帮我写一个基于Keras的图像去噪代码

好的，以下是一个基于Keras的图像去噪代码示例，希望能帮到您：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

# 读取图像数据
(x_train, _), (x_test, _) = keras.datasets.mnist.load_data()

# 转换图像数据类型并归一化
x_train = x_train.astype('float32') / 255.0
x_test = x_test.astype('float32') / 255.0

# 添加高斯噪声到图像中
noise_factor = 0.5
x_train_noisy = x_train + noise_factor * tf.random.normal(shape=x_train.shape)
x_test_noisy = x_test + noise_factor * tf.random.normal(shape=x_test.shape)

# 裁剪像素值到0-1之间
x_train_noisy = tf.clip_by_value(x_train_noisy, clip_value_min=0., clip_value_max=1.)
x_test_noisy = tf.clip_by_value(x_test_noisy, clip_value_min=0., clip_value_max=1.)

# 定义模型
input_img = keras.Input(shape=(28, 28, 1))

x = layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same')(input_img)
x = layers.MaxPooling2D((2, 2), padding='same')(x)

x = layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)
encoded = layers.MaxPooling2D((2, 2), padding='same')(x)

x = layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same')(encoded)
x = layers.UpSampling2D((2, 2))(x)

x = layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)
x = layers.UpSampling2D((2, 2))(x)

decoded = layers.Conv2D(1, (3, 3), activation='sigmoid', padding='same')(x)

autoencoder = keras.Model(input_img, decoded)
autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')

# 训练模型
autoencoder.fit(x_train_noisy, x_train,
                epochs=10,
                batch_size=128,
                shuffle=True,
                validation_data=(x_test_noisy, x_test))

# 测试模型
decoded_imgs = autoencoder.predict(x_test_noisy)

# 显示图像
import matplotlib.pyplot as plt

n = 10
plt.figure(figsize=(20, 4))
for i in range(n):
    # 显示原始图像
    ax = plt.subplot(2, n, i + 1)
    plt.imshow(x_test_noisy[i].reshape(28, 28))
    plt.gray()
    ax.get_xaxis().set_visible(False)
    ax.get_yaxis().set_visible(False)

    # 显示去噪后的图像
    ax = plt.subplot(2, n, i + 1 + n)
    plt.imshow(decoded_imgs[i].reshape(28, 28))
    plt.gray()
    ax.get_xaxis().set_visible(False)
    ax.get_yaxis().set_visible(False)
plt.show()

该示例代码使用MNIST数字数据集作为输入，将高斯噪声添加到图像中，然后使用卷积神经网络模型对图像进行去噪处理。在训练和测试过程中，使用的损失函数为二元交叉熵。最后，代码通过matplotlib库将原始图像和去噪图像显示出来。

希望这个示例代码对您有所帮助！