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：

% 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。