matlab代码利用卷积神经网络进行图像去噪
时间: 2023-10-11 09:09:53 浏览: 127
以下是一个简单的 Matlab 代码示例,演示如何使用卷积神经网络进行图像去噪。
首先,我们需要准备一些训练数据和测试数据。这里我们使用 Matlab 自带的 "cameraman.tif" 图像作为训练数据和测试数据。
```matlab
trainData = imread('cameraman.tif');
testData = imread('cameraman.tif');
```
接下来,我们需要定义一个卷积神经网络模型。这里我们使用一个简单的模型,包含两个卷积层和一个反卷积层,用于将噪声图像还原为原始图像。
```matlab
layers = [
imageInputLayer([256,256,1],'Name','input')
convolution2dLayer(3,16,'Padding','same','Name','conv1')
reluLayer('Name','relu1')
convolution2dLayer(3,32,'Padding','same','Name','conv2')
reluLayer('Name','relu2')
transposedConv2dLayer(3,32,'Stride',2,'Cropping','same','Name','transpConv')
convolution2dLayer(3,1,'Padding','same','Name','conv3')
regressionLayer('Name','output')
];
```
然后,我们需要定义训练选项,包括学习率、最大训练轮数等。
```matlab
options = trainingOptions('sgdm', ...
'Momentum',0.9, ...
'InitialLearnRate',0.001, ...
'LearnRateSchedule','piecewise', ...
'LearnRateDropFactor',0.1, ...
'LearnRateDropPeriod',10, ...
'MaxEpochs',30, ...
'MiniBatchSize',128, ...
'Verbose',true, ...
'Plots','training-progress');
```
现在,我们可以开始训练模型了。
```matlab
net = trainNetwork(trainData,trainData,layers,options);
```
训练完成后,我们可以使用训练好的模型去除测试数据中的噪声。
```matlab
denoisedData = predict(net,testData);
```
最后,我们可以将去噪后的图像保存到本地。
```matlab
imwrite(denoisedData,'denoised_cameraman.tif');
```
这就是一个简单的 Matlab 代码示例,演示如何使用卷积神经网络进行图像去噪。当然,这只是一个基础的示例,实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。