DenseCRF：在圖像分割中的應用

一、DenseCRF 簡介

DenseCRF (Dense Conditional Random Field)，即密集條件隨機場，是一種基於 MRF（馬爾可夫隨機場） 的圖像分割方法。與傳統 MRF 方法相比，DenseCRF 算法在計算過程與模型中引入了更多的信息，這些信息有助於提高分類精度。DenseCRF 是先前算法的改良版本，它不僅適用於二分類問題，更適用於多分類問題。DenseCRF 算法應用簡單，運行速度快而且可靠，被廣泛應用於圖像分割領域。

二、DenseCRF 工作原理

DenseCRF 算法主要由兩個部分組成，分別是勢函數（potentials） 和標準函數（kernels）。Potentials 函數對於圖像上的每個像素，都會估計一個相對應的能量值，而 kernel 函數則是對 Potentials 函數進行參數調整，使它能儘可能地擬合訓練集數據，減少誤差。

DenseCRF 的 Potentials 函數主要通過以下兩個方式來設計。

1. 條件隨機場（Conditional Random Fields）

CRFs 算法是 MRF 的一種特例，它在處理固定大小而標籤依賴性問題時具有最佳效果。

DenseCRF 使用了針對處於固定pos，處於某個標籤上（)的0/1特徵的函數，這些特徵的組合是potentials函數的數學式。將CRF和神經網絡結合，能夠起到更好的特效提取作用。

2. 二元勢函數（Bilateral potentials）

Bilateral 運算是將顏色和空間（或紋理）聯合起來在圖像中進行推導，建立兩類像素間的懲罰函數。具體到每個像素上，它既與其顏色臨近的像素保持相似，也與它在空間上鄰近的像素保持相似，這使得得到的分割的邊緣更加柔和和魯棒。

三、DenseCRF 實現代碼

import numpy as np
import pydensecrf.densecrf as dcrf

#定義一個DenseCRF處理類
class CRF(object):
    def __init__(self, iter_num, pos_w, pos_xy_std, bi_w, bi_xy_std, bi_rgb_std):

        self.iter_num   = iter_num
        self.pos_w      = pos_w
        self.pos_xy_std = pos_xy_std
        self.bi_w       = bi_w
        self.bi_xy_std  = bi_xy_std
        self.bi_rgb_std = bi_rgb_std

    def dense_crf(self, img, prob_map):
        C, H, W = prob_map.shape

        d = dcrf.DenseCRF2D(W, H, C)
        U = -np.log(prob_map)
        U = U.reshape((C, -1))
        U = U.astype(np.float32)

        img = img.astype(np.uint8)
        img = img.reshape((3, -1))

        d.setUnaryEnergy(U)
        d.addPairwiseGaussian(sxy=self.pos_xy_std, 
                        srgb=self.pos_w, 
                        compat=3)
        d.addPairwiseBilateral(sxy=self.bi_xy_std, 
                        srgb=self.bi_rgb_std, 
                        rgbim=img, 
                        compat=self.bi_w)

        Q = d.inference(self.iter_num)
        Q = np.array(Q).reshape((C, H, W))
        return Q

四、DenseCRF 算法的優勢和局限性

1. 優勢

• 邊緣被更自然地分割，過於銳利的邊緣被避免
• 更準確的先驗水平，在顏色信息不足的情況下，可以使用空間先驗
• 速度更快，尤其是圖像分割複雜度比較高時表現更為突出

2. 局限性

• 在面對複雜形狀或分割的同時還要處理空間和顏色特徵，處理上會更複雜一些
• 過於複雜的模型還需要設置計算的算法優化

五、總結

DenseCRF 作為一種改良了的 MRF 算法，採用了更多信息來優化它的分類精度，從而使它在圖像分割等領域中展現出比傳統方法更好的性能。雖然它具有很多優點，但在某些情況下也存在一定的局限性，需要我們對其模型和算法進行優化。