蔣 超，黃 松,2，惠戰(zhàn)偉,2

(1.陸軍工程大學(xué) 指揮控制工程學(xué)院，江蘇 南京 210007;2.全軍軍事訓(xùn)練軟件測(cè)評(píng)中心，江蘇 南京 210007)

0 引 言

圖像區(qū)域生長(zhǎng)是圖像分割的常用方法之一[1]，是指將圖像中成組的像素或區(qū)域發(fā)展成更大區(qū)域的過(guò)程。從種子點(diǎn)的集合開始，區(qū)域增長(zhǎng)是通過(guò)將與每個(gè)種子點(diǎn)具有相似屬性如顏色、灰度、紋理等的相鄰像素合并到此區(qū)域的過(guò)程。

軟件測(cè)試是保證軟件可靠性和軟件質(zhì)量的重要手段，是評(píng)估軟件能否滿足設(shè)計(jì)需求的過(guò)程。當(dāng)前，圖像處理軟件的測(cè)試更多的是由領(lǐng)域?qū)＜沂謩?dòng)完成，依賴其經(jīng)驗(yàn)來(lái)判斷輸出結(jié)果是否正確，這種測(cè)試方法效率低下并且無(wú)法保證測(cè)試充分性和正確性。

傳統(tǒng)軟件測(cè)試面臨的一大難題是預(yù)期輸出結(jié)果很難甚至無(wú)法獲取，即測(cè)試判定問(wèn)題(test oracle problem)[2]。為了解決此問(wèn)題，Meyer等提出利用統(tǒng)計(jì)的方法來(lái)驗(yàn)證圖像處理程序的正確性[3]，Jameel等提出利用支持向量機(jī)的方法來(lái)構(gòu)建程序測(cè)試判定[4]，Din等提出利用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法來(lái)構(gòu)建程序測(cè)試判定并成功將此方法應(yīng)用于衍射圖像處理軟件測(cè)試中[5]。

為了緩解測(cè)試判定問(wèn)題，香港中文大學(xué)的Chen T Y等提出了蛻變測(cè)試技術(shù)(metamorphic testing，MT)[6]。該技術(shù)針對(duì)程序預(yù)期輸出難以獲取的問(wèn)題，將檢查程序的實(shí)際輸出是否符合預(yù)期輸出轉(zhuǎn)變?yōu)闄z查程序的多個(gè)執(zhí)行結(jié)果之間是否滿足某特性關(guān)系，這種關(guān)系被稱為“蛻變關(guān)系”。蛻變測(cè)試以原始輸入為基礎(chǔ)，以蛻變關(guān)系為判斷準(zhǔn)則，當(dāng)測(cè)試用例之間滿足一定的輸入關(guān)系時(shí)，檢查輸出之間是否符合相應(yīng)的蛻變關(guān)系，若不滿足，則可以認(rèn)為軟件存在缺陷，這就為緩解測(cè)試判定問(wèn)題提供了一種有效途徑。

當(dāng)前蛻變測(cè)試的研究熱點(diǎn)是蛻變關(guān)系的構(gòu)造及其在不同領(lǐng)域的應(yīng)用[7]，對(duì)測(cè)試過(guò)程的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范研究不是很多，這就造成了測(cè)試過(guò)程的隨意性和盲目性。為了減少人為因素對(duì)測(cè)試過(guò)程的干擾，規(guī)范蛻變測(cè)試流程，文中提出了一種適用于圖像區(qū)域增長(zhǎng)程序的蛻變測(cè)試框架，并對(duì)其中的相關(guān)模塊的實(shí)現(xiàn)方法進(jìn)行介紹。

1 圖像區(qū)域增長(zhǎng)程序的蛻變測(cè)試框架

針對(duì)圖像區(qū)域增長(zhǎng)程序的特點(diǎn)，提出了由蛻變關(guān)系構(gòu)造、原始測(cè)試用例的自動(dòng)生成、衍生測(cè)試用例自動(dòng)生成、區(qū)域增長(zhǎng)程序自動(dòng)執(zhí)行、測(cè)試結(jié)果自動(dòng)判定、測(cè)試有效性度量和蛻變關(guān)系優(yōu)化等模塊組成的蛻變測(cè)試框架，如圖1所示。

圖1 圖像區(qū)域增長(zhǎng)程序蛻變測(cè)試框架

1.1 蛻變關(guān)系構(gòu)造

蛻變測(cè)試的結(jié)果可以分為以下四類，如表1所示。通常第一種與第二種情況是經(jīng)常遇到的，第一種情況對(duì)于程序的正確性有一定參考價(jià)值，第二類能夠發(fā)現(xiàn)程序中存在的錯(cuò)誤。因此，有效的蛻變關(guān)系應(yīng)當(dāng)使得第一種和第二種情況盡可能多的出現(xiàn)。在測(cè)試過(guò)程中，蛻變關(guān)系的構(gòu)造是實(shí)施蛻變測(cè)試的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其質(zhì)量的優(yōu)劣直接影響到蛻變測(cè)試的性能和效率，也是影響自動(dòng)化蛻變測(cè)試的重要因素。

表1 蛻變測(cè)試結(jié)果分析

Murphy等針對(duì)數(shù)值計(jì)算函數(shù)提出了6條通用蛻變關(guān)系[8]，如表2所示。6類常見蛻變關(guān)系可以作為構(gòu)造蛻變關(guān)系的依據(jù)，但更需要針對(duì)不同待測(cè)程序的特性構(gòu)造不同的蛻變關(guān)系。針對(duì)圖像處理軟件的特點(diǎn)，可以從以下幾個(gè)方面著手構(gòu)建蛻變關(guān)系：

(1)幾何屬性。對(duì)原始輸入圖像做幾何變換可以得到新的輸入圖像，這樣并未影響圖像的內(nèi)部布局，因此兩幅圖像的生長(zhǎng)結(jié)果應(yīng)當(dāng)保持相應(yīng)的幾何關(guān)系。

(2)算法特性。給定輸入圖像后，區(qū)域增長(zhǎng)程序的輸出受控制參數(shù)的影響。Chen等提出了基于策略選擇的系統(tǒng)構(gòu)建蛻變關(guān)系的方法[9]，即改變一個(gè)輸入?yún)?shù)，控制其他輸入?yún)?shù)，查看輸出結(jié)果的變化是否符合預(yù)期。

表2 常見數(shù)值蛻變關(guān)系

1.2 原始測(cè)試用例自動(dòng)生成

原始測(cè)試用例生成是影響測(cè)試效率的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，現(xiàn)有的測(cè)試用例生成技術(shù)主要有特殊值選取、隨機(jī)值選取和迭代生成等[10]。目前應(yīng)用最廣泛的是隨機(jī)值選取和特殊值選取兩種方法[11]。特殊值選取與待測(cè)程序和測(cè)試人員相關(guān)度很大，且生成的測(cè)試用例數(shù)量有限，難以保證測(cè)試充分性。隨機(jī)值選取的測(cè)試效果優(yōu)于特殊值，且可視為無(wú)偏的，但是測(cè)試過(guò)程帶有一定的盲目性。迭代生成的方法是將每次產(chǎn)生的衍生用例作為下一次測(cè)試的原始用例，但這種方法容易造成狀態(tài)爆炸問(wèn)題，實(shí)際使用范圍有限。對(duì)于圖像區(qū)域增長(zhǎng)程序，原始測(cè)試用例包含圖像數(shù)據(jù)和程序控制參數(shù)。

原始輸入圖像的常見來(lái)源有兩種，一是從標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試數(shù)據(jù)集中選取，二是由測(cè)試人員自動(dòng)生成。從測(cè)試圖像數(shù)據(jù)集選取也可分為隨機(jī)選取和啟發(fā)式選取。標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集存在一個(gè)缺點(diǎn)，即通用的測(cè)試數(shù)據(jù)很難涵蓋待測(cè)程序的特定功能，因此就產(chǎn)生了根據(jù)需求自動(dòng)生成圖像的方法。最直接的圖像生成方法就是隨機(jī)生成或者依據(jù)概率生成，這種簡(jiǎn)單的方法的弊端就是生成的圖像脫離現(xiàn)實(shí)，參考價(jià)值不足。Tahir等提出了利用符號(hào)執(zhí)行技術(shù)生成測(cè)試圖像[12]，Matthew等提出利用程序性噪聲生成測(cè)試圖像[13]，Hu等提出利用模板生成灰度圖像[14]，這些方法為圖像自動(dòng)生成提供了很好的借鑒。

在給定輸入圖像后，種子點(diǎn)的選擇和閾值設(shè)定將直接影響圖像區(qū)域生長(zhǎng)效果。文獻(xiàn)[15]介紹了種子點(diǎn)的自動(dòng)選取方法，生長(zhǎng)閾值和生長(zhǎng)個(gè)數(shù)閾值采用Otsu方法全局最佳自動(dòng)生成。

1.3 衍生測(cè)試用例自動(dòng)生成

根據(jù)蛻變關(guān)系的定義，可以將蛻變關(guān)系分解為輸入關(guān)系、程序函數(shù)關(guān)系和輸出關(guān)系。衍生測(cè)試用例是由原始測(cè)試用例根據(jù)輸入關(guān)系生成的，此項(xiàng)工作可以由計(jì)算機(jī)自動(dòng)完成。值得注意的是，圖像處理軟件中，測(cè)試用例包含圖像數(shù)據(jù)和控制參數(shù)，衍生用例的生成需要同時(shí)對(duì)兩者進(jìn)行處理。

1.4 測(cè)試結(jié)果自動(dòng)判定

圖像的輸入數(shù)據(jù)可以視為函數(shù)f(x,y),其中(x,y)對(duì)應(yīng)圖像像素點(diǎn)坐標(biāo)，f(x,y)就是其對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)上的屬性值，因此區(qū)域增長(zhǎng)后生成的圖像依然可以看作一個(gè)函數(shù)。根據(jù)蛻變關(guān)系中的輸出關(guān)系，原始測(cè)試用例和衍生測(cè)試用例的輸出是否滿足蛻變關(guān)系就可以由計(jì)算機(jī)來(lái)自動(dòng)判定，提高了判定的效率和準(zhǔn)確性。

1.5 測(cè)試充分性判定

蛻變測(cè)試過(guò)程中，不滿足蛻變關(guān)系意味著程序錯(cuò)誤，然而輸出之間滿足蛻變關(guān)系并不能保證程序正確。如果程序是正確的，那么測(cè)試終止條件和測(cè)試充分性就是需要考慮的問(wèn)題。為此測(cè)試框架引入了測(cè)試充分性判定。

當(dāng)選定一幅圖像和一個(gè)蛻變關(guān)系后，自動(dòng)執(zhí)行測(cè)試流程，執(zhí)行完畢后，計(jì)算程序路徑覆蓋率，若不滿足覆蓋率要求，則依次使用下一個(gè)蛻變關(guān)系，若蛻變關(guān)系使用完畢，則使用下一幅圖像，直至覆蓋率滿足測(cè)試要求，整改測(cè)試過(guò)程結(jié)束。考慮到部分程序有一定冗余，部分路徑可能永遠(yuǎn)不能覆蓋，若到達(dá)一定測(cè)試階段，測(cè)試覆蓋率不滿足測(cè)試的要求，但也不再增長(zhǎng)，亦可結(jié)束測(cè)試。

1.6 蛻變關(guān)系優(yōu)化

不同的蛻變關(guān)系其檢錯(cuò)能力也不一樣。在測(cè)試過(guò)程中，為了提高測(cè)試效率，需要不斷優(yōu)化測(cè)試過(guò)程，蛻變關(guān)系優(yōu)化就是選取一些檢錯(cuò)能力強(qiáng)的蛻變關(guān)系，剔除檢錯(cuò)能力弱的蛻變關(guān)系?？偟膩?lái)講，有效的蛻變關(guān)系會(huì)涉及到程序的核心功能，程序執(zhí)行路徑也會(huì)盡量不同。對(duì)于正確的程序，可以在待測(cè)程序中植入變異，計(jì)算各個(gè)蛻變關(guān)系的檢錯(cuò)能力，優(yōu)化蛻變關(guān)系，以提高測(cè)試效率。

2 實(shí)例驗(yàn)證

某雷達(dá)圖像處理軟件是一款用于識(shí)別雷達(dá)圖像中重點(diǎn)目標(biāo)的軟件，作者所在的軍用軟件測(cè)評(píng)中心參與了該軟件的定型測(cè)試，整個(gè)測(cè)試的過(guò)程按照上述框架完成。

2.1 蛻變關(guān)系構(gòu)造

根據(jù)需求規(guī)格說(shuō)明以及程序源代碼，從幾何屬性、數(shù)值屬性和算法特性三個(gè)方面構(gòu)造了14條蛻變關(guān)系。

數(shù)值屬性方面，對(duì)整個(gè)圖像的灰度值做整體增減和縮放，那么區(qū)域生長(zhǎng)后的結(jié)果應(yīng)當(dāng)保持不變。

幾何屬性方面，在確定起始種子點(diǎn)、生長(zhǎng)閾值和生長(zhǎng)個(gè)數(shù)閾值的情況下，原始輸入圖像繞坐標(biāo)軸旋轉(zhuǎn)或沿對(duì)角線轉(zhuǎn)置可以得到新的輸入圖像，兩幅圖像的生長(zhǎng)結(jié)果保持相應(yīng)的幾何關(guān)系。

算法特性方面，可以依次對(duì)種子點(diǎn)位置、生長(zhǎng)閾值和生長(zhǎng)個(gè)數(shù)閾值做調(diào)整，那么生長(zhǎng)結(jié)果應(yīng)當(dāng)保持一定的關(guān)系。

2.2 測(cè)試用例生成

由于真實(shí)雷達(dá)圖像涉密，測(cè)試過(guò)程中采用標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試數(shù)據(jù)集來(lái)完成軟件測(cè)試工作。Pascal voc[16]是專門用于目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割的標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試數(shù)據(jù)集，采取隨機(jī)選取圖像的方法，控制參數(shù)由前面介紹的方法自動(dòng)確定。

2.3 測(cè)試充分性判定

測(cè)試目標(biāo)設(shè)定的測(cè)試覆蓋率為100%。因此，在沒有檢測(cè)到錯(cuò)誤的情況下，區(qū)域增長(zhǎng)功能測(cè)試必須達(dá)到設(shè)定的覆蓋率才能停止。程序測(cè)試覆蓋率變化如圖2所示。隨著測(cè)試圖像的增加，到第九幅圖像的時(shí)候，覆蓋率達(dá)到100%，滿足測(cè)試需求。

圖2 程序蛻變測(cè)試覆蓋率

2.4 蛻變關(guān)系優(yōu)化

為了檢測(cè)不同的蛻變關(guān)系的檢錯(cuò)能力，可以在源程序中依次植入三個(gè)變異，不滿足蛻變關(guān)系就意味著檢測(cè)到錯(cuò)誤。Milu[17]是一款針對(duì)C程序的變異算子生成工具，用該工具植入的變異如表3所示，這些都是開發(fā)過(guò)程中常見的錯(cuò)誤，不會(huì)使輸出結(jié)果出現(xiàn)較大的變化。

表3 變異構(gòu)造列表

表4所示為各個(gè)蛻變關(guān)系的檢錯(cuò)能力，所有的變異都被檢測(cè)出來(lái)，證明了該方法的有效性，但是不同蛻變關(guān)系的檢錯(cuò)能力不一樣。為了提高測(cè)試效率，測(cè)試過(guò)程中篩選錯(cuò)誤檢測(cè)率在50%以上的蛻變關(guān)系，精簡(jiǎn)了蛻變關(guān)系集，節(jié)約了測(cè)試時(shí)間。

表4 蛻變關(guān)系檢錯(cuò)能力 %

3 結(jié)束語(yǔ)

近年來(lái)，圖像處理軟件在生活中扮演日益突出的作用，因此軟件的正確性和可靠性需要得到保證。為了緩解測(cè)試判定問(wèn)題和推動(dòng)測(cè)試過(guò)程的自動(dòng)化標(biāo)準(zhǔn)化，提出了圖像區(qū)域增長(zhǎng)程序的蛻變測(cè)試框架。該框架從三個(gè)層面解決了此問(wèn)題：蛻變測(cè)試的同時(shí)也產(chǎn)生了測(cè)試用例，相比于隨機(jī)測(cè)試，該方法生成了更多的測(cè)試數(shù)據(jù)；在缺乏測(cè)試判定的情況下，通過(guò)檢查蛻變關(guān)系有效緩解了測(cè)試判定問(wèn)題；該方法結(jié)合測(cè)試充分性判定，規(guī)范了測(cè)試過(guò)程，確保了軟件測(cè)試質(zhì)量。