给我几个网站链接，里面有基于卷积神经网络的图像降噪后两张图片对比

以下是几个链接，里面有基于卷积神经网络的图像降噪后的对比图片：

1. [基于深度学习的图像去噪技术](https://zhuanlan.zhihu.com/p/45906108)
2. [深度学习在图像降噪中的应用](https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-08-30-5)
3. [基于深度学习的图像去噪方法](https://www.cnblogs.com/lfri/p/11509696.html)

这些链接中包含了基于卷积神经网络的图像降噪后的对比图片，你可以参考学习。

相关问题

写一个pycharm代码读取电脑内的特定的一张图片实现基于卷积神经网络实现图像降噪

好的，以下是一个示例代码，用于读取电脑内的指定图片，并基于卷积神经网络实现图像降噪：

import cv2
import numpy as np
from keras.models import load_model

# 读取图片
image = cv2.imread("your_image_path.jpg")

# 对图像进行处理和预处理
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
image = cv2.resize(image, (128, 128))
image = np.expand_dims(image, axis=2)
image = np.expand_dims(image, axis=0)
image = image / 255.0

# 加载模型
model = load_model("your_model_path.h5")

# 对图像进行降噪
denoised_image = model.predict(image)

# 显示原始图像和降噪后的图像
cv2.imshow('Original Image', cv2.imread("your_image_path.jpg"))
cv2.imshow('Denoised Image', denoised_image[0, :, :, 0])
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

你需要将 `your_image_path.jpg` 和 `your_model_path.h5` 替换为你实际的图片路径和模型路径。同时，你需要确保你安装了必要的库，例如 Keras 和 OpenCV。

基于卷积神经网络的图像降噪

基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的图像降噪是一种常见的图像处理方法，其主要流程如下：

1. 收集并准备数据

首先需要收集一些带有噪声的图像数据，并进行数据预处理，如调整图像大小、灰度化、归一化等操作。同时，需要准备一些无噪声的图像作为参考。

2. 构建卷积神经网络模型

接下来需要构建卷积神经网络模型，模型的输入是带有噪声的图像，输出是降噪后的图像。卷积神经网络模型通常包含若干个卷积层、池化层、激活函数和全连接层等组件，可以通过调整这些组件的参数和结构，来优化模型的性能。

3. 训练模型

使用收集到的数据对模型进行训练，可以选择不同的损失函数和优化器，并设置适当的学习率和批量大小等参数。在训练过程中，可以使用一些技巧来提高模型的性能，如数据增强、正则化和早停等。

4. 对图像进行降噪处理

训练好的模型可以对带有噪声的图像进行降噪处理，得到降噪后的图像。具体方法是将带有噪声的图像输入到模型中，得到模型的输出，即降噪后的图像。

基于卷积神经网络的图像降噪可以取得比较好的效果，尤其是在处理一些复杂的噪声情况时，效果更为明显。