使用CIFAR10数据集图像去噪

图像去噪是一种常见的图像处理技术，可以通过降低图像噪声的水平来提高图像质量。CIFAR10数据集是一个常用的图像分类数据集，其中包含10个类别的60000张32x32 RGB图像。下面我们介绍一种使用CIFAR10数据集进行图像去噪的方法。

1. 加载数据集

我们可以使用PyTorch中的torchvision.datasets模块加载CIFAR10数据集。具体代码如下：

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

# 定义数据预处理方式
transform = transforms.Compose(
    [transforms.ToTensor(), 
     transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])

# 加载训练数据集
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
                                        download=True, transform=transform)

# 加载测试数据集
testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
                                       download=True, transform=transform)

# 定义数据加载器
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64,
                                          shuffle=True, num_workers=2)

testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=64,
                                         shuffle=False, num_workers=2)

2. 添加噪声

为了模拟真实场景下的图像噪声，我们可以使用torch.randn()函数生成随机噪声，然后将其添加到图像中。具体代码如下：

import torch.nn.functional as F

# 定义添加噪声函数
def add_noise(img):
    noise = torch.randn(img.shape)
    noisy_img = img + noise
    return noisy_img

# 对训练集和测试集的图像添加噪声
noisy_trainset = [(add_noise(img), target) for img, target in trainset]
noisy_testset = [(add_noise(img), target) for img, target in testset]

# 定义数据加载器
noisy_trainloader = torch.utils.data.DataLoader(noisy_trainset, batch_size=64,
                                                 shuffle=True, num_workers=2)

noisy_testloader = torch.utils.data.DataLoader(noisy_testset, batch_size=64,
                                                shuffle=False, num_workers=2)

3. 定义模型

我们可以使用一个简单的卷积神经网络模型来进行图像去噪。具体代码如下：

import torch.nn as nn

# 定义卷积神经网络模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, 3, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 3, padding=1)
        self.conv3 = nn.Conv2d(64, 128, 3, padding=1)
        self.conv4 = nn.Conv2d(128, 64, 3, padding=1)
        self.conv5 = nn.Conv2d(64, 32, 3, padding=1)
        self.conv6 = nn.Conv2d(32, 3, 3, padding=1)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.conv1(x))
        x = F.relu(self.conv2(x))
        x = F.relu(self.conv3(x))
        x = F.relu(self.conv4(x))
        x = F.relu(self.conv5(x))
        x = F.relu(self.conv6(x))
        return x

# 定义模型实例
net = Net()

4. 训练模型

我们可以使用均方误差作为损失函数，使用Adam优化器进行模型训练。具体代码如下：

import torch.optim as optim

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
for epoch in range(10):  # 进行10个epoch的训练
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(noisy_trainloader, 0):
        inputs, labels = data

        optimizer.zero_grad()

        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, inputs)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        running_loss += loss.item()
        if i % 100 == 99:  # 每100个batch输出一次损失值
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 100))
            running_loss = 0.0

5. 测试模型

我们可以使用训练好的模型对测试集中的图像进行去噪，并计算去噪后的图像与原图之间的均方误差。具体代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 测试模型
with torch.no_grad():
    mse = 0.0
    for data in noisy_testloader:
        images, labels = data
        outputs = net(images)
        mse += np.mean((outputs.numpy() - images.numpy()) ** 2)

    print('均方误差: %.3f' % (mse / len(testset)))

    # 可视化去噪结果
    fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=10, sharex=True, sharey=True, figsize=(25,4))

    for i in range(10):
        axes[0][i].imshow(np.transpose(images[i], (1, 2, 0)))
        axes[1][i].imshow(np.transpose(outputs[i], (1, 2, 0)))
    plt.show()

运行以上代码，即可使用CIFAR10数据集进行图像去噪。