萬(wàn)園潔, 卿粼波, 何小海, 董德良, 石 恒

1(四川大學(xué) 電子信息學(xué)院,成都 610065)

2(中儲(chǔ)糧成都糧食儲(chǔ)藏科學(xué)研究所,成都 610091)

1 引言

小麥?zhǔn)俏覈?guó)的重要糧食作物之一,也是世界三大谷物之一. 每年我國(guó)都會(huì)大量收購(gòu)小麥,在收購(gòu)過(guò)程中其品質(zhì)的好壞會(huì)直接影響小麥的價(jià)格,因此對(duì)小麥進(jìn)行評(píng)級(jí)顯得尤為重要. 目前主要依靠專業(yè)的質(zhì)檢員對(duì)小麥品質(zhì)進(jìn)行評(píng)估,不僅工作量大,而且由于沒(méi)有統(tǒng)一的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn),在對(duì)小麥定級(jí)時(shí)就會(huì)存在不同程度上的分歧. 這些問(wèn)題,運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)中的識(shí)別分類方法可以得到有效解決. 分割作為預(yù)處理是其中的一個(gè)重要環(huán)節(jié),成為本文的研究重點(diǎn).

在許多的圖像和視頻的應(yīng)用中,分割都已成為不可或缺的一部分[1]. 目前比較常用的傳統(tǒng)圖像分割方法主要有： ① 基于閾值的分割方法[2]; ② 基于區(qū)域的分割方法： 基于區(qū)域分割的經(jīng)典算法是區(qū)域生長(zhǎng)[3]. 然而,區(qū)域生長(zhǎng)的固有缺點(diǎn)是其往往導(dǎo)致過(guò)度的分割,結(jié)果易受噪聲影響; ③ 基于邊緣的分割方法[4]： 邊緣是圖像的最基本的特征之一,廣泛存在于目標(biāo)與背景、目標(biāo)與目標(biāo)之間. 這種分割方法首要做的就是檢測(cè)邊緣,之后根據(jù)邊緣信息把前景與背景分離開(kāi)來(lái). 但是由于本文研究的小麥包括正常粒、破碎粒、生病粒、生蟲(chóng)粒這些不同種類,特征也比較復(fù)雜多樣,這些都使得上述方法并不適合本文小麥圖像分割. 因?yàn)椴粌H不同品種的小麥之間的顏色、紋理大不相同,即使是同一類別但屬不同批次的小麥的顏色、紋理等特征也不盡相同.例如同樣是正常的麥粒,在某一批次中顏色偏黃,體型相對(duì)偏瘦長(zhǎng)但在另一批次中可能會(huì)偏白,體型飽滿一些. 特別是生病粒,由于麥粒會(huì)有赤霉病、青霉病、白霉病等,有些麥粒不止存在一種病癥,因此直接用閾值分割、區(qū)域生長(zhǎng)都會(huì)出現(xiàn)分割不準(zhǔn)確的現(xiàn)象,加之采集圖片清晰度不夠(圖片會(huì)存在部分小麥陰影),這些都造成了使用邊緣流分割大多也會(huì)出現(xiàn)過(guò)分割的現(xiàn)象.目前,項(xiàng)目組所使用的基于模板匹配結(jié)合漫水填充的雙面聯(lián)合分割方法在一定程度上減少了過(guò)分割與欠分割現(xiàn)象,但是這種現(xiàn)象仍然存在.

近年來(lái),深度學(xué)習(xí)已經(jīng)成為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn),解決了許多計(jì)算機(jī)視覺(jué)方面的難題,基于此,本文提出將改進(jìn)后的全卷積網(wǎng)絡(luò)分割方法應(yīng)用于我們的分割模塊,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明分割效果得到了明顯提升.

本文后續(xù)部分的結(jié)構(gòu)如下： 第2節(jié)介紹模板匹配結(jié)合漫水填充的雙面聯(lián)合分割方法; 第3節(jié)闡述改進(jìn)的全卷積網(wǎng)絡(luò)的分割方法; 第4節(jié)運(yùn)用本文建立的小麥圖像庫(kù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)結(jié)果比較,并展示部分麥粒分割效果圖,第5節(jié)是結(jié)論.

2 基于模板匹配結(jié)合漫水填充的雙面聯(lián)合分割方法

傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)中小麥不完善粒分類的關(guān)鍵在于提取比較有效的特征,由于麥粒的特征不會(huì)只存在于某一面,為了能夠更加全面的提取特征,項(xiàng)目組對(duì)一顆小麥采取上下兩面掃描的方案同時(shí)得到上下兩張掃描圖像,并對(duì)這兩幅掃描圖像同時(shí)處理最終得到一顆小麥的上下兩幅掃描圖像,如圖1所示.

圖1 上下掃描圖像

基于模板匹配及漫水填充的雙面聯(lián)合分割方法主要包括以下幾個(gè)步驟： 1)采集同一版小麥的上下掃描圖像; 2)將下掃描圖像翻轉(zhuǎn)180度,為模板匹配[5]做準(zhǔn)備; 3)將下掃描圖像沿著粉色框外50個(gè)像素的位置,利用漫水填充[6]進(jìn)行分割,同時(shí)將上掃描圖像沿著粉色邊框外100個(gè)像素的位置,利用漫水填充算法進(jìn)行分割; 4)對(duì)圖像進(jìn)行濾波去噪,并使用形態(tài)學(xué)方法再次去噪; 5)再次利用漫水填充得到每顆小麥圖像的掩碼;6)得到一顆小麥的上下兩幅掩碼之后取其并集并反賦給原上下掩碼,進(jìn)行分割,簡(jiǎn)略分割流程圖如圖2所示.

圖2 模板匹配結(jié)合漫水填充的雙面聯(lián)合分割流程圖

3 改進(jìn)的全卷積網(wǎng)絡(luò)的小麥圖像分割方法

目前項(xiàng)目組所使用的基于模板匹配結(jié)合漫水填充的雙面聯(lián)合分割方法在效果上雖然取得了一定的提升,但是仍然有部分小麥分割效果不好. 而且基于上述方法的分割過(guò)程比較復(fù)雜,推廣性不高,對(duì)光照的魯棒性不強(qiáng). 現(xiàn)今,深度學(xué)習(xí)在圖像上的應(yīng)用越來(lái)越成熟[7]. 因此本文提出一種運(yùn)用改進(jìn)的全卷積網(wǎng)絡(luò)對(duì)小麥圖像進(jìn)行分割的方法.

3.1 全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

Fully convolution neutral network即為全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以下簡(jiǎn)稱FCN. FCN最初是由Jonathan Long等人在文獻(xiàn)[8]提出. 該網(wǎng)絡(luò)主要基于現(xiàn)有的AlexNet,VGGNet和GoogleNet微調(diào)得來(lái). FCN把分割歸結(jié)為一個(gè)像素回歸問(wèn)題,其目標(biāo)函數(shù)為[8]：

其中p是圖像的像素點(diǎn),是關(guān)于像素點(diǎn)p的回歸函數(shù),損失函數(shù)用來(lái)衡量輸出與ground-truthl(p)的誤差大小,理論上模型效果越好,值越小. FCN主要由以下子網(wǎng)絡(luò)組成[9]：

① 卷積層： 卷積層的操作和傳統(tǒng)的滑動(dòng)窗很相似,把卷積核作用于不同的區(qū)域并產(chǎn)生特征圖,即提取圖像特征.

② 激活層 (ReLU Layers)： ReLU 稱為激活函數(shù),是對(duì)輸入的一種非線性映射,其函數(shù)表達(dá)式為. 這種非線性的處理可以加快訓(xùn)練收斂的速度,有助于得到更好的結(jié)果.

③ 池化層： 池化一般有兩種：最大池化和平均池化.FCN使用的是最大池化. 池化層可以理解為下采樣,這樣做一方面可以縮小圖像尺寸、減少網(wǎng)絡(luò)參數(shù),另一方面增強(qiáng)了旋轉(zhuǎn)不變性. 即一個(gè)的區(qū)域在特征圖譜上滑動(dòng),當(dāng)N取值適當(dāng)時(shí)可以認(rèn)為該區(qū)域的最大值(最大池化)或者平均值(平均池化)可以近似表示原來(lái)的信息. 同時(shí)池化層還可以改善結(jié)果,防止過(guò)擬合.

④ 反卷積層： 卷積層的反操作,即是對(duì)上一層的輸入進(jìn)行上采樣,以得到與池化層之后進(jìn)行下采樣的圖片同樣的尺寸,是整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的重要部分.

⑤ Softmax層： 用來(lái)計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的輸出和groundtruth之間的誤差,如式(2).

上述網(wǎng)絡(luò)層的所有權(quán)重都是使用隨機(jī)梯度下降法[10]通過(guò)BP(反饋)來(lái)學(xué)習(xí)得到.

3.2 用于小麥圖像分割的全卷積網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)

全卷積網(wǎng)絡(luò)原應(yīng)用于具有20類目標(biāo)的Pascal VOC[11]數(shù)據(jù)集. 而本文所需要的是把小麥作為目標(biāo),從背景中提取出來(lái),如圖3所示.

圖3 小麥原圖及其分割效果圖

為了適合小麥數(shù)據(jù)集的需求,盡量少引入噪聲,因此本算法將網(wǎng)絡(luò)輸出改為背景和前景兩類.

具體操作過(guò)程如下： 首先根據(jù)待分割圖像設(shè)置像素待分成的類別數(shù)量N(本文為2),標(biāo)簽記為label1、label2…labelN,這個(gè)參數(shù)在訓(xùn)練模型之前已經(jīng)設(shè)置好;假設(shè)圖片大小為H*W,則網(wǎng)絡(luò)最終會(huì)生成N個(gè)H*W大小的map,而map保存的值為每一個(gè)像素點(diǎn)屬于labeli(1＜=i＜=N)的概率值,最終通過(guò)比較得到每一個(gè)像素點(diǎn)在N個(gè)map里的最大值,該最大值屬于哪一個(gè)label,這個(gè)像素點(diǎn)就屬于哪一類別,具體如圖4所示.

另外在可視化時(shí)由于每一種label指定的物體都有對(duì)應(yīng)的具體的顏色,因此在開(kāi)始需要最先生成一個(gè)顏色與標(biāo)簽相對(duì)應(yīng)的二類映射表,如表1所示.

表1 顏色與標(biāo)簽的映射表

像素label為0即為黑色部分,label為1即為白色目標(biāo)區(qū)域,最終得到如圖3(b)所示結(jié)果.

如圖4所示,假如每一個(gè)方格代表一個(gè)像素點(diǎn),方格內(nèi)的值為該像素點(diǎn)屬于某label的概率值(例如左上角深灰色部分),因?yàn)?.9>0.1,所以這個(gè)像素點(diǎn)被判定為label 0,對(duì)照顏色標(biāo)簽映射表可知,可視化時(shí)該點(diǎn)為黑色部分; 類似地可以得到圖中其他位置的映射結(jié)果.

圖4 圖像的可視化過(guò)程

為了方便理解,在本文中稱用自己建立的數(shù)據(jù)集對(duì)FCN-8s網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行微調(diào)過(guò)的網(wǎng)絡(luò)為WheatFCN.

即使WheatFCN取得了一定的分割效果,但是仍然存在邊界部分不光滑、內(nèi)部有空洞等欠分割問(wèn)題.對(duì)于卷積來(lái)講,越是底層的卷積層,感知域越小,提取的特征越局部,越詳細(xì),包括一些重要的邊緣信息以及點(diǎn)、線、面等簡(jiǎn)單的幾何形狀,而高層卷積的卷積核尺寸較大,通常是提取一些比較抽象的特征. 因此全卷積網(wǎng)絡(luò)采用skip-net多尺度特征提取方法,將網(wǎng)絡(luò)中多個(gè)中間層的特征合并,但做信息融合時(shí)并未考慮前兩層池化的輸出信息,從而造成一些重要細(xì)節(jié)信息的丟失. 為了使取得的特征更加全面,本文提出把第二層、第一層池化的輸出也融入到后面的輸入中,并且進(jìn)一步實(shí)驗(yàn)比較得出了只融入第二個(gè)池化層的輸出信息的網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)于同時(shí)融入前兩個(gè)池化層的網(wǎng)絡(luò)模型,具體的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖5所示.

圖5 WheatFCN+1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

此外,為了使得到的網(wǎng)絡(luò)泛化能力更強(qiáng),模型精度更加準(zhǔn)確,本文還提出將Batch Normalization引入到網(wǎng)絡(luò)中去. BN最初是由Sergey loffe、Christian Szegedy提出來(lái)的. 文獻(xiàn)[12]中指出,BN層的優(yōu)勢(shì)在于： 能夠加快收斂速度,不需要再慢慢調(diào)整學(xué)習(xí)率,即使選擇的初始學(xué)習(xí)率較大也沒(méi)關(guān)系; 不用考慮過(guò)擬合中dropout、L2正則項(xiàng)參數(shù)的選擇問(wèn)題,因?yàn)锽N具有提高網(wǎng)絡(luò)泛化能力的特性,另外也可以提升整個(gè)模型的精度[12].

經(jīng)過(guò)改進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)如圖5所示,便于區(qū)分,在本文中將最終使用的改進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)稱為WheatFCN+1,將同時(shí)融入第二池化層和第一池化層的輸出信息的網(wǎng)絡(luò)稱為WheatFCN+2.

4 數(shù)據(jù)集與實(shí)驗(yàn)結(jié)果

4.1 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集

由于沒(méi)有公開(kāi)的小麥圖像數(shù)據(jù)集,因此本文自己建立了數(shù)據(jù)集. 首先,本文采集了288張如圖2所示的掃描圖像; 然后設(shè)置一個(gè)固定大小的感興趣區(qū)域在掃描圖像上滑動(dòng)將其分割成圖3中A圖所示的圖像. 圖像的標(biāo)簽,即ground-truth,是使用標(biāo)簽制作工具lableMe勾畫(huà)出麥粒輪廓,然后再編寫(xiě)代碼查找輪廓、填充輪廓,再經(jīng)過(guò)微調(diào)校正得到最終的較為精準(zhǔn)的小麥圖像標(biāo)簽. 為了得到一個(gè)對(duì)不同種類的小麥諸如正常、生病、破碎、生蟲(chóng)泛化能力都很強(qiáng)的模型,我們所建立的數(shù)據(jù)集要盡可能豐富,目前包括正常粒、生病粒、破碎粒、生蟲(chóng)粒共10 000粒,其中8000粒作為訓(xùn)練集,2000粒作為測(cè)試集.

4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

本文實(shí)驗(yàn)使用深度學(xué)習(xí)框架Caffe,實(shí)驗(yàn)環(huán)境是四核Inter(R)Core(TM)i5-3475、Nvidia GTX960Ti 4G、ubuntu14.04.

首先本文用傳統(tǒng)的分割方法對(duì)不同種類的小麥進(jìn)行分割,但是實(shí)驗(yàn)效果出現(xiàn)嚴(yán)重的過(guò)分割或者欠分割現(xiàn)象,然后使用模板匹配結(jié)合漫水填充的雙面聯(lián)合分割方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn),效果雖有明顯提升,但仍然存在過(guò)分割或者欠分割現(xiàn)象,具體效果圖如圖6所示.

圖6中小麥種類從上到下分別是正常、破碎、生病、生蟲(chóng). 從圖6中可以看出閾值分割主要是出現(xiàn)欠分割,邊緣存在輕微的過(guò)分割,而區(qū)域生長(zhǎng)、邊緣流大都會(huì)出現(xiàn)過(guò)分割現(xiàn)象,有些地方如邊緣等也會(huì)伴隨著欠分割. 而項(xiàng)目組提出來(lái)的模板匹配結(jié)合漫水填充的雙面聯(lián)合分割效果明顯較好,但是仍然存在過(guò)分割和欠分割現(xiàn)象.

圖6 傳統(tǒng)方法與模板匹配結(jié)合漫水填充方法比較結(jié)果

然后我們用改進(jìn)的FCN網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),與改進(jìn)前的網(wǎng)絡(luò)相比分割效果有明顯提升. 實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖7所示.

圖7 改進(jìn)前后的FCN網(wǎng)絡(luò)的分割效果對(duì)比

圖7中小麥種類從上到下分別是正常、破碎、生病、生蟲(chóng). WheatFCN+1網(wǎng)絡(luò)為只融入池化層2的輸出信息,WheatFCN+2網(wǎng)絡(luò)為同時(shí)融入池化層2和池化層1的輸出信息. 由圖7可以看出,WheatFCN網(wǎng)絡(luò)得到的結(jié)果不僅在內(nèi)部有空洞,在邊界也有欠分割現(xiàn)象,而且會(huì)有明顯的鋸齒狀,不光滑. 但是WheatFCN+1網(wǎng)絡(luò)得到的分割圖不僅不存在欠分割現(xiàn)象而且邊界相對(duì)而言也比較光滑. WheatFCN+2分割效果雖然比WheatFCN要好,但是相較于WheatFCN+1網(wǎng)絡(luò)而言,不僅提升不大,反而出現(xiàn)了輕微的過(guò)分割現(xiàn)象,邊界也變得略粗糙. 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明我們改進(jìn)過(guò)的網(wǎng)絡(luò)Wheat FCN+1的分割效果最好.

而模板匹配結(jié)合漫水填充的雙面聯(lián)合分割方法雖然效果有所改善,但是依然會(huì)存在分割不理想的情況,相比較而言我們改進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)WheatFCN+1的分割效果更佳,基本不會(huì)出現(xiàn)過(guò)分割或者欠分割現(xiàn)象,具體實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖8所示.

圖8 模板匹配+漫水填充方法與WheatFCN+1方法結(jié)果比較

圖8中小麥種類從上到下分別是正常、破碎、生病、生蟲(chóng). 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明在模板匹配結(jié)合漫水填充的雙面聯(lián)合分割方法出現(xiàn)欠分割或者過(guò)分割的時(shí)候,WheatFCN+1卻總是可以得到比較好的分割效果.

為了更加客觀地說(shuō)明本文的網(wǎng)絡(luò)分割效果最佳,我們采取了文獻(xiàn)[13]中所使用的F-measure評(píng)估方法對(duì)結(jié)果進(jìn)行評(píng)估比較. 計(jì)算方法如下：

其中P是精確率,R是召回率.

在圖片分類、物體識(shí)別、信息檢索、自動(dòng)翻譯等領(lǐng)域,P、R是兩個(gè)最基本的指標(biāo). 假設(shè)把分類中預(yù)測(cè)的標(biāo)簽結(jié)果分為以下4部分：

(1)存在且被正確判定的標(biāo)簽,簡(jiǎn)稱A類;

(2)不存在且被正確判定的標(biāo)簽,簡(jiǎn)稱B類;

(3)不存在但是被錯(cuò)誤判定為存在的標(biāo)簽,簡(jiǎn)稱C類;

(4)存在但是被錯(cuò)誤判定為不存在的標(biāo)簽,簡(jiǎn)稱D類.

根據(jù)以上4種分類,可以由以下公式定義精確度和召回率：

而本文的分割問(wèn)題完全可以歸類為像素分類問(wèn)題,因此也可以用這兩個(gè)值進(jìn)行評(píng)估. 但是在實(shí)際應(yīng)用中這兩者在某些情況下往往是相互矛盾的,需要綜合考慮P與R,最常見(jiàn)的衡量指標(biāo)即為F-measure,F值越大,說(shuō)明分割效果越好. 其中?是權(quán)重,根據(jù)文獻(xiàn)[13]的說(shuō)明,我們將該參數(shù)選取為0.5. 本文使用測(cè)試集小麥圖像計(jì)算了各方法的F-measure的平均值,結(jié)果如表2所示.

表2 各方法的F-measure值

由表2可以看出WheatFCN+1得到的F值對(duì)于四種不同的小麥均顯示最高,充分表明本文改進(jìn)后的網(wǎng)絡(luò)WheatFCN+1分割效果最佳.

此外,由于我們用網(wǎng)絡(luò)WheatFCN+1訓(xùn)練出來(lái)的模型相當(dāng)于一個(gè)“黑匣子”,即只要輸入圖3 中A樣小麥圖像,就可以得到圖3 中B圖分割結(jié)果. 而且只要能保證輸入的是同一粒小麥的上下掃描圖像,那么輸出就一定是同一粒小麥的上下分割結(jié)果,無(wú)需再像模板匹配結(jié)合漫水填充的雙面聯(lián)合分割方法一樣進(jìn)行上下配準(zhǔn)、漫水填充的操作,過(guò)程更加簡(jiǎn)便,簡(jiǎn)略分割流程如圖9所示.

圖9 運(yùn)用全卷積網(wǎng)絡(luò)分割的流程圖

5 結(jié)論

對(duì)于小麥圖像的分割,項(xiàng)目組所使用的基于模板匹配結(jié)合漫水填充的雙面聯(lián)合分割方法與傳統(tǒng)的分割方法諸如基于閾值分割、基于區(qū)域分割、基于邊緣分割相比較,效果有明顯提升,但是由于小麥情況比較復(fù)雜,因此仍然存在分割效果不佳的現(xiàn)象. 為了進(jìn)一步改善分割效果,本文提出基于改進(jìn)的全卷積網(wǎng)絡(luò)的分割方法,融入第二個(gè)池化層的輸出信息使得到的特征更加全面,將原來(lái)的FCN網(wǎng)絡(luò)的21類輸出目標(biāo)改為適用于小麥的2類目標(biāo),本文還引入了Batch normalization以提高網(wǎng)絡(luò)的收斂速度和泛化能力. 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的基于改進(jìn)的全卷積網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)義分割方法在效果上優(yōu)于傳統(tǒng)的分割方法以及模板匹配結(jié)合漫水填充的雙面聯(lián)合分割方法,得到了更好的分割效果.

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