denoiseImage

使用深层神经网络图像降噪

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语法

B = denoiseImage(净)

B= denoiseImage (一个,净)估计去噪图像B从嘈杂的图像一个使用指定的去噪深层神经网络净。

这个函数需要你有神经网络工具箱™。

这个示例还使用:

打开生活的脚本

检索pretrained去噪卷积神经网络,“DnCNN”。

网= denoisingNetwork (“DnCNN”);

灰度图像加载到工作区,然后创建一个嘈杂的版本的形象。显示两张图片。

我= imread (“cameraman.tif”);noisyI = imnoise(我“高斯”,0,0.01);图imshowpair (noisyI,我“蒙太奇”);标题(“原始图像(左)和嘈杂的图像(右))

去除噪声的噪声图像,并显示结果。

denoisedI = denoiseImage (noisyI,净);图imshow (denoisedI)标题(”“去噪图像)

嘈杂的图像,指定为一个二维图像或一堆二维图像。一个可以是:

二维灰度图像的大小米——- - - - - -n。
二维多通道图像大小米——- - - - - -n——- - - - - -c,在那里c是图像通道的数量。例如,c是RGB图像,3和4等四通道图像RGB图像与红外通道。
一堆个大小相等的二维图像。在这种情况下,一个有大小米——- - - - - -n——- - - - - -c——- - - - - -p,在那里p图像的数量在堆栈。