuse的損失函數(shù)變?yōu)?/p>

其中 Dist 是交叉熵?fù)p失。我們給出整個目標(biāo)函數(shù)為，

測試階段

在測試期間，給定圖像 X，我們從側(cè)面輸出層和加權(quán)融合層獲得邊緣圖預(yù)測。通過聚合這些生成的邊緣圖可以得到最終的統(tǒng)一輸出。

評估指標(biāo)

現(xiàn)在，我們已經(jīng)了解了不同的邊緣檢測算法——傳統(tǒng)和深度學(xué)習(xí)方法。但是我們?nèi)绾卧u估邊緣檢測算法的性能或比較不同的邊緣檢測算法呢？

這給我們帶來了邊緣檢測中另一個有趣的話題——評估指標(biāo)。我們現(xiàn)在將討論邊緣檢測的不同評估指標(biāo)。

均方誤差

MSE 表示影響表示質(zhì)量的失真噪聲的能力。

公式：

峰值信噪比方程

峰值信噪比 （PSNR） 表示信號的最大可能值（功率）與影響其表示質(zhì)量的失真噪聲的功率之間的比率。它是由

結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)指標(biāo)

結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)指標(biāo)從圖像的亮度、對比度和結(jié)構(gòu)中提取 3 個關(guān)鍵特征。公式：

其中：

μx 是圖像 X 的平均值

μy 是圖像 Y 的平均值

是 X 的方差

是 Y 的方差

是 X 和 Y 的協(xié)方差

和

k1 ＝ 0．01 和 k2 ＝ 0．03

結(jié)論

我們已經(jīng)涵蓋了 Canny 邊緣檢測器的所有概念，然后使用 OpenCV 對其進(jìn)行了編碼。我們討論了 Canny 邊緣檢測涉及的 5 個步驟，為什么 Canny 邊緣檢測器比以前的方法更好。還介紹了HED 方法所涉及的數(shù)學(xué)。我們還討論了一些評估指標(biāo)來評估算法對圖像的執(zhí)行情況。

本文的主要內(nèi)容是：

· Canny 邊緣檢測器提供比 Sobel 和 Prewitt 濾波器更平滑和更精細(xì)的邊緣

· 一種關(guān)注圖像的內(nèi)容的深度學(xué)習(xí)方法

       原文標(biāo)題 : 邊緣檢測算法綜合指南