基于卷积自编码器和图像高斯金字塔的布料缺陷无监督学习与检测方法

最新推荐文章于 2025-04-21 10:06:40 发布

hhy_csdn

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分类专栏：机器学习文章标签：无监督学习卷积自编码网络布料缺陷检测纹理学习图像金字塔

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hhy_csdn/article/details/84679448

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基于卷积自编码器和图像金字塔的布料缺陷无监督学习与检测方法

这篇博客是在我在浙江大学计算机学院做实习时接触到的一个课题，参考了论文《An Unsupervised-Learning-Based Approach for Automated Defect Inspection on Textured Surfaces》的基础上进行了复现，并加入了自己的理解和改进。

一、布料纹理缺陷检测与纹理学习

因为对缺陷进行标记或像素级分割很困难，缺陷的类型也十分复杂，所以基于学习的纹理缺陷检测大体思路是无监督的。即利用无监督学习算法学习正常纹理的数据分布特征，而不学习缺陷的数据分布特征。在待测图上以滑动区域为重构对象，与原图像做残差。由于正常纹理学习充分，重构残差应当很小，而缺陷区域的残差较大，故被凸现出来，随后再利用残差图做进一步处理。

在空域上进行无监督学习主要用卷积自编码器，其有两部分组成，编码器和解码器。编码器由卷积、激活、池化操作做成，对原始数据域分层做特征提取和降维，最后将数据映射到一个欠完备的隐层特征空间上。解码器由上采样、卷积、激活操作完成，将特征空间上的数据映射回空域。自编码器的训练一般由重构残差做为损失函数驱动，其中也可以加入稀疏正则化，提高模型泛化能力。

$L(\bm{x},\bm{x}')=\frac{1}{2N}\sum_{i=1}^{N} || \bm{x}-\bm{x}' ||^2+\lambda \cdot \sum_{w \in W,W'}|| w ||_F$
式中， $W$ 和 $W^{'}$ 是编码器和解码器的卷积核参数， $||\cdot||_F$ 表示矩阵的Frobenius范数，类似于向量的L2范数。

二、算法总述

下图是算法总体框图。左侧是训练阶段，右侧是测试阶段。
训练阶段包括：图像预处理和patch提取，以及最后的分层训练。
测试阶段包括：图像预处理(但不包括噪声腐蚀)和patch提取，分层构建残差图和层间结果融合。

在这里插入图片描述

三、数据集准备

布料数据集是我用手机拍摄的布料视频抽取图像帧构成的。拍摄过程涉及到镜头远近（不同尺度纹理）、镜头旋转和光照不均（开闪光灯）。每张图片被裁剪成 $512\times 512$ 像素的彩图。缺陷主要是块状污渍和模拟缺陷。
在这里插入图片描述

四、训练阶段

4.1 图像预处理

光照归一化
构建高斯金字塔
噪声腐蚀

1）光照归一化是为了消除图像因为光照不均而引起的畸变。原文中用的是韦伯局部算子，但我没有复现出合理的归一化效果。故采用经典的直方图均衡算法。
$WLD(\bm{I}) = arctan(\sum_{\Delta x \in A} \sum_{\Delta y \in A} \dfrac{ \bm{I}(x,y) - \bm{I}(x-\Delta x,y-\Delta y)}{\bm{I}(x,y)})$

def Illumination_Normalization(img,method = 'hist'):
    '''
    the function to carry out the illumination normalization using Weber Local Descriptor or Histogram Equalization

    '''
    height,width,channel = np.shape(img)
    
    if method == 'hist':
        # 分通道做直方图均衡
        equ0 = cv2.equalizeHist(img[:,:,0])
        equ1 = cv2.equalizeHist(img[:,:,1])
        equ2 = cv2.equalizeHist(img[:,:,2])
        img_hist_equ = np.zeros((height,width,channel),np.uint8)
        img_hist_equ[:,:,0] = equ0
        img_hist_equ[:,:,1] = equ1
        img_hist_equ[:,:,2] = equ2
        return img_hist_equ
    
    if method == 'wld':
        # 外部补零
        img_padding = np.zeros((height+2,width+2,channel),np.float32)
        img_padding[1:height+1,1:width+1,:] = img.astype('float32')
        
        temp = np.zeros((h

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