卷积神经网络求信噪比代码实例

当使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）进行图像处理时，可以通过计算信噪比（Signal-to-Noise Ratio，SNR）来评估图像的质量。下面是一个使用Python实现的卷积神经网络求信噪比的代码示例：

import numpy as np
import tensorflow as tf

# 构建卷积神经网络模型
def build_model():
    model = tf.keras.Sequential([
        tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
        tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
        tf.keras.layers.Flatten(),
        tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
        tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
    ])
    return model

# 计算信噪比
def calculate_snr(original_image, noisy_image):
    mse = np.mean((original_image - noisy_image) ** 2)
    if mse == 0:
        return 100
    max_pixel = np.max(original_image)
    snr = 10 * np.log10(max_pixel ** 2 / mse)
    return snr

# 加载数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

# 数据预处理
x_train = x_train.reshape(-1, 28, 28, 1) / 255.0
x_test = x_test.reshape(-1, 28, 28, 1) / 255.0

# 构建并训练模型
model = build_model()
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

# 生成噪声图像
noisy_images = x_test + np.random.normal(loc=0, scale=0.1, size=x_test.shape)

# 预测图像
predicted_images = model.predict(noisy_images)

# 计算信噪比
snr_values = []
for i in range(len(x_test)):
    snr = calculate_snr(x_test[i], predicted_images[i])
    snr_values.append(snr)

# 打印信噪比结果
print("SNR values:", snr_values)

上述代码中，首先构建了一个简单的卷积神经网络模型，然后使用MNIST数据集进行训练。接着，生成了一组噪声图像，并使用训练好的模型对这些噪声图像进行预测。最后，通过计算原始图像和预测图像之间的均方误差（Mean Squared Error，MSE）来计算信噪比。

请注意，上述代码仅为示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行修改和调整。