Exponenta Banner

denoisingNetwork

Получите сеть шумоподавления изображений

свернуть все на странице

Синтаксис

net = denoisingNetwork(modelName)

Описание

пример

net = denoisingNetwork(modelName) возвращает предварительно обученную глубокую нейронную сеть шумоподавления изображений, заданную modelName.

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

Примеры

свернуть все

Этот пример использует:

Скрипт Open Live Script

Получите предварительно обученную сверточную нейронную сеть шумоподавления изображений, 'DnCNN'.

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

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

Смотрите denoiseImage для примера как к denoise изображение с помощью предварительно обученной сети.

Входные параметры

свернуть все

Имя предварительно обученной глубокой нейронной сети шумоподавления в виде вектора символов 'DnCnn'. Это - единственная предварительно обученная в настоящее время доступная сеть шумоподавления, и она обучена полутоновым изображениям только.

Типы данных: char | string

Выходные аргументы

свернуть все

Предварительно обученная глубокая нейронная сеть шумоподавления, возвращенная как SeriesNetwork Объект (Deep Learning Toolbox).

Ссылки

[1] Чжан, K., В. Цзо, И. Чен, Д. Мэн и Л. Чжан. "Вне Гауссова Denoiser: Невязка, Узнающая о Глубоком CNN для Шумоподавления Изображений". Транзакции IEEE на Обработке изображений. Издание 26, Номер 7, февраль 2017, стр 3142-3155.

Смотрите также

| |

Темы

Введенный в R2017b

Документация Image Processing Toolbox

Поддержка