图像超分辨率重构实战
Posted 有理想的打工人
tags:
篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了图像超分辨率重构实战相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
低分辨率图像重建
今天我们来介绍利用对抗生成网络（GAN）对低分辨率图像进行重构的介绍。再开始今天的任务之前，给大家强调一下，我们需要使用1.x.x版本的tensorflow和tensorlayer，我是用的是3.6版本的python，3.4.1.15版本的opencv以及1.8.0版本的tensorflow和tensorlayer。另外还有其他的一些模块需要安装，直接按照错误提示安装即可。
任务总览
分辨率在图片中的直接反应就是图像的大小，分辨率越高，图像的初始大小越大。如果将不同分辨率的图像放缩到同样的大小，分辨率低的图像会更模糊。超分辨率重构就是将分辨率低的图片重构成清晰的高分辨率图像：
所需要用到的网络结构图为：
数据加载与配置
这个部分对应着生成网络和判别网络的input部分的初始化。
首先需要大家下载srgan任务，打开config文件，我们主要的参数都将在这个文件中进行修改：
from easydict import EasyDict as edict
import json
config = edict()
config.TRAIN = edict()
## Adam
# batch设置过大有可能会引发内存不足的报错
config.TRAIN.batch_size = 4 # 可以适当调整
config.TRAIN.lr_init = 1e-4
config.TRAIN.beta1 = 0.9
## 初始化生成器
config.TRAIN.n_epoch_init = 100
## 判别器学习 (SRGAN)
config.TRAIN.n_epoch = 2000
config.TRAIN.lr_decay = 0.1
config.TRAIN.decay_every = int(config.TRAIN.n_epoch / 2)
# 训练集路径指定
config.TRAIN.hr_img_path = 'E:\\srgan\\srdata\\srdata\\DIV2K_train_HR'
config.TRAIN.lr_img_path = 'E:\\srgan\\srdata\\srdata\\DIV2K_train_LR_bicubic\\X4'
config.VALID = edict()
# 测试集路径制定
config.VALID.hr_img_path = 'E:\\srgan\\srdata\\srdata\\DIV2K_valid_HR'
config.VALID.lr_img_path = 'E:\\srgan\\srdata\\srdata\\DIV2K_valid_LR_bicubic\\X4'
def log_config(filename, cfg):
with open(filename, 'w') as f:
f.write("================================================\\n")
f.write(json.dumps(cfg, indent=4))
f.write("\\n================================================\\n")
这里改好之后，我们需要对一些main.py文件里的函数进行一些设置，比如传递进batch_size，学习率，epoch等，同时要指定好生成的图像以及模型等文件的存储位置，之后把再图像读取进来：
import os
import time
import pickle, random
import numpy as np
import logging, scipy
import tensorflow as tf
import tensorlayer as tl
from model import SRGAN_g, SRGAN_d, Vgg19_simple_api
from utils import *
from config import config, log_config
## Adam
batch_size = config.TRAIN.batch_size # 4
lr_init = config.TRAIN.lr_init # 1e-4
beta1 = config.TRAIN.beta1 # 0.9
## 初始化生成器
n_epoch_init = config.TRAIN.n_epoch_init # 100
## 判别器学习(SRGAN)
n_epoch = config.TRAIN.n_epoch # 2000
lr_decay = config.TRAIN.lr_decay # 0.1
decay_every = config.TRAIN.decay_every # 1000
ni = int(np.sqrt(batch_size))
def train():
## 创建文件夹保存结果图像和训练模型
save_dir_ginit = "samples/_ginit".format(tl.global_flag['mode'])
save_dir_gan = "samples/_gan".format(tl.global_flag['mode'])
tl.files.exists_or_mkdir(save_dir_ginit)
tl.files.exists_or_mkdir(save_dir_gan)
checkpoint_dir = "checkpoint" # checkpoint_resize_conv
tl.files.exists_or_mkdir(checkpoint_dir)
# load_file_list可以把所有的文件都加载进来
# path指定文件夹的路径
# regx='.*.png'代表读取所有.png的文件
train_hr_img_list = sorted(tl.files.load_file_list(path=config.TRAIN.hr_img_path, regx='.*.png', printable=False))[:800] # 如果出现memory error可以这样操作减少一次读取的数据量
train_lr_img_list = sorted(tl.files.load_file_list(path=config.TRAIN.lr_img_path, regx='.*.png', printable=False)) # 不加切片读取也是可以的，但一定要注意传入的低分高分图像数量要匹配
# 读取全部的内容花费时间较长
valid_hr_img_list = sorted(tl.files.load_file_list(path=config.VALID.hr_img_path, regx='.*.png', printable=False))
valid_lr_img_list = sorted(tl.files.load_file_list(path=config.VALID.lr_img_path, regx='.*.png', printable=False))
## 如果计算机内存够大，可以加在全部内容
# n_threads可以当成多线程，这里意思是每8张一组一并处理
train_hr_imgs = tl.vis.read_images(train_hr_img_list, path=config.TRAIN.hr_img_path, n_threads=8)
## 设置生成器、判别器和特征提取模块的输入内容
# 制作生成器和判别器的输入数据
t_image = tf.placeholder('float32', [batch_size, 96, 96, 3], name='t_image_input_to_SRGAN_generator')
# 判别器接收的原始高分辨图像
t_target_image = tf.placeholder('float32', [batch_size, 384, 384, 3], name='t_target_image')
# vgg特征提取模块初始化设置
t_target_image_224 = tf.image.resize_images(
t_target_image, size=[224, 224], method=0, # 剪切成对应的大小
align_corners=False)
t_predict_image_224 = tf.image.resize_images(net_g.outputs, size=[224, 224], method=0, align_corners=False)
这样一来，我们就完成了数据的加载和小部分参数的配置。接下来我们就需要在main.py文件中继续调整生成模块、判别模块、特征提取、损失函数设置和测试模块。
模型设置
以上我们已经完成了读取文件夹内的图像内容的任务，接下来就需要用生成器和判别器分别处理各自的输入内容了。源码中生成器和判别器的具体操作是在model.py文件中执行的，main.py只是负责调用这个模块。因此我们先讲解model中的内容。首先说生成器：
生成器所需要用到的卷积和残差模块，以及对应结果加和处理都需要在这里进行设置：
import tensorflow as tf
import tensorlayer as tl
from tensorlayer.layers import *
import time
import os
# 生成网络
def SRGAN_g(t_image, is_train=False, reuse=False):
w_init = tf.random_normal_initializer(stddev=0.02)
b_init = None # tf.constant_initializer(value=0.0)
g_init = tf.random_normal_initializer(1., 0.02)
with tf.variable_scope("SRGAN_g", reuse=reuse) as vs:
# 输入层，内容+名字
n = InputLayer(t_image, name='in')
# 进行卷积（初始化）
n = Conv2d(n, 64, (3, 3), (1, 1), act=tf.nn.relu, padding='SAME', W_init=w_init, name='n64s1/c')
temp = n
# 设置16个残差模块
for i in range(16):
nn = Conv2d(n, 64, (3, 3), (1, 1), act=None, padding='SAME', W_init=w_init, b_init=b_init, name='n64s1/c1/%s' % i)
nn = BatchNormLayer(nn, act=tf.nn.relu, is_train=is_train, gamma_init=g_init, name='n64s1/b1/%s' % i)
nn = Conv2d(nn, 64, (3, 3), (1, 1), act=None, padding='SAME', W_init=w_init, b_init=b_init, name='n64s1/c2/%s' % i)
nn = BatchNormLayer(nn, is_train=is_train, gamma_init=g_init, name='n64s1/b2/%s' % i)
nn = ElementwiseLayer([n, nn], tf.add, name='b_residual_add/%s' % i)
n = nn
# 残差信息整合
# 对应网络示意图中的skip connection步骤
n = Conv2d(n, 64, (3, 3), (1, 1), act=None, padding='SAME', W_init=w_init, b_init=b_init, name='n64s1/c/m')
n = BatchNormLayer(n, is_train=is_train, gamma_init=g_init, name='n64s1/b/m')
# 把最开始的结果（temp）加到当前的结果当中
n = ElementwiseLayer([n, temp], tf.add, name='add3')
# 重构出图
n = Conv2d(n, 256, (3, 3), (1, 1), act=None, padding='SAME', W_init=w_init, name='n256s1/1')
n = SubpixelConv2d(n, scale=2, n_out_channel=None, act=tf.nn.relu, name='pixelshufflerx2/1')
n = Conv2d(n, 256, (3, 3), (1, 1), act=None, padding='SAME', W_init=w_init, name='n256s1/2')
n = SubpixelConv2d(n, scale=2, n_out_channel=None, act=tf.nn.relu, name='pixelshufflerx2/2')
n = Conv2d(n, 3, (1, 1), (1, 1), act=tf.nn.tanh, padding='SAME', W_init=w_init, name='out')
return n
对于判别器，也要在model中进行设置：
def SRGAN_d(input_images, is_train=True, reuse=False): # reuse指定为True意味着输入的图像是从原始数据集中取到的，
# False意味着图像是生成器生成的
# 参数的初始化指定
w_init = tf.random_normal_initializer(stddev=0.02)
b_init = None # tf.constant_initializer(value=0.0)
gamma_init = tf.random_normal_initializer(1., 0.02)
df_dim = 64
lrelu = lambda x: tl.act.lrelu(x, 0.2)
# 基础的判别网络
with tf.variable_scope("SRGAN_d", reuse=reuse):
tl.layers.set_name_reuse(reuse)
net_in = InputLayer(input_images, name='input/images')
net_h0 = Conv2d(net_in, df_dim, (4, 4), (2, 2), act=lrelu, padding='SAME', W_init=w_init, name='h0/c')
net_h1 = Conv2d(net_h0, df_dim * 2, (4, 4), (2, 2), act=None, padding='SAME', W_init=w_init, b_init=b_init, name='h1/c')
net_h1 = BatchNormLayer(net_h1, act=lrelu, is_train=is_train, gamma_init=gamma_init, name='h1/bn')
net_h2 = Conv2d(net_h1, df_dim * 4, (4, 4), (2, 2), act=None, padding='SAME', W_init=w_init, b_init=b_init, name='h2/c')
net_h2 = BatchNormLayer(net_h2, act=lrelu, is_train=is_train, gamma_init=gamma_init, name='h2/bn')
net_h3 = Conv2d(net_h2, df_dim * 8, (4, 4), (2, 2), act=None, padding='SAME', W_init=w_init, b_init=b_init, name='h3/c')
net_h3 = BatchNormLayer(net_h3, act=lrelu, is_train=is_train, gamma_init=gamma_init, name='h3/bn')
net_h4 = Conv2d(net_h3, df_dim * 16, (4, 4), (2, 2), act=None, padding='SAME', W_init=w_init, b_init=b_init, name='h4/c')
net_h4 = BatchNormLayer(net_h4, act=lrelu, is_train=is_train, gamma_init=gamma_init, name='h4/bn')
net_h5 = Conv2d(net_h4, df_dim * 32, (4, 4), (2, 2), act=None, padding='SAME', W_init=w_init, b_init=b_init, name='h5/c')
net_h5 = BatchNormLayer(net_h5, act=lrelu, is_train=is_train, gamma_init=gamma_init, name='h5/bn')
net_h6 = Conv2d(net_h5, df_dim * 16, (1, 1), (1, 1), act=None, padding='SAME', W_init=w_init, b_init=b_init, name='h6/c')
net_h6 = BatchNormLayer(net_h6, act=lrelu, is_train=is_train, gamma_init=gamma_init, name='h6/bn')
net_h7 = Conv2d(net_h6, df_dim * 8, (1, 1), (1, 1), act=None, padding='SAME', W_init=w_init, b_init=b_init, name='h7/c')
net_h7 = BatchNormLayer(net_h7, is_train=is_train, gamma_init=gamma_init, name='h7/bn')
net = Conv2d(net_h7, df_dim * 2, (1, 1), (1, 1), act=None, padding='SAME', W_init=w_init, b_init=b_init, name='res/c')
net = BatchNormLayer(net, act=lrelu, is_train=is_train, gamma_init=gamma_init, name='res/bn')
net = Conv2d(net, df_dim * 2, (3, 3), (1, 1), act=None, padding='SAME', W_init=w_init, b_init=b_init, name='res/c2')
net = BatchNormLayer(net, act=lrelu, is_train=is_train, gamma_init=gamma_init, name='res/bn2')
net = Conv2d(net, df_dim * 8, (3, 3), (1, 1), act=None, padding='SAME', W_init=w_init, b_init=b_init, name='res/c3')
net = BatchNormLayer(net, is_train=is_train, gamma_init=gamma_init, name='res/bn3')
net_h8 = ElementwiseLayer([net_h7, net], combine_fn=tf.add, name='res/add')
net_h8.outputs = tl.act.lrelu(net_h8.outputs, 0.2)
net_ho = FlattenLayer(net_h8, name='ho/flatten') # 池化
net_ho = DenseLayer(net_ho, n_units=1, act=tf.identity, W_init=w_init, name='ho/dense')
logits = net_ho.outputs
net_ho.outputs = tf.nn.sigmoid(net_ho.outputs)
return net_ho, logits
如果上述内容中有不懂的参数，可以查询文档。
还有，我们需要把特征提取模块（VGG）加进来，这个模块具体的作用会在损失函数里具体介绍，我们这里只需要知道vgg会帮我们提取生成图像和原始高清图像做特征比对，我们把它也写到model里：
def Vgg19_simple_api(rgb, reuse):
# 减均值
VGG_MEAN = [103.939, 116.779, 123.68]
with tf.variable_scope("VGG19", reuse=reuse) as vs:
start_time = time.time()
print(以上是关于图像超分辨率重构实战的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章