卷积神经网络图像去模糊代码
时间: 2024-04-07 13:27:12 浏览: 34
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种广泛应用于图像处理和计算机视觉任务的深度学习模型。图像去模糊是其中一个重要的应用之一。下面是一个简单的卷积神经网络图像去模糊的代码示例:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, UpSampling2D
# 定义卷积神经网络模型
def build_model():
model = tf.keras.Sequential()
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same', input_shape=(None, None, 3)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
model.add(Conv2D(3, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
model.add(UpSampling2D((2, 2)))
return model
# 加载模型
model = build_model()
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
# 加载训练数据和标签
train_images = ...
train_labels = ...
# 训练模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, batch_size=32)
# 使用模型进行图像去模糊
test_image = ...
deblurred_image = model.predict(test_image)
```
这段代码使用了TensorFlow框架来构建卷积神经网络模型,并使用均方误差作为损失函数进行训练。训练数据和标签需要根据具体的图像去模糊任务进行准备。最后,可以使用训练好的模型对测试图像进行去模糊操作。