一、DenseCRF 简介
DenseCRF (Dense Conditional Random Field)，即密集条件随机场，是一种基于 MRF（马尔可夫随机场） 的图像分割方法。与传统 MRF 方法相比，DenseCRF 算法在计算过程与模型中引入了更多的信息，这些信息有助于提高分类精度。DenseCRF 是先前算法的改良版本，它不仅适用于二分类问题，更适用于多分类问题。DenseCRF 算法应用简单，运行速度快而且可靠，被广泛应用于图像分割领域。
二、DenseCRF 工作原理
DenseCRF 算法主要由两个部分组成，分别是势函数（potentials） 和标准函数（kernels）。Potentials 函数对于图像上的每个像素，都会估计一个相对应的能量值，而 kernel 函数则是对 Potentials 函数进行参数调整，使它能尽可能地拟合训练集数据，减少误差。
DenseCRF 的 Potentials 函数主要通过以下两个方式来设计。
1. 条件随机场（Conditional Random Fields）
CRFs 算法是 MRF 的一种特例，它在处理固定大小而标签依赖性问题时具有最佳效果。
DenseCRF 使用了针对处于固定pos，处于某个标签上（)的0/1特征的函数，这些特征的组合是potentials函数的数学式。将CRF和神经网络结合，能够起到更好的特效提取作用。
2. 二元势函数（Bilateral potentials）
Bilateral 运算是将颜色和空间（或纹理）联合起来在图像中进行推导，建立两类像素间的惩罚函数。具体到每个像素上，它既与其颜色临近的像素保持相似，也与它在空间上邻近的像素保持相似，这使得得到的分割的边缘更加柔和和鲁棒。
三、DenseCRF 实现代码
import numpy as np
import pydensecrf.densecrf as dcrf
#定义一个DenseCRF处理类
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 算法的优势和局限性
1. 优势
- 边缘被更自然地分割，过于锐利的边缘被避免
- 更准确的先验水平，在颜色信息不足的情况下，可以使用空间先验
- 速度更快，尤其是图像分割复杂度比较高时表现更为突出
2. 局限性
- 在面对复杂形状或分割的同时还要处理空间和颜色特征，处理上会更复杂一些
- 过于复杂的模型还需要设置计算的算法优化
五、总结
DenseCRF 作为一种改良了的 MRF 算法，采用了更多信息来优化它的分类精度，从而使它在图像分割等领域中展现出比传统方法更好的性能。虽然它具有很多优点，但在某些情况下也存在一定的局限性，需要我们对其模型和算法进行优化。
