denoisingNetwork

Obtener una red para eliminar el ruido de una imagen

Sintaxis

net = denoisingNetwork(modelName)

Descripción

net = denoisingNetwork(modelName) devuelve una red neuronal profunda preentrenada para eliminar el ruido de una imagen, especificada por modelName.

Esta función requiere que tenga Deep Learning Toolbox™.

Ejemplos

contraer todo

Obtener una red preentrenada para eliminar el ruido de una imagen

Este ejemplo utiliza:

Abrir script en vivo

Obtenga la red neuronal convolucional preentrenada (DnCNN) para eliminar el ruido de una imagen.

net = denoisingNetwork('DnCNN')

net = 
  SeriesNetwork with properties:

         Layers: [59x1 nnet.cnn.layer.Layer]
     InputNames: {'InputLayer'}
    OutputNames: {'FinalRegressionLayer'}

Consulte denoiseImage para ver un ejemplo de cómo se puede eliminar el ruido de una imagen usando la red preentrenada.

Argumentos de entrada

contraer todo

`modelName` — Nombre de la red neuronal
`'DnCnn'`

Nombre de la red neuronal profunda preentrenada para eliminar el ruido, especificada como vector de caracteres 'DnCnn'. Esta es la única red preentrenada para eliminación del ruido disponible actualmente y está entrenada solo para imágenes en escala de grises.

Tipos de datos: char | string

Argumentos de salida

contraer todo

`net` — Red neuronal profunda para eliminación del ruido
objeto `SeriesNetwork`

Red neuronal profunda preentrenada para eliminación del ruido, devuelta como un objeto SeriesNetwork (Deep Learning Toolbox).

Referencias

[1] Zhang, K., W. Zuo, Y. Chen, D. Meng, and L. Zhang. "Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising." IEEE Transactions on Image Processing. Vol. 26, Number 7, Feb. 2017, pp. 3142-3155.