卷积神经网络图像去噪python

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种常用于图像处理任务的深度学习模型。在图像去噪任务中，可以使用CNN来学习图像的噪声分布，并将含噪图像映射到去噪图像。

以下是一个使用Python实现的卷积神经网络图像去噪的示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

# 构建卷积神经网络模型
def build_model():
    model = tf.keras.Sequential()
    model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same', input_shape=(None, None, 1)))
    model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
    model.add(layers.Conv2D(1, (3, 3), activation='sigmoid', padding='same'))
    return model

# 加载训练好的模型权重
model = build_model()
model.load_weights('model_weights.h5')

# 对含噪图像进行去噪
def denoise_image(image):
    image = tf.expand_dims(image, 0)  # 扩展维度以适应模型输入
    image = tf.expand_dims(image, -1)
    denoised_image = model.predict(image)
    denoised_image = tf.squeeze(denoised_image, 0)  # 去除扩展的维度
    return denoised_image

# 加载含噪图像
noisy_image = tf.io.read_file('noisy_image.png')
noisy_image = tf.image.decode_png(noisy_image, channels=1)
noisy_image = tf.image.convert_image_dtype(noisy_image, tf.float32)

# 进行图像去噪
denoised_image = denoise_image(noisy_image)

# 显示结果
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.subplot(1, 3, 1)
plt.imshow(noisy_image, cmap='gray')
plt.title('Noisy Image')
plt.subplot(1, 3, 2)
plt.imshow(denoised_image, cmap='gray')
plt.title('Denoised Image')
plt.subplot(1, 3, 3)
plt.imshow(original_image, cmap='gray')
plt.title('Original Image')
plt.show()

在上述示例中，我们首先构建了一个简单的卷积神经网络模型，然后加载了预训练好的模型权重。接下来，我们使用`denoise_image`函数对含噪图像进行去噪，并将结果显示出来。