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user: 3. 被动式太赫兹人体安检图像中小目标检测的模型 3.1. 被动式太赫兹人体安检图像的预处理 太赫兹图像预处理的主要目的是提高图像的质量，从而有利于下一步的检测。在被动太赫兹安检中，影响成像的主要因素有两个：1) 由于光波的衍射和干扰，被动式太赫兹图像中会引入随机噪声，如波纹噪声等；2) 空气中的水分吸收太赫兹波，导致了图像的对比度低，边缘模糊。为了解决上述两个因素带来的问题，我们采用图像去噪和增强算法对随机噪声进行滤波，提高了图像的对比度、边缘模糊度和图像质量。 3.1.1. 去噪预处理 为了消除被动式太赫兹图像中存在的随机噪声，在目标检测前我们对其进行了去噪处理。其中，去噪算法大体可分为两类：一类是应用广泛的滤波算法，如中值滤波、均值滤波和高斯滤波。另一类是复杂的滤波方法，如各向异性扩散滤波。由于后者的原理比较复杂，计算量很大。因此不能满足人体安检对于实时性的需求。因此，本文我们主要分析了中值滤波、均值滤波和高斯滤波算法的原理： 中值滤波：中值滤波是一种非线性滤波，广泛用于数字图像处理中。中值滤波的主要思想是逐像素地对图像进行滤波，用相邻的数个像素值的中值代替每个像素值。其中，相邻的数个像素值的模式被称为“窗口”，它在整个图像上逐像素滑动。所有像素值将在窗口中排序。为了避免图像模糊，我们通常使用3 × 3窗口来处理图像 均值滤波：均值滤波是一种线性滤波算法。其过程与中值滤波非常相似。在窗口中，均值滤波没有用中值来替换图像中的每个像素，而是用窗口的平均值来替换它。平均值的计算方法如下： g ( x ， y ) = 1 n Σ f ( x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n ， y 1 ， y 2 ， ⋯ ， y n ) (1) 其中， f ( x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n ， y 1 ， y 2 ， ⋯ ， y n ) 是窗口中所有像素值的和， n 表示像素的总数， g ( x ， y ) 表示像素的平均值。 高斯滤波：高斯滤波是另一种线性滤波算法。它适用于消除高斯噪声，并广泛应用于图像处理中，不同于均值滤波，高斯滤波使用窗口中的加权均值代替每个像素值。它也贯穿整个图像 图2. 各种去噪算法的效果图 如图2所示，高斯滤波可以去除被动式太赫兹人体安检图像中的随机噪声，但是它也使得图像过于模糊，无法顺利完成目标检测。而均值滤波没有使被动太赫兹图像变得模糊，但是随机噪声也并没有被完全消除。中值滤波不仅可以去除图像的随机噪声，而且使图像模糊的程度也较小。因此我们采用中值滤波算法来去除被动式太赫兹人体图像中的随机噪声。 3.1.2. 增强预处理 经过去噪处理后，被动式太赫兹人体安检图像中的随机噪声被被去除。但是，图像中目标物体的对比度和边缘模糊度没有得到改善，因此我们采用图像增强的方法来改善目标物体的对比度和边缘模糊度。增强算法可分为空域增强、频率增强和空频结合增强算法。其中，空域算法是通过直接修改像素的灰度值来获得增强效果，它包括线性变换、非线性变换；频率增强算法通过傅立叶变换将图像变换到频域，然后所有的增强算子对图像进行处理，最后进行逆傅立叶变换得到增强图像。该算法具有复杂度低、转换和应用性好的优点，但不能增强局部细节。而小目标物体的特征属于太赫兹人体安检图像中的局部特征；空频结合增强算法在图像边缘信息分析方面具有一定的优势，但它的计算量大，不能满足安全检查的需要。因此，我们将空域增强作为我们的增强方法。而空域增强算法可以分为线性变换和指数非线性变换，下面我们分别对这两种算法进行分析。 线性变换：线性变换算法是一种基于图像灰度的变换，主要通过调整图像的灰度分布，使图像更加清晰，从而使得检测目标更易于识别。由于各种外界环境的影响，图像的灰度范围往往被限制很窄。这些影响导致图像边缘变得模糊，同时对比度不够明显。而通过线性变换可以扩大图像的灰度范围，从而实现增强效果。图像的线性变换公式是 g ( x ， y ) = d − c b − a × [ f ( x ， y ) − a ] + c (2) 其中， f ( x ， y ) 表示的是原始图像， g ( x ， y ) 表示的是线性变换后的图像。 [ a ， b ] 是原始图像的灰度范围， [ c ， d ] 是线性变换后的图像灰度范围。该变换公式将原先的范围 [ a ， b ] 转换成了 [ c ， d ] 。 指数非线性变换：指数非线性变换是通过指数函数进行变换的算法。它可以扩展原始图像中较亮像素的灰度值，增强图像的明暗区域的对比度。其转换公式为： g ( x ， y ) = b f ( x ， y ) (3) 其中 f ( x ， y ) 表示原始图像， g ( x ， y ) 变换后的图像， b 表示常数，在这由于太赫兹图像是灰度图，我们设置为2。然而，我们无法从图像中分辨出哪个变换更好。为了找出哪种算法更好，我们使用直方图来比较线性变换和指数非线性变换的像素分布。直方图的峰值越高，变换效果越好。图3表明指数非线性变换优于线性变换。 图3. 图像的灰度直方图 图4. SSD网络结构和优化后的SSD网络结构的比较 3.2. 针对小目标检测优化的SSD模型 SSD是前馈卷积网络。它产生一个默认框的集合，并为这些框中对象类实例的存在评分，然后通过非最大抑制算法来完成最终检测。 SSD模型的核心主要是特征提取层。特征提取层主要利用3 × 3大小的两个卷积核进行等位卷积。并行卷积用于边界回归和对象分类。并行卷积可以实现浅层特征图中小目标(具有多个特征)和深层特征图中大目标(具有明显特征)的检测。特征提取网络主要在卷积层conv4_3， conv6_2， conv7_1， conv7_2， conv8_2， conv9_2 and conv11_2 (如图4(a)所示)。为了提高被动太赫兹图像中小目标检测的准确性，我们在SSD模型中做了以下更改： 针对深层网络中小目标可能丢失的特点，对SSD网络结构进行了优化。在SSD网络的conv4_3层的基础上，在SSD中增加了两个卷积层，分别是conv4_1和conv4_2 (额外的特征提取层)，这两个卷积层能够更好地提取图像的低维特征。由于conv4_1和conv4_2在网络中的位置相对靠前，因此特征层的参数会较大，可能导致网络在训练过程中难以收敛。为了解决这个问题，我们为conv4_1和conv4_2层设置了L2归一化操作，该操作主要是通过归一化使得参数大的网络层更易收敛。 在SSD的模型中，先验框的个数需要随着模型特征层数的加深而不断地增加。先验框尺寸的计算公式如下所示： S k = S min + S max − S min m − 1 ( k − 1 ) ， k ∈ [ 1 ， m ] (4) 其中， S k 表示先验框相对于比例图的比例，而 S max 和 S min ，表示先验框所占比例的最大和最小值，SSD模型直接将其设置为0.2和0.9。其中，k表示是第k个特征提取层，m根据先验知识人为地设置为5，为了更好的提取特征来进行小目标物体的检测，第一层卷积conv4_3的先验框比例单独设置为 S min / 2 。 然而，在SSD中先验框尺寸和比例的选择和设置都完全取决于模型训练者的经验，这样的设置太过于主观，没有广泛的通用性，因此，我们在先验框的选择上采用了k-mean的聚类，从而能够根据检测图像的性质，自动选择先验框的尺寸和比例。K-mean聚类的算法步骤如下所示： 1) 初始化K个检测目标中心点； 2) 通过样本和中心点之间的欧几里得距离确定样本的种类； 3) 根据样本的种类更新中心点的位置； 4) 反复执行第2，3步直达样本的位置不再变化为止。 数据增强：为了使得模型在检测过程中更加健壮，每张用于训练的图像我们都会随机选择一下一种处理方式： • 使用整张原始图像作为输入； • 对图像按照0.2，0.4，0.6和0.8的比例随机采样； • 对图像进行水平或垂直位移； • 镜像翻转图像。