图像修复(3)| 基于mask操作和图像修复的一键去水印

前言

  上篇文章讲了手动去除水印的方法，下面介绍一下自动化去水印的方法，大体思路是这样子的：使用目标分割模型提取水印mask(本文用的U2net)，结合mask和修复神经网络(本文用的MI-GAN)实现一键去除水印

老规矩，先上效果图:

1.目标分割任务介绍

  目标分割（Object Segmentation）是计算机视觉中的一项重要任务，旨在识别图像中的目标并对其进行像素级的分割。它主要包括两种类型：语义分割（Semantic Segmentation）和实例分割（Instance Segmentation）。在语义分割中，目标被划分为不同的类别，而实例分割不仅要识别目标的类别，还要分辨同一类别中不同实例的像素。这里我们只需要用到语义分割的功能，下面是一些常见的语义分割模型:

1.1 DeepLabV3+

  DeepLabV3+是DeepLab系列的改进版本，采用了空洞卷积（Atrous Convolution）和空间金字塔池化（ASPP）来捕获不同尺度的上下文信息，并通过解码器模块恢复图像的空间分辨率。
特点： 使用空洞卷积增加感受野，避免降低分辨率。空间金字塔池化（ASPP）增强了多尺度特征的捕捉。强大的多尺度上下文信息融合能力，适应复杂场景。
优势： 高精度的分割效果，适合大规模数据集和复杂场景。
应用： 自动驾驶、卫星图像分析、城市景观分析。

1.2 U-Net

  U-Net是一种经典的编码器-解码器结构，采用跳跃连接（skip connections）将低级特征直接传递到解码器，以恢复图像的细节信息。最初用于医学图像分割，但广泛应用于其他领域。
特点： 编码器-解码器架构，加入跳跃连接使得低级特征能够被有效传递。适合小样本数据集，能够在少量数据上取得很好的表现。
优势： 特别适合医学图像分割及小数据集问题，细节恢复能力强。
应用： 医学图像分割、卫星图像、边缘检测等。

1.3 FCN (Fully Convolutional Network)

  FCN是语义分割的先驱之一，采用全卷积结构来替代传统的全连接层，使得网络能够接受任意大小的输入并输出相同大小的分割结果。
特点： 通过卷积层进行像素级分类，避免了传统CNN的固定输入尺寸限制。利用反卷积来恢复空间分辨率。
优势： 具有较高的灵活性，适合不同大小的输入。
应用： 自动驾驶、场景分割、物体识别等。

1.4 HRNet (High-Resolution Network)

  HRNet以保持高分辨率特征为核心思想，采用多分辨率并行的网络架构，在不同尺度上进行特征融合，显著提升了分割精度。
特点： 强调高分辨率特征的维护和多分辨率信息的融合。适用于高精度要求的任务。
优势： 在保留高分辨率特征的同时，提供了强大的上下文信息处理能力。
应用： 医学图像、人体姿态估计、图像分割等。

1.5 BiSeNet (Bilateral Segmentation Network)

  BiSeNet设计了一个双分支结构，分别处理空间信息和语义信息，目标是提升语义分割的计算效率，特别适用于实时场景。
特点： 双分支网络结构，一分支负责捕获语义信息，另一分支负责捕获空间信息。提供了更高的计算效率，适合实时任务。
优势： 高效，尤其在计算资源有限的情况下能快速进行实时分割。
应用： 自动驾驶、视频分析、实时场景分割。

1.6 SegNet

  SegNet采用编码器-解码器结构，通过使用池化索引来恢复图像分辨率。这种方法保留了编码器阶段的位置信息，避免了信息丢失。
特点： 通过池化索引传递信息，减少解码阶段的信息丢失。相对较轻，适合资源有限的环境。
优势： 计算开销较小，适用于大规模图像分割。
应用： 道路场景分割、城市景观分析等。

1.7 U2-Net

  U2-Net是一种非常强大的图像分割模型，特别适合于处理前景和背景分离任务。它采用两阶段架构，结合U-Net的优势和二元分支网络的特性，进一步提升了图像分割效果。
特点： 强大的边缘检测和前景提取能力，适用于细节分割任务。结合U-Net架构和二元分支结构，通过深度学习优化。
优势： 分割精度高，尤其在处理具有显著前景与背景分离的图像时表现突出。
应用： 人像分割、物体检测、边缘检测等。

1.8 PSPNet (Pyramid Scene Parsing Network)

  PSPNet引入了金字塔池化模块（PSP），通过对输入图像进行多尺度池化，来增强对不同尺度上下文信息的捕获，从而提升图像分割效果。
特点： 使用金字塔池化模块增强图像的上下文信息理解。提供多尺度特征融合，提升对复杂场景的理解能力。
优势： 对复杂场景和大场景的分割具有较强的优势。
应用： 城市场景分割、道路检测等。

目标分割模型比较

  从热度上看，DeepLabV3+ 和 U-Net 依然是语义分割领域的主流且表现出色的模型，HRNet 在高精度任务中突出表现，适合高分辨率特征提取，BiSeNet 则以实时分割为优势，广泛应用于自动驾驶等实时任务；FCN 虽不再是最前沿，但仍在基础分割任务中具有历史意义，U2-Net 在细节分割上有一定优势，适用于精细化分割任务。至于我为什么选U2net，我亦无他，惟手熟尔。

2.目标分割任务训练

2.1 下载项目

git clone https://github.com/xuebinqin/U-2-Net.git

2.2 配置训练环境

进入https://github.com/xuebinqin/U-2-Net可以看到需要环境：

根据文档安装

cd U-2-Net
conda create -n u2net python=3.6
conda activate u2net 
pip install -r requirements.txt 

我安装的时候opencv-python安装不上，可以使用以下命令安装:

pip install opencv-python==4.5.4.60  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

2.2 下载数据集

我用的公共数据集CLWD，可以在网上下，大概是这样的：

我们只需要这两个文件夹，找不到数据集的也可以问我要。

2.3 开始训练

在项目底下创建train_data文件夹，将步骤2.2图中所示文件夹复制进去，使用u2net_train.py就可以开始训练了。
因为训练数据集有6w张图片，需要很长时间模型才能收敛，我用8张Tesal P4训练了一天一夜才训练了不到50个epoch，不过好在收敛了。

3.修复神经网络

修复神经网络的的情况就不赘述了，上一篇文章有写。
图像修复(2)| 基于mask操作和图像修复的去水印、图像补全、去除瑕疵与污点

总结

  我最初打算结合检测模型和修复神经网络来去除水印，然而发现这种方法的效果并不理想。对于有兴趣的研究者，完全可以尝试进一步探索这个方向。一种可能的策略是，首先使用检测模型定位出水印区域，然后通过目标分割技术提取出水印的掩码图。接着，可以将掩码图输入到修复神经网络中，利用其强大的修复能力恢复被水印覆盖的区域，从而达到去水印的效果。这种方法结合了多种技术，可能会在进一步优化后取得更好的效果。