cnn_image_denoising-master

cnn_image_denoising-master是一个神经网络图像降噪的项目。

在数字图像处理中，图像降噪是一种通过去除图像中的噪声来提高图像质量和清晰度的方法。这是一个非常重要的任务，因为噪声会影响图像的视觉品质和辨识度。

cnn_image_denoising-master项目使用了一种神经网络模型来进行图像降噪。卷积神经网络(CNN)是一种在图像处理中非常成功的深度学习模型。它能够自动学习图像的特征和模式，因此在图像降噪任务中具有很高的效果。

该项目的主要步骤包括：收集有噪声的图像样本，准备合适的训练集和测试集，设计和训练CNN模型，以及测试模型的性能和效果。

在训练阶段，模型会学习如何从有噪声的图像中重建出清晰的图像。这通常通过与干净图像进行对比来训练模型。与此同时，使用一些优化算法来最小化重建图像与原始图像之间的差距，以便提高模型的性能。

在测试阶段，模型将被应用于新的有噪声的图像。它会根据之前的训练和学习的经验，尽可能还原出与干净图像相似的清晰图像。测试的结果将用于评估模型的性能和效果。

cnn_image_denoising-master项目为我们提供了一种应对图像降噪问题的解决方案。通过使用深度学习和卷积神经网络，我们可以更好地去除图像中的噪声，提高图像的质量和清晰度。

相关问题

下面代码转化为paddle2.2.2代码 ：from __future__ import division import os, time, scipy.io import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np import glob import cv2 import argparse from PIL import Image from skimage.measure import compare_psnr,compare_ssim from tensorboardX import SummaryWriter from models import RViDeNet from utils import * parser = argparse.ArgumentParser(description='Pretrain denoising model') parser.add_argument('--gpu_id', dest='gpu_id', type=int, default=0, help='gpu id') parser.add_argument('--num_epochs', dest='num_epochs', type=int, default=33, help='num_epochs') parser.add_argument('--patch_size', dest='patch_size', type=int, default=128, help='patch_size') parser.add_argument('--batch_size', dest='batch_size', type=int, default=1, help='batch_size') args = parser.parse_args() os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = str(args.gpu_id) save_dir = './pretrain_model' if not os.path.isdir(save_dir): os.makedirs(save_dir) gt_paths1 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-02_raw/*.tiff') gt_paths2 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-09_raw/*.tiff') gt_paths3 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-10_raw/*.tiff') gt_paths4 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-11_raw/*.tiff') gt_paths = gt_paths1 + gt_paths2 + gt_paths3 + gt_paths4 ps = args.patch_size # patch size for training batch_size = args.batch_size # batch size for training

把原始代码转换为PaddlePaddle 2.2.2 的代码如下：

import os
import time
import argparse
import glob
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
from skimage.measure import compare_psnr, compare_ssim
from tensorboardX import SummaryWriter
from models import RViDeNet
from utils import *

import paddle
from paddle import nn
from paddle.optimizer import optim

paddle.set_device('gpu')
parser = argparse.ArgumentParser(description='Pretrain denoising model')
parser.add_argument('--gpu_id', dest='gpu_id', type=int, default=0, help='gpu id')
parser.add_argument('--num_epochs', dest='num_epochs', type=int, default=33, help='num_epochs')
parser.add_argument('--patch_size', dest='patch_size', type=int, default=128, help='patch_size')
parser.add_argument('--batch_size', dest='batch_size', type=int, default=1, help='batch_size')
args = parser.parse_args()

save_dir = './pretrain_model'
if not os.path.isdir(save_dir):
    os.makedirs(save_dir)

gt_paths1 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-02_raw/*.tiff')
gt_paths2 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-09_raw/*.tiff')
gt_paths3 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-10_raw/*.tiff')
gt_paths4 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-11_raw/*.tiff')
gt_paths = gt_paths1 + gt_paths2 + gt_paths3 + gt_paths4

ps = args.patch_size  # patch size for training
batch_size = args.batch_size # batch size for training
num_epochs = args.num_epochs

train_dataset = DatasetDenoising(gt_paths, ps=ps)
train_loader = paddle.io.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=4)

model = RViDeNet()
model.train()

optimizer = optim.Adam(learning_rate=1e-4, parameters=model.parameters())

writer = SummaryWriter()

for epoch in range(num_epochs):
    epoch_start_time = time.time()
    epoch_loss = 0
    for i, (noisy_patches, gt_patches) in enumerate(train_loader()):
        noisy_patches = paddle.to_tensor(noisy_patches)
        gt_patches = paddle.to_tensor(gt_patches)

        output = model(noisy_patches)
        loss = nn.functional.mse_loss(output, gt_patches)

        optimizer.clear_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

        epoch_loss += loss

    epoch_time = time.time() - epoch_start_time
    epoch_loss = epoch_loss / len(train_loader)
    print("Epoch [{}/{}] Loss: {:.5f} [{:.2f}s]".format(epoch + 1, num_epochs, epoch_loss, epoch_time))

    writer.add_scalar("Loss/train", epoch_loss, epoch + 1)

    if (epoch + 1) % 10 == 0:
        model_path = os.path.join(save_dir, 'RViDeNet_epoch{}.pdparams'.format(epoch + 1))
        paddle.save(model.state_dict(), model_path)
        print("Saving model to: {}".format(model_path))

writer.close()

attention-guided cnn for image denoising, neural networks

《Attention-guided CNN for image denoising》是一种用于图像去噪的神经网络模型。它基于卷积神经网络（CNN）的基本架构，但引入了注意力机制来提高去噪的效果。

在传统的CNN中，输入图像经过一系列卷积和池化操作，通过多个卷积层和全连接层进行特征提取和分类。然而，在图像去噪任务中，图像中不同区域的噪声水平可能不同，因此传统的CNN在对整个图像进行处理时可能无法有效地去噪。

为了解决这个问题，注意力机制被引入到CNN中。注意力机制可以将网络的注意力集中在图像的不同区域，以便更有针对性地去噪。该模型通过引入注意力模块，在每个卷积层之后对特征图进行处理，以增强重要区域的特征表示。这种注意力机制能够在去噪任务中更好地保留图像的细节和边缘，提高去噪效果。

具体来说，注意力模块通过学习图像的空间注意力和通道注意力来选择性地加权特征图。空间注意力用于选择特征图中的重要区域，而通道注意力用于选择特征图中的重要特征通道。通过这种方式，网络可以更加自适应地选择图像中重要的特征表示，从而更好地去除噪声。

实验证明，使用注意力机制的CNN模型在图像去噪任务上具有更好的性能。它在不同的噪声水平和噪声类型下都能够有效地去噪，并且能够保持图像的细节和结构。因此，这个注意力引导的CNN模型在图像去噪任务中具有一定的应用前景。