cnn图片去噪python代码
时间: 2023-12-15 14:02:04 浏览: 57
CNN(卷积神经网络)是一种深度学习模型,可用于图像去噪。下面是一个简单的CNN图像去噪的Python代码示例:
```python
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 构建卷积神经网络模型
def build_model():
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same', input_shape=(None, None, 1)),
tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same'),
tf.keras.layers.Conv2D(1, (3, 3), activation='sigmoid', padding='same')
])
return model
# 加载数据和预处理
def load_data():
# 加载带有噪声的图片数据
# 假设你已经有了一个包含噪声图片的数据集
noisy_images = ...
# 加载原始无噪声的图片数据
# 假设你已经有了一个包含原始无噪声图片的数据集
clean_images = ...
# 进行数据预处理,将像素值归一化到0-1之间
noisy_images = noisy_images / 255.0
clean_images = clean_images / 255.0
return noisy_images, clean_images
# 训练模型
def train_model(model, noisy_images, clean_images):
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
model.fit(noisy_images, clean_images, epochs=10, batch_size=32)
# 对图片进行去噪
def denoise_image(model, noisy_image):
# 将图片转化为模型输入的格式
noisy_image = np.expand_dims(noisy_image, axis=0)
noisy_image = np.expand_dims(noisy_image, axis=3)
# 对图片进行去噪预测
denoised_image = model.predict(noisy_image)
# 将去噪结果转化为常规图片格式
denoised_image = np.squeeze(denoised_image, axis=0)
denoised_image = np.squeeze(denoised_image, axis=2)
return denoised_image
# 主函数
def main():
# 加载数据
noisy_images, clean_images = load_data()
# 构建模型
model = build_model()
# 训练模型
train_model(model, noisy_images, clean_images)
# 对图片进行去噪
noisy_image = ...
denoised_image = denoise_image(model, noisy_image)
# 输出结果
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.title('Noisy Image')
plt.imshow(noisy_image, cmap='gray')
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.title('Denoised Image')
plt.imshow(denoised_image, cmap='gray')
plt.show()
# 运行主函数
if __name__ == '__main__':
main()
```
请注意,上述代码仅为简单示例,实际使用中可能需要根据具体需求进行适当的修改和调整。