基于深度学习的图像去噪代码

基于深度学习的图像去噪通常涉及使用卷积神经网络 (CNN) 或生成对抗网络 (GANs)，特别是像U-Net这样的结构。以下是一个简化的伪代码示例，它展示了如何使用Python和TensorFlow库实现基本的图像去噪：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, UpSampling2D, Input, concatenate

# 定义输入层
input_image = Input(shape=(height, width, channels))

# 使用卷积层建立编码器部分
encoded = Conv2D(filters=64, kernel_size=3, strides=2, activation='relu')(input_image)
encoded = Conv2D(filters=128, kernel_size=3, strides=2, activation='relu')(encoded)

# 中间编码层
encoded = Conv2D(filters=256, kernel_size=3, strides=2, activation='relu')(encoded)

# 编码后的中间层用于条件生成
decoded = Conv2DTranspose(filters=128, kernel_size=3, strides=2, activation='relu')(encoded)
decoded = concatenate([decoded, encoded], axis=-1)

# 再次通过解码层恢复细节
decoded = Conv2DTranspose(filters=64, kernel_size=3, strides=2, activation='relu')(decoded)
output = Conv2D(channels, kernel_size=3, activation='sigmoid')(decoded)

# 创建模型
model = tf.keras.Model(inputs=input_image, outputs=output)
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')  # 使用均方误差作为损失函数

# 训练模型
model.fit(noisy_images, clean_images, epochs=num_epochs, batch_size=batch_size)

这个例子中，`noisy_images`是包含噪声的原始图片，`clean_images`是对应的干净图片。训练完成后，你可以用模型对新的图像进行去噪。