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denoiseImage

Eliminar el ruido de una imagen mediante una red neuronal profunda

Descripción

B = denoiseImage(A,net) elimina el ruido de una imagen con ruido A usando una red neuronal profunda especificada por net.

Esta opción requiere Deep Learning Toolbox™.

ejemplo

Ejemplos

contraer todo

Cargue la red neuronal convolucional preentrenada "DnCNN".

net = denoisingNetwork("DnCNN");

Cargue una imagen en escala de grises el área de trabajo y, después, cree una versión de la imagen con ruido.

I = imread("cameraman.tif");
noisyI = imnoise(I,"gaussian",0,0.01);

Muestre las dos imágenes como un montaje.

montage({I,noisyI})
title("Original Image (Left) and Noisy Image (Right)")

Elimine el ruido de la imagen con ruido y, después, muestre el resultado.

denoisedI = denoiseImage(noisyI,net);
imshow(denoisedI)
title("Denoised Image")

Argumentos de entrada

contraer todo

Imagen con ruido, especificada como una única imagen 2D o una pila de imágenes 2D. A puede ser:

  • Una imagen 2D en escala de grises de tamaño m por n.

  • Una imagen 2D multicanal de tamaño m por n por c, donde c es el número de canales de la imagen. Por ejemplo, c es 3 para imágenes RGB y 4 para imágenes de cuatro canales como imágenes RGB con un canal infrarrojo.

  • Una pila de imágenes 2D de igual tamaño. En este caso, A tiene un tamaño m por n por c por p, donde p es el número de imágenes en la pila.

Tipos de datos: single | double | uint8 | uint16

Red neuronal profunda para eliminación del ruido, especificada como un objeto dlnetwork (Deep Learning Toolbox). Se debe entrenar la red con imágenes con el mismo número de canales de color que A. No es necesario que el tamaño de entrada de la red coincida con el tamaño de A.

Para más información acerca de cómo crear una red para eliminar el ruido, consulte Train and Apply Denoising Neural Networks.

Argumentos de salida

contraer todo

Imagen sin ruido, devuelta como una única imagen 2D o una pila de imágenes 2D. B tiene el mismo tamaño y el mismo tipo de datos que A.

Historial de versiones

Introducido en R2017b

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