利用卷积神经网络去噪的代码
时间: 2023-10-12 10:05:01 浏览: 39
可以参考以下代码:
```python
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.optimizers import SGD
# 生成噪声图片(仅作示例)
noise_x = np.random.rand(2000, 28, 28, 1)
# 生成干净图片(仅作示例)
clean_x = np.random.rand(2000, 28, 28, 1)
# 模型构建
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(256, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
# 编译模型
sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=sgd, metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(noise_x, clean_x, batch_size=32, epochs=10, verbose=1)
# 使用模型去噪
denoised_x = model.predict(noise_x)
```
以上是一个简单的卷积神经网络代码,在训练时将噪声图像作为输入,将干净图像作为输出,训练模型,然后将噪声图像输入模型,得到去噪后的图像。该模型可以根据实际情况进行调整和改进。