B = denoiseImage(A,net) оценивает деноизированное изображение B от шумного изображения A использование денуизирующей глубокой нейронной сети, заданной net.
Эта функция требует, чтобы у вас были Deep Learning Toolbox™.
A - Шумное изображение 2-D изображение | стек 2-D изображений
Шумное изображение, заданное как одно 2-D изображение или стек 2-D изображений. A могут быть:
A 2-D полутоновое изображение с размером m -by- n.
Многоканальное 2-D изображение с размером m -by- n -by- c, где c - количество каналов изображения. Для примера c 3 для изображений RGB и 4 для четырехканальных изображений, таких как изображения RGB с инфракрасным каналом.
Стек одинаковых по размеру 2-D изображений. В этом случае A имеет размер m -by- n -by- c -by- p, где p - количество изображений в стеке.
Типы данных: single | double | uint8 | uint16
net - Шумоподавление глубокой нейронной сети SeriesNetwork объект
Шумоподавление глубокой нейронной сети, заданная как SeriesNetwork (Deep Learning Toolbox) объект. Сеть должна быть обучена обрабатывать изображения с таким же форматом канала, как A.
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте
Памятка переводчика
1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.
2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.
3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.
4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.
5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.