Exponenta Banner

denoisingNetwork

Получите изображение шумоподавления сети

Свернуть все на странице

Синтаксис

net = denoisingNetwork(modelName)

Описание

пример

net = denoisingNetwork(modelName) возвращает предварительно обученное изображение, обесценивающее глубокую нейронную сеть, заданную как modelName.

Эта функция требует, чтобы у вас были Deep Learning Toolbox™.

Примеры

свернуть все

Этот пример использует:

Открыть Live Script

Получите предварительно обученное изображение, обесценивающее сверточную нейронную сеть, 'DnCNN'.

net = denoisingNetwork('DnCNN')
net = 
  SeriesNetwork with properties:

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

См. denoiseImage для примера того, как обесценить изображение с помощью предварительно обученной сети.

Входные параметры

свернуть все

Имя предварительно обученной денуизирующей глубокой нейронной сети, заданное как вектор символов 'DnCnn'. Это единственная предварительно обученная обесценивающая сеть, доступная в настоящее время, и она обучена только для полутоновых изображений.

Типы данных: char | string

Выходные аргументы

свернуть все

Предварительно обученная шумоподавление глубокой нейронной сети, возвращенная как SeriesNetwork (Deep Learning Toolbox) объект.

Ссылки

[1] Zhang, K., W. Zuo, Y. Chen, D. Meng, and L. Zhang. Помимо Гауссова Денуазера: Остаточное Обучение Deep CNN для шумоподавления изображений. Транзакции IEEE по обработке изображений. Том 26, № 7, февраль 2017, с. 3142-3155.

См. также

| |

Темы

Введенный в R2017b

Документация по Image Processing Toolbox

Поддержка