matlab如何实现自己的基于ADnet多张图片训练集 并且如何使用
时间: 2024-01-20 18:02:14 浏览: 19
要实现自己的基于ADnet多张图片训练集,我们需要将干净图像和带噪图像存储在两个不同的文件夹中,并使用ImageDatastore函数将它们加载到Matlab中。然后我们可以使用combine函数将这两个ImageDatastore对象组合成一个训练集。
例如,我们有1000张干净图像和1000张对应的带噪图像,我们可以将它们分别存储在两个文件夹“clean_images”和“noisy_images”中。然后我们可以使用以下代码将它们加载到Matlab中:
```matlab
clean_images = imageDatastore('clean_images');
noisy_images = imageDatastore('noisy_images');
```
接下来,我们可以使用combine函数将它们组合成一个训练集:
```matlab
training_data = combine(clean_images, noisy_images);
```
然后我们可以使用trainNetwork函数来训练ADnet模型:
```matlab
adnet = trainNetwork(training_data, layers, options);
```
在使用训练好的ADnet模型对新图像进行去噪之前,我们必须将其转换为与训练数据相同的格式。我们可以使用imresize函数将其调整为相同的大小,然后使用normalize函数将其归一化。
例如,如果我们有一张大小为512x512的带噪图像,我们可以将其转换为256x256大小,并将其归一化为[0,1]范围内的值:
```matlab
noisy_image = imread('noisy_image.png');
noisy_image = imresize(noisy_image, [256 256]);
noisy_image = normalize(noisy_image);
```
然后我们可以使用训练好的ADnet模型对其进行去噪:
```matlab
denoised_image = predict(adnet, noisy_image);
```
最后,我们可以将结果保存为图像文件:
```matlab
imwrite(denoised_image, 'denoised_image.png');
```
这就是如何使用Matlab实现自己的基于ADnet多张图片训练集,并使用训练好的模型对新图像进行去噪的方法。