TensorFlow实现卷积自编码器对图像进行去噪

一、概念介绍

自编码器是一种执行数据压缩的网络架构，其中的压缩和解压缩功能是从数据本身学习得到的，而非人为手工设计的。自编码器的两个核心部分是编码器和解码器，它将输入数据压缩到一个潜在表示空间里面，然后再根据这个表示空间将数据进行重构得到最后的输出数据。编码器和解码器都是用神经网络构建的，整个网络的构建方式和普通的神经网络类似，通过最小化输入和输出之间的差异来得到最好的网络。

二、作用

1.    图像去噪；

2.    数据压缩降维。

    但是它的图像压缩性能不如JPEG、MP3等传统压缩方法，并且自编码器泛化到其他数据集方面有困难。

三、卷积自编码器实现：

    1.    加载数据：

            我们的数据基于MNIST数据集，首先需要下载数据并且放在MNIST_data目录下，可以从文章后面提供的链接下载，也可以自行找网上的资源进行下载。目录结构：

，

MNIST数据集：

加载数据集：

%matplotlib inline   import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt   from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data/', validation_size=0)

    2.    数据可视化：

            查看一张图片：

img = mnist.train.images[2] plt.imshow(img.reshape((28, 28)), cmap='Greys_r')

            输出：

        

    3.    构建神经网络结构：

            网络的编码器部分将是一个典型的卷积金字塔。每一个卷积层后面都有一个最大池化层来减少维度。解码器需要从一个窄的表示转换成一个宽的重构图像。例如，表示可以是4x4x8 的最大池化层。这是编码器的输出，也是译码器的输入。我们想要从解码器中得到一个28x28x1图像，所以我们需要从狭窄的解码器输入层返回。这是网络的示意图：

            

            这里我们最后的编码器层有大小4x4x8=128。原始图像的大小为28x28x1=784，因此编码的矢量大约是原始图像大小的16%。这些只是每个层的建议大小。网络的深度和大小都可以更改，但请记住，我们的目标是找到输入数据的一个小表示。

            在编码阶段，我们使用卷积层和最大池化层来不断减小输入的维度，在解码器阶段，需要使用反卷积将4x4x8的图片还原到原来的28x28x1。我们使用的这种反卷积方法叫做去卷积，关于反卷积的知识，可以查看这篇文章。在Tensorflow中，很容易使用tf.image.resize_images 或者tf.image.resize_nearest_neighbor实现，代码如下：

inputs_ = tf.placeholder(tf.float32, (None, 28, 28, 1), name='inputs') targets_ = tf.placeholder(tf.float32, (None, 28, 28, 1), name='targets') ### 编码器--压缩 conv1 = tf.layers.conv2d(inputs_, 16, (3,3), padding='same', activation=tf.nn.relu) # 当前shape: 28x28x16 maxpool1 = tf.layers.max_pooling2d(conv1, (2,2), (2,2), padding='same') # 当前shape: 14x14x16 conv2 = tf.layers.conv2d(maxpool1, 8, (3,3), padding='same', activation=tf.nn.relu) # 当前shape: 14x14x8 maxpool2 = tf.layers.max_pooling2d(conv2, (2,2), (2,2), padding='same') # 当前shape: 7x7x8 conv3 = tf.layers.conv2d(maxpool2, 8, (3,3), padding='same', activation=tf.nn.relu) # 当前shape: 7x7x8 encoded = tf.layers.max_pooling2d(conv3, (2,2), (2,2), padding='same') # 当前shape: 4x4x8 ### 解码器--还原 upsample1 = tf.image.resize_nearest_neighbor(encoded, (7,7)) # 当前shape: 7x7x8 conv4 = tf.layers.conv2d(upsample1, 8, (3,3), padding='same', activation=tf.nn.relu) # 当前shape: 7x7x8 upsample2 = tf.image.resize_nearest_neighbor(conv4, (14,14)) # 当前shape: 14x14x8 conv5 = tf.layers.conv2d(upsample2, 8, (3,3), padding='same', activation=tf.nn.relu) # 当前shape: 14x14x8 upsample3 = tf.image.resize_nearest_neighbor(conv5, (28,28)) # 当前shape: 28x28x8 conv6 = tf.layers.conv2d(upsample3, 16, (3,3), padding='same', activation=tf.nn.relu) # 当前shape: 28x28x16 logits = tf.layers.conv2d(conv6, 1, (3,3), padding='same', activation=None) #当前shape: 28x28x1 decoded = tf.nn.sigmoid(logits, name='decoded') #计算损失函数 loss = tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(labels=targets_, logits=logits) cost = tf.reduce_mean(loss) #使用adam优化器优化损失函数 opt = tf.train.AdamOptimizer(0.001).minimize(cost)

  4. 训练网络：

sess = tf.Session() epochs = 20 batch_size = 200 sess.run(tf.global_variables_initializer()) for e in range(epochs):     for ii in range(mnist.train.num_examples//batch_size):         batch = mnist.train.next_batch(batch_size)         imgs = batch[0].reshape((-1, 28, 28, 1))         batch_cost, _ = sess.run([cost, opt], feed_dict={inputs_: imgs,                                                          targets_: imgs})         print("Epoch: {}/{}...".format(e+1, epochs),               "Training loss: {:.4f}".format(batch_cost))

注意：20次迭代需要的时间可能有点长，需要耐心等待~

训练完成：

   

5. matplotlib绘图查看压缩后还原的图片与原图片的区别：

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=10, sharex=True, sharey=True, figsize=(20,4)) in_imgs = mnist.test.images[:10] reconstructed = sess.run(decoded, feed_dict={inputs_: in_imgs.reshape((10, 28, 28, 1))}) for images, row in zip([in_imgs, reconstructed], axes):     for img, ax in zip(images, row):         ax.imshow(img.reshape((28, 28)), cmap='Greys_r')         ax.get_xaxis().set_visible(False)         ax.get_yaxis().set_visible(False) fig.tight_layout(pad=0.1) sess.close()

输出：

可以看到有些压缩还原后多了些噪声，到此卷积自编码器实现完成，但是实际上目前构建的编码器并没有什么实际的用处，然而通过在嘈杂的图像上训练网络，它们可以很成功地去表示图像。我们可以通过在训练图像中加入高斯噪声来创建噪声图像，然后将值剪切到0到1之间。我们将使用噪声图像作为输入，并将原始的、干净的图像作为目标。这是我生成的噪声图像和去噪图像的一个例子。

四、使用卷积自编码器进行图像去噪

    1.    网络结构：

        由于去噪对于网络来说是一个更难的问题，我们将会使用更深层的卷积层，这里使用32-32-16来表示编码器的卷积层的深度，同样的深度在解码器中向后延伸。否则，体系结构和三中自编码器的结构一样。

inputs_ = tf.placeholder(tf.float32, (None, 28, 28, 1), name='inputs') targets_ = tf.placeholder(tf.float32, (None, 28, 28, 1), name='targets') ### 编码器 conv1 = tf.layers.conv2d(inputs_, 32, (3,3), padding='same', activation=tf.nn.relu) # 当前shape: 28x28x32 maxpool1 = tf.layers.max_pooling2d(conv1, (2,2), (2,2), padding='same') # 当前shape: 14x14x32 conv2 = tf.layers.conv2d(maxpool1, 32, (3,3), padding='same', activation=tf.nn.relu) # 当前shape: 14x14x32 maxpool2 = tf.layers.max_pooling2d(conv2, (2,2), (2,2), padding='same') # 当前shape: 7x7x32 conv3 = tf.layers.conv2d(maxpool2, 16, (3,3), padding='same', activation=tf.nn.relu) # 当前shape: 7x7x16 encoded = tf.layers.max_pooling2d(conv3, (2,2), (2,2), padding='same') # 当前shape: 4x4x16 ### 解码器 upsample1 = tf.image.resize_nearest_neighbor(encoded, (7,7)) # 当前shape: 7x7x16 conv4 = tf.layers.conv2d(upsample1, 16, (3,3), padding='same', activation=tf.nn.relu) # 当前shape: 7x7x16 upsample2 = tf.image.resize_nearest_neighbor(conv4, (14,14)) # 当前shape: 14x14x16 conv5 = tf.layers.conv2d(upsample2, 32, (3,3), padding='same', activation=tf.nn.relu) # 当前shape: 14x14x32 upsample3 = tf.image.resize_nearest_neighbor(conv5, (28,28)) # 当前shape: 28x28x32 conv6 = tf.layers.conv2d(upsample3, 32, (3,3), padding='same', activation=tf.nn.relu) # 当前shape: 28x28x32 logits = tf.layers.conv2d(conv6, 1, (3,3), padding='same', activation=None) #当前shape: 28x28x1 decoded = tf.nn.sigmoid(logits, name='decoded') loss = tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(labels=targets_, logits=logits) cost = tf.reduce_mean(loss) opt = tf.train.AdamOptimizer(0.001).minimize(cost)

    2.    进行100次迭代训练网络(时间更久，建议在GPU上训练)：

sess = tf.Session() epochs = 100 batch_size = 200 # Set's how much noise we're adding to the MNIST images noise_factor = 0.5 sess.run(tf.global_variables_initializer()) for e in range(epochs):     for ii in range(mnist.train.num_examples//batch_size):         batch = mnist.train.next_batch(batch_size)         # Get images from the batch         imgs = batch[0].reshape((-1, 28, 28, 1))                  # Add random noise to the input images         noisy_imgs = imgs + noise_factor * np.random.randn(*imgs.shape)         # Clip the images to be between 0 and 1         noisy_imgs = np.clip(noisy_imgs, 0., 1.)                  # Noisy images as inputs, original images as targets         batch_cost, _ = sess.run([cost, opt], feed_dict={inputs_: noisy_imgs,                                                          targets_: imgs})         print("Epoch: {}/{}...".format(e+1, epochs),               "Training loss: {:.4f}".format(batch_cost))

100次迭代后的loss

3.    测试网络的去噪效果：

    我们在测试图像中添加了噪声，并将它们传递给自动编码器。尽管有时很难分辨出原始的数字是什么，但它在消除噪音方面做得很好。

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=10, sharex=True, sharey=True, figsize=(20,4)) in_imgs = mnist.test.images[:10] noisy_imgs = in_imgs + noise_factor * np.random.randn(*in_imgs.shape) noisy_imgs = np.clip(noisy_imgs, 0., 1.) reconstructed = sess.run(decoded, feed_dict={inputs_: noisy_imgs.reshape((10, 28, 28, 1))}) for images, row in zip([noisy_imgs, reconstructed], axes):     for img, ax in zip(images, row):         ax.imshow(img.reshape((28, 28)), cmap='Greys_r')         ax.get_xaxis().set_visible(False)         ax.get_yaxis().set_visible(False) fig.tight_layout(pad=0.1)

    输出：

    可以看到，大多数情况下，去噪的效果还是不错的。

 

 源代码以及数据地址：参见这里