写一段matlab代码,利用卷积神经网络进行图像去噪,利用残差学习的去噪方法
时间: 2024-06-01 21:10:24 浏览: 24
% 导入图像数据
img = imread('lena.png');
% 加入高斯噪声
sigma = 25;
noisy_img = imnoise(img, 'gaussian', 0, sigma/255);
% 定义卷积神经网络
net = denoisingNetwork('DnCNN');
% 定义训练参数
options = trainingOptions('sgdm', 'MaxEpochs', 20, 'InitialLearnRate', 1e-3, ...
'MiniBatchSize', 128, 'Shuffle', 'every-epoch', 'Plots', 'training-progress');
% 训练网络
net = trainNetwork(noisy_img, noisy_img, net, options);
% 对噪声图像进行去噪
denoised_img = denoiseImage(noisy_img, net, 'ExecutionEnvironment', 'cpu');
% 显示去噪结果
figure;
subplot(1, 3, 1);
imshow(img);
title('原图像');
subplot(1, 3, 2);
imshow(noisy_img);
title(['加入高斯噪声,sigma=', num2str(sigma)]);
subplot(1, 3, 3);
imshow(denoised_img);
title('去噪结果');
相关问题
基于残差学习的卷积神经网络图像去噪研究-含matlab代码
基于残差学习的卷积神经网络图像去噪研究是通过使用深度学习方法来提高图像质量,在减小图像噪声方面取得显著的效果。这种方法主要由卷积神经网络(CNN)和残差学习组成。
首先,通过深度学习方法训练一个CNN模型,用于对噪声图像进行去噪。该CNN模型包括多个卷积层和池化层,可以自动提取图像中的特征。在训练过程中,使用带有噪声的图像作为输入,并将其与原始无噪声图像进行对比来优化网络权重。
接下来,通过残差学习的思想,将CNN模型的输出与输入进行残差相加的操作,得到去噪后的图像。残差学习的目的是学习到图像的细节和纹理信息,并将其添加到输入图像中,从而提高图像质量。
以下是一个简单的用MATLAB实现基于残差学习的卷积神经网络图像去噪的代码示例:
```matlab
% 导入训练数据和标签
trainImages = imageDatastore('trainImagesFolder');
trainLabels = imageDatastore('trainLabelsFolder');
% 构建卷积神经网络模型
layers = [
imageInputLayer([256 256 1])
convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same')
reluLayer
convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same')
reluLayer
convolution2dLayer(3, 1, 'Padding', 'same')
additionLayer(2)
];
% 设置训练参数
options = trainingOptions('adam', 'InitialLearnRate', 0.001, 'MaxEpochs', 10);
% 训练网络
net = trainNetwork(trainImages, trainLabels, layers, options);
% 导入测试数据
testImages = imageDatastore('testImagesFolder');
% 对测试数据进行去噪
denoisedImages = predict(net, testImages);
% 显示原始和去噪后的图像
for i = 1:numel(testImages.Files)
originalImage = imread(testImages.Files{i});
denoisedImage = denoisedImages{i};
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(originalImage);
title('Original Image');
subplot(1, 2, 2);
imshow(denoisedImage);
title('Denoised Image');
end
```
以上代码示例中,首先导入训练数据和标签,然后构建卷积神经网络模型。设置训练参数后,通过调用`trainNetwork`函数进行网络训练。接下来,导入测试数据并使用训练好的网络进行图像去噪。最后,显示原始图像和去噪后的图像。
基于卷积神经网络的图像去噪
卷积神经网络(CNN)在图像去噪方面有着广泛的应用。CNN 可以学习到图像的局部特征,从而对图像进行去噪。下面是一个基于 CNN 的图像去噪的简单流程:
1. 数据准备:准备一组带有噪声的图像和对应的无噪声图像作为训练数据。
2. 网络设计:设计一个 CNN 模型,包括卷积层、池化层、激活函数和全连接层等。
3. 训练网络:将准备好的训练数据输入到 CNN 模型中进行训练,并通过反向传播算法来更新模型参数,使得模型能够更好地拟合训练数据。
4. 测试模型:使用测试数据对训练好的模型进行测试,并计算模型的性能指标,如 PSNR(峰值信噪比)和 SSIM(结构相似性)等。
5. 应用模型:将训练好的模型应用到图像去噪任务中,输入带有噪声的图像,输出对应的无噪声图像。
CNN 可以通过多层卷积和池化操作来学习图像的特征,并通过反向传播算法来优化模型参数。在图像去噪方面,CNN 可以学习到图像的局部特征,从而对图像进行去噪。同时,通过增加网络深度和应用残差连接等技术,可以进一步提高 CNN 模型的性能。
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