64、基于去噪卷积神经网络的彩色图像去噪(matlab)

1、基于去噪卷积神经网络的彩色图像去噪的原理及流程

基于去噪卷积神经网络的彩色图像去噪是一种基于深度学习的图像处理技术，可以有效地去除图像中的噪声，提高图像的质量。下面是在Matlab中实现基于去噪卷积神经网络的彩色图像去噪的原理及流程：

  1. 数据准备：准备包含训练集和验证集的彩色图像数据，同时生成包含噪声的图像作为训练数据。

  2. 网络设计：设计一个去噪卷积神经网络模型，通常包括卷积层、池化层、激活函数以及去噪功能的损失函数。

  3. 网络训练：使用训练集数据对网络进行训练，优化网络参数以使网络能够学习去除图像中的噪声。

  4. 网络验证：使用验证集数据对训练好的网络进行验证，评估网络在未见过的数据上的去噪效果。

  5. 去噪处理：将待处理的彩色图像输入训练好的网络中，通过网络的预测结果去除图像中的噪声。

在Matlab中实现这一流程，可以使用深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）提供的函数和工具，例如designlayers函数来搭建网络模型、trainNetwork函数进行网络训练、以及predict函数对待处理图像进行去噪处理。同时，可以通过调整网络结构、数据准备和超参数等来优化去噪效果。

2、基于去噪卷积神经网络的彩色图像去噪说明

1)说明

使用去噪卷积神经网络从 RGB 图像中去除高斯噪声

3、输入数据

1）说明

将一个彩色图像读入工作区中，并将数据转换为数据类型 double。显示原始彩色图像。

2）代码

pristineRGB = imread("C:\Users\16023\Desktop\基于深度学习的彩色图片去噪\CT1.png");
pristineRGB = im2double(pristineRGB);
figure(1)
imshow(pristineRGB)
title("Pristine Image")

3）视图效果

7ae99d91d08f43eb9022f5e70e642752.png

4、添加噪声

1)说明

将方差为 0.01 的零均值高斯白噪声添加到图像中。imnoise 函数独立地向每个颜色通道添加噪声。

2代码

noisyRGB = imnoise(pristineRGB,"gaussian",0,0.01);
figure(2)
imshow(noisyRGB)
title("Noisy Image")

3）视图效果

5aabbd6032424079b16dda1ee72b8172.png

5、训练神经网络

1）预训练去噪卷积神经网络 DnCNN

代码

[noisyR,noisyG,noisyB] = imsplit(noisyRGB);

2）加载预训练的 DnCNN 网络

代码

net = denoisingNetwork("dncnn");

3）使用 DnCNN 网络去除每个颜色通道的噪声

代码

denoisedR = denoiseImage(noisyR,net);
denoisedG = denoiseImage(noisyG,net);
denoisedB = denoiseImage(noisyB,net);

6、显示去噪后的彩色图像

1）说明

合并去噪的颜色通道以形成去噪后的 RGB 图像

2）代码

denoisedRGB = cat(3,denoisedR,denoisedG,denoisedB);
imshow(denoisedRGB)
title("Denoised Image")

3）视图效果

8aa264c0472f4414972964b6bde6d7b8.png

7、计算信噪比PSNR

1）说明

计算含噪图像和去噪图像的峰值信噪比 (PSNR)。PSNR 越大，噪声相对信号越小，说明图像质量越高。

2）代码

noisyPSNR = psnr(noisyRGB,pristineRGB);
fprintf("\n The PSNR value of the noisy image is %0.4f.",noisyPSNR);
denoisedPSNR = psnr(denoisedRGB,pristineRGB);
fprintf("\n The PSNR value of the denoised image is %0.4f.",denoisedPSNR);The PSNR value of the noisy image is 20.1077.The PSNR value of the denoised image is 35.1933.

8、计算结构相似性 (SSIM) 指数

1）说明

计算含噪图像和去噪图像的结构相似性 (SSIM) 指数。SSIM 指数接近 1 表示与参考图像相当一致，图像质量更高。

2）代码

noisySSIM = ssim(noisyRGB,pristineRGB);
fprintf("\n The SSIM value of the noisy image is %0.4f.",noisySSIM);
denoisedSSIM = ssim(denoisedRGB,pristineRGB);
fprintf("\n The SSIM value of the denoised image is %0.4f.",denoisedSSIM);The SSIM value of the noisy image is 0.3767.The SSIM value of the denoised image is 0.9280.

9、总结

基于去噪卷积神经网络的彩色图像去噪在Matlab中的实现流程包括数据准备、网络设计、网络训练、网络验证和去噪处理。以下是这一过程的总结：

  1. 数据准备：准备包含训练集和验证集的彩色图像数据，同时生成带有噪声的图像数据用于训练。Matlab提供了丰富的图像处理工具和函数，可用于数据加载、预处理等操作。

  2. 网络设计：设计一个包含卷积层、池化层、激活函数和损失函数的去噪卷积神经网络模型。Matlab的深度学习工具箱提供了丰富的函数和工具，可用于构建和调整网络结构。

  3. 网络训练：使用训练集数据对网络进行训练，通过优化算法（如随机梯度下降）来调整网络参数以最小化损失函数。Matlab提供了trainNetwork函数来进行网络训练。

  4. 网络验证：使用验证集数据对训练好的网络进行验证，评估网络的性能和泛化能力。可以使用Matlab的交叉验证等方法进行验证。

  5. 去噪处理：将待处理的彩色图像输入训练好的网络中，通过网络的预测结果去除图像中的噪声。Matlab提供了predict函数来对新数据进行预测处理。

通过以上流程，基于去噪卷积神经网络的彩色图像去噪可实现高效地去除图像中的噪声，提高图像质量，适用于图像处理、计算机视觉等领域。Matlab的丰富函数和工具为实现这一目标提供了便利和支持。

10、源代码

代码

%% 基于去噪卷积神经网络的彩色图像去噪
%使用去噪卷积神经网络从 RGB 图像中去除高斯噪声。%% 输入数据
%将一个彩色图像读入工作区中，并将数据转换为数据类型 double。显示原始彩色图像。
pristineRGB = imread("C:\Users\16023\Desktop\基于深度学习的彩色图片去噪\CT1.png");
pristineRGB = im2double(pristineRGB);
figure(1)
imshow(pristineRGB)
title("Pristine Image")%% 添加噪声
%将方差为 0.01 的零均值高斯白噪声添加到图像中。imnoise 函数独立地向每个颜色通道添加噪声。
noisyRGB = imnoise(pristineRGB,"gaussian",0,0.01);
figure(2)
imshow(noisyRGB)
title("Noisy Image")%% 训练神经网络
%预训练去噪卷积神经网络 DnCNN 对单通道图像进行运算。将含噪 RGB 图像分成三个单独的颜色通道。
[noisyR,noisyG,noisyB] = imsplit(noisyRGB);
%加载预训练的 DnCNN 网络。
net = denoisingNetwork("dncnn");
%使用 DnCNN 网络去除每个颜色通道的噪声。
denoisedR = denoiseImage(noisyR,net);
denoisedG = denoiseImage(noisyG,net);
denoisedB = denoiseImage(noisyB,net);%% 显示去噪后的彩色图像
%合并去噪的颜色通道以形成去噪后的 RGB 图像。
denoisedRGB = cat(3,denoisedR,denoisedG,denoisedB);
imshow(denoisedRGB)
title("Denoised Image")%% 计算信噪比PSNR
%计算含噪图像和去噪图像的峰值信噪比 (PSNR)。PSNR 越大，噪声相对信号越小，说明图像质量越高。
noisyPSNR = psnr(noisyRGB,pristineRGB);
fprintf("\n The PSNR value of the noisy image is %0.4f.",noisyPSNR);
denoisedPSNR = psnr(denoisedRGB,pristineRGB);
fprintf("\n The PSNR value of the denoised image is %0.4f.",denoisedPSNR);
%% 计算结构相似性 (SSIM) 指数
noisySSIM = ssim(noisyRGB,pristineRGB);
fprintf("\n The SSIM value of the noisy image is %0.4f.",noisySSIM);
denoisedSSIM = ssim(denoisedRGB,pristineRGB);
fprintf("\n The SSIM value of the denoised image is %0.4f.",denoisedSSIM);

工程文件

https://download.csdn.net/download/XU157303764/89497554

 

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.mzph.cn/news/865310.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

移动端响应式布局开发的四大方案

移动端响应式布局开发的四大方案

移动端响应式布局开发的四大方案 media媒体查询remflexvh/vw media媒体查询 媒体查询通常会结合百分比实现自适应，它经常应用于pc端与移动端是一套项目代码的情况，依据媒体查询写多套不同的样式 rem pc端和移动端是两套代码的，通常pc端不做…
阅读更多...
ChatGPT如何应用在谷歌seo？

ChatGPT如何应用在谷歌seo？

ChatGPT在提升博客和创作效率方面非常有用。它可以帮助你快速生成吸引人的标题，确保内容第一眼就能抓住读者的注意力。不仅如此，ChatGPT还能根据你的主题生成详细的文章提纲，让你在写作时思路更加清晰。关键词优化也是它的强项，可…
阅读更多...
300KG载重履带式无人车技术详解

300KG载重履带式无人车技术详解

一、动力系统 300KG载重履带式无人车采用了高效且稳定的动力系统，通常由电池组或燃油发动机作为动力源。电池组提供了较长的续航时间和较低的运行噪音，适用于需要静音作业的场合。而燃油发动机则能提供更高的功率和续航能力，适用于需要长时间…
阅读更多...
上海市计算机学会竞赛平台2023年3月月赛丙组选取子段

上海市计算机学会竞赛平台2023年3月月赛丙组选取子段

题目描述 给定一个长度为𝑛n的序列 𝑎1,𝑎2,...,𝑎𝑛a1​,a2​,...,an​ ，请问多少种方案，能够从中选取一个长度恰好为 𝑚m 的子段，且子段内所有数字的最大值不超过&…
阅读更多...
Vue2 基础九电商后台管理项目——下

Vue2 基础九电商后台管理项目——下

代码下载 打包发布服务代码下载 项目优化 生成打包报告，根据报告优化项目第三方库启用CDNElement-UI组件按需加载路由懒加载首页内容定制 添加进度条 给项目添加进度条效果，先打开项目控制台，打开依赖，安装 nprogress 打开ma…
阅读更多...
STM32远程烧录程序

STM32远程烧录程序

目录 简介 不同的程序下载方式 ICP：In-Circuit Programming ISP：In-System Programing IAP：In-Application Programming BootLoader Bootloader 是什么？ STM32的启动方式 存储器组织 存储器映像 嵌入式SRAM 嵌入式FL…
阅读更多...
不同行业如何选择适合自己行业的项目管理工具？

不同行业如何选择适合自己行业的项目管理工具？

在当今的信息化时代，项目管理软件已成为各行各业不可或缺的工具。然而，由于各行业具有不同的特点和需求，因此选择合适的项目管理软件成为了一个重要问题。本文将探讨不同行业在选择项目管理软件时需要考虑的因素，希望能帮助大家更…
阅读更多...
vue实现一个简单的审批绘制功能

vue实现一个简单的审批绘制功能

1、vue代码 <div class"approval"><div class"approval_ul" v-for"(item,key) in approvalList" :key"key"><div><el-radio-group v-model"item.jointlySign"><el-radio label"1">…
阅读更多...
【超全详解】耳机怎么清理？手把手教你清洁各种耳机！

【超全详解】耳机怎么清理？手把手教你清洁各种耳机！

平时听歌、听书、打电话耳机往往有时候几个小时都戴着&#xff0c;时间久了难免会堆积污垢堵孔。这可能就会造成耳机左右音量不一致、声音小、降噪效果变差、嗡嗡声等问题&#xff0c; 而且耳机用久了如果不及时清理&#xff0c;可能导致耳朵感染细菌&#xff0c;严重的话会影响…
阅读更多...
学习React hook API

学习React hook API

React hook API useEffect&#xff08;异步执行&#xff09;useLayoutEffect&#xff08;同步执行&#xff09; useEffect&#xff08;异步执行&#xff09; useEffect: 是在浏览器完成绘制后异步执行的; 所以如果你在 useEffect 中改变了 DOM&#xff0c;可能会造成用户看到的…
阅读更多...
使用Random.next生成随机数

使用Random.next生成随机数

使用Random.next生成随机数 大家好&#xff0c;我是免费搭建查券返利机器人省钱赚佣金就用微赚淘客系统3.0的小编&#xff0c;也是冬天不穿秋裤&#xff0c;天冷也要风度的程序猿&#xff01;今天我们将探讨在Java中如何使用 Random.next 方法生成随机数。随机数在编程中应用广…
阅读更多...
谈谈JVM内存区域的划分，哪些区域可能发生OutOfMemoryError?(jvm)

谈谈JVM内存区域的划分，哪些区域可能发生OutOfMemoryError?(jvm)

Java 虚拟机&#xff08;JVM&#xff09;在运行时将内存划分为多个区域&#xff0c;以便有效管理和分配内存资源。这些内存区域包括堆&#xff08;Heap&#xff09;、方法区&#xff08;Method Area&#xff09;、程序计数器&#xff08;Program Counter Register&#xff09;、…
阅读更多...
计算机大方向的就业选择

计算机大方向的就业选择

选专业要了解自己的兴趣所在。 即想要学习什么样的专业&#xff0c;如果有明确的专业意向&#xff0c;就可以有针对性地选择那些专业实力较强的院校。 2.如果没有明确的专业意向&#xff0c;可以优先考虑一下院校。 确定一下自己想要选择综合性院校还是理工类院校或是像财经或者…
阅读更多...
亚马逊测评策略全攻略：详析各方案优势与局限，你精通了吗？

亚马逊测评策略全攻略：详析各方案优势与局限，你精通了吗？

亚马逊测评&#xff0c;一个绕不开的话题。不管是对于新手卖家还是资深卖家来说&#xff0c;它都是提升产品销量和排名的有效手段之一。接下来&#xff0c;我将为大家详细解析亚马逊测评的各种方式和注意事项。 一、精准筛选真人测评资源 在寻找真人测评资源时&#xff0c;许多…
阅读更多...
难道 Java 已经过时了？

难道 Java 已经过时了？

当一门技术已经存在许多年了&#xff0c;它可能会失去竞争力&#xff0c;而后黯然退场&#xff0c;默默地离开&#xff0c;这对大部分的人来说就已经算是过时了。 Java 于 1995 年正式上线&#xff0c;至今已经走过了 27 个年头&#xff0c;在众多编程技术里算是年龄比较大的语…
阅读更多...
数据结构----栈和队列之队列的实现

数据结构----栈和队列之队列的实现

目录 1.基本概况 2.队列组成 3.队列的实现 &#xff08;1&#xff09;队列的初始化 &#xff08;2&#xff09;队列的销毁 &#xff08;3&#xff09;队列的尾插 &#xff08;4&#xff09;队列的头删 &#xff08;5&#xff09;队列的判空 &#xff08;6&#xff09;队…
阅读更多...
Java项目总结1

Java项目总结1

1.什么是面向对象&#xff08;此对象非彼对象&#xff09; “面向对象的方法主要是把事物给对象化&#xff0c;包括其属性和行为。面向对象编程更贴近实际生活的思想。总体来说面向对象的底层还是面向过程&#xff0c;面向过程抽象成类&#xff0c;然后封装&#xff0c;方便使用…
阅读更多...
外挂级OCR神器：免费文档解析、表格识别、手写识别、古籍识别、PDF转Word

外挂级OCR神器：免费文档解析、表格识别、手写识别、古籍识别、PDF转Word

智能文档解析&#xff1a;大模型友好的文档解析工具 PDF转Markdown 支持将任意格式的文件&#xff08;图片、PDF、Doc&#xff0f;Docx、网页等&#xff09;解析为Markdown或Json格式&#xff0c;以对LLM友好的方式呈现。 更高速度&#xff1a;100页PDF最快1.5s完成解析 更大…
阅读更多...
SAR目标检测

SAR目标检测

Multi-Stage with Filter Augmentation 多阶段滤波器增强(MSFA) 对SAR合成孔径雷达目标检测性能的改善 MSFA ON SAR 传统方法: 预训练:传统方法开始于在通用数据集上预训练一个基础模型。 微调:这个预训练的模型会被微调以适应特定的SAR图像&#xff0c;试图缩小域间的差距 …
阅读更多...
selector实现按钮选中高亮效果原理

selector实现按钮选中高亮效果原理

<?xml version"1.0" encoding"utf-8"?> <selector xmlns:android"http://schemas.android.com/apk/res/android"> <item android:state_pressed"true" android:drawable"drawable/background_press…
阅读更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023