开发丨图像处理一定要用卷积神经网络?这里有一个另辟蹊径的方法

近年来,卷积神经网络(CNN)以其局部权值共享的特殊结构在语音识别和图像处理等方面得到了快速发展,特别是大型图像处理方面,更是表现出色,逐渐成为了行业内一个重要的技术选择。

不过,好用并不代表万能。这里 AI 科技评论从一个卫星图像分析的具体实例出发,介绍了CNN建模和本地拉普拉斯滤波这两种分析技术的效果对比,最终我们发现,本地拉普拉斯滤波的效果反而更好。

卷积神经网络

为了从卫星图像中分析和评估一项自然灾害造成的损失,首先需要得到相关地理区域实时的高分辨率的卫星图像,这是进行后续所有分析的数据基础。目前,除了Google Earth之外,最方便也最经济的数据来源就是OSM(OpenStreetMap)开源地图计划。该计划于2004年在美国创立,类似于维基百科,鼓励全球用户自由无障碍地分享和使用地理位置数据。

由于OSM提供的是矢量数据(Vector Data),为了便于空间分析和地表模拟,因此需要利用GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)库中的 gdal_rasterize 工具将其转化为栅格数据(Raster Data)。

AI 科技评论注:矢量数据和栅格数据都是地理信息系统(GIS)中常见的分析模型。其中栅格结构是以规则的阵列来表示空间地物或现象分布的数据组织,组织中的每个数据表示地物或现象的非几何属性特征。特点是属性表现明显,便于空间分析和地表模拟,但定位信息隐含。而矢量数据结构是通过记录坐标的方式尽可能精确地表示点、线和多边形等地理实体,坐标空间设为连续,允许任意位置、长度和面积的精确定义。特点是定位信息明确,但属性信息隐含。

得到栅格数据之后,下一步是利用Caffe开源框架和CNN模型对系统进行训练。如图所示为CNN模型的一种参数设置。

CNN模型的一种参数设置

利用大量数据训练得到的卷积神经网络模型处理灾后的图像,识别出的受灾房屋情况如图所示(图中白色色块代表房屋,具体可对比后面拉普拉斯滤波的处理结果)。

CNN的分析结果,左图为灾前的图像,右图为灾后的图像

拉普拉斯滤波

另一种方式是跨过GDAL转换,利用拉布拉斯滤波直接在矢量数据的基础上进行分析。

具体方法是:对比灾前和灾后两张图像,识别房屋的变化和两个图像的重叠部分,从而对受灾程度做出评估。本例中将对比阈值设为10%,即如果灾后图像中某个房屋的面积小于灾前面积的10%,那么就判定这一房屋已经被损毁。

需要注意的是,这里用到了两个重要的滤波器。一个是拉普拉斯滤波,作用是识别出图像中所有突出的不平整的部分(这里即所有的房屋轮廓),然后将其标记并绘制出来。另一个是设置为10%的“噪声”滤波,即对比灾前和灾后的图像,按照10%的阈值过滤出受灾的房屋。

相比CNN的方法,这里用到了该问题的一个独特属性,即房屋总是高于地面的,而且利用多边形方块可以清晰地标出其轮廓。

拉普拉斯滤波模型

如图所示为 Matlab 建模的本地拉普拉斯滤波窗口,其中“img”变量为包含4个通道的原始图像,其中除了RGB三原色通道外,还有一个额外的 Alpha 通道,用来标明每个像素点的灰度信息。而变量“img1”是与“img”完全相同的图像,只是被滤除了 Alpha 通道。

拉普拉斯滤波结果,红色色块为房屋

OpenCV滤波模型

如图所示是利用OpenCV开源计算机视觉库实现的第二个滤波器,以及滤波结果,可以看到受灾房屋被清晰地滤出了(相对CNN来说)。

OpenCV滤波结果

如图所示为两个滤波器的作用效果。

两个滤波器的综合作用结果

在输出结论前,还需要将此时的滤波结果与灾前图像进行最后的对比,用14%的面积阈值判定最终的受灾房屋情况,以避免此前计算中引入的误差。

14%面积的阈值判定

如图所示,其中黄色为拉普拉斯滤波的结果,绿色为灾前图像。

识别出受损房屋之后,借助灾前OSM数据库的帮助,还可以通过QGIS工具方便地导出每间受损房屋的地址列表信息。具体步骤是:首先将灾前OSM数据导入QGIS平台最为底层信息,然后导入之前的分析结果,通过对比得到受损房屋的具体位置,然后导入一份XML格式的拓扑结构说明文件,接着利用SpatiaLite数据库管理平台就能根据需要导出一份具体房屋和地址相对应的列表信息。

利用 QGIS 和 SpatiaLite 导出地址列表

最终对比发现,以CNN技术为核心的受灾房屋识别准确率只有78%,而拉布拉斯滤波则高达96.3%。另外,拉布拉斯滤波的这一优势在灾前建筑的识别上也得到了延续,其正常建筑的识别准确率高达97.9%,而相比之下CNN只有93%。到这里结论已经很明显了:基于平整度识别的拉普拉斯滤波最终效果要优于基于大数据训练的CNN卷积神经网络。

需要指出的是,上文提到的拉普拉斯滤波法的重要意义并不局限于其技术实现本身,这种根据特殊问题采取特殊处理方法的应对策略,也同样值得我们思考。

来源:medium,由 AI 科技评论编译。

原文发布于微信公众号 - AI科技评论(aitechtalk)

原文发表时间:2017-01-09

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

来自专栏AI研习社

机器学习当中的数学闪光:如何直观地理解 LDA

主题建模是指识别用于描述一组文档的最合适的主题。这些主题只有在主题建模过程中才会出现(因而称为隐藏的)。一个流行的主题建模方法就是广为人知的Latent Dir...

664
来自专栏贾志刚-OpenCV学堂

大伽带你入门OpenCV Python计算机视觉

【OpenCV学堂】原创文章作者 贾志刚 推出 OpenCV Python系列视频教程,全套视频教程基于OpenCV Python语言API讲述,简单易学,内容...

1232
来自专栏大数据文摘

斯坦福CS231N深度学习与计算机视觉第二弹:图像分类与KNN

1534
来自专栏大数据挖掘DT机器学习

深度学习:用tensorflow建立线性回归模型

1. TensorFlow 是什么 是一个深度学习库,由 Google 开源,可以对定义在 Tensor(张量)上的函数自动求导。 Tensor(张量)意...

3875
来自专栏杨熹的专栏

手写,纯享版反向传播算法公式推导

每次推导公式时,感觉整个世界都安静了下来! 学神经网络,那么它的训练利器:反向传播算法,不能不会哦 ? ? 是不是看到这样的公式就头晕脑胀? ? 下面拆解开来,...

2994
来自专栏wym

OpenCV-3计算机视觉(Canny边缘检测)

函数原型:edge = cv2.Canny(image, threshold1, threshold2[, edges[, apertureSize[, L2g...

664
来自专栏杨熹的专栏

读书|《Mastering Machine Learning with Python in Six Steps》

蜗牛最近精力真是有限,很快就要大考了,不过读书不能停。 接下来几天读一读 《Mastering Machine Learning with Python in ...

34010
来自专栏PPV课数据科学社区

大赛 | Kaggle 数据挖掘比赛经验分享

简介 Kaggle 于 2010 年创立,专注数据科学,机器学习竞赛的举办,是全球最大的数据科学社区和数据竞赛平台。笔者从 2013 年开始,陆续参加了多场 K...

35712
来自专栏MixLab科技+设计实验室

技术解读《延禧攻略》的色彩搭配

本文接上一期《用word2vec解读延禧攻略人物关系》,从另外一个角度(色彩),对延禧的剧照及海报的颜色在数据上进行技术解读。通过从网上收集的剧照、海报图片等,...

682
来自专栏数据派THU

13张动图助你彻底看懂马尔科夫链、PCA和条件概率!

[ 导读 ]马尔科夫链、主成分分析以及条件概率等概念,是计算机学生必学的知识点,然而理论的抽象性往往让学生很难深入地去体会和理解。而本文,将这些抽象的理论概念,...

701

扫码关注云+社区