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영상 처리를 위한 딥러닝

심층 신경망을 사용하여 영상 잡음 제거 및 영상 간 변환 등의 영상 처리 작업 수행(Deep Learning Toolbox™가 필요함)

딥러닝은 신경망을 사용하여 데이터에서 특징의 유용한 표현을 직접 학습합니다. 예를 들어, 사전 훈련된 신경망을 사용하여 영상에서 잡음과 같은 아티팩트를 식별하고 제거할 수 있습니다.

A noisy image is passed to a trained denoising network, which returns a denoised image.

함수

모두 확장

augmentedImageDatastore배치를 변환하여 영상 데이터 증대
blockedImageDatastoreDatastore for use with blocks from blockedImage objects (R2021a 이후)
denoisingImageDatastoreDenoising image datastore
imageDatastore이미지 데이터의 데이터저장소
randomPatchExtractionDatastoreDatastore for extracting random 2-D or 3-D random patches from images or pixel label images
transform데이터저장소 변환 (R2019a 이후)
combine여러 데이터저장소의 데이터 결합 (R2019a 이후)
jitterColorHSVRandomly alter color of pixels (R2019b 이후)
randomWindow2dRandomly select rectangular region in image (R2021a 이후)
randomCropWindow3dCreate randomized cuboidal cropping window (R2019b 이후)
centerCropWindow2d사각 형태의 가운데 자르기 창 만들기 (R2019b 이후)
centerCropWindow3dCreate cuboidal center cropping window (R2019b 이후)
RectangleSpatial extents of 2-D rectangular region (R2019b 이후)
CuboidSpatial extents of 3-D cuboidal region (R2019b 이후)
randomAffine2dCreate randomized 2-D affine transformation (R2019b 이후)
randomAffine3dCreate randomized 3-D affine transformation (R2019b 이후)
affineOutputView영상에 워핑을 적용하기 위한 출력 보기 만들기 (R2019b 이후)
imeraseRemove image pixels within rectangular region of interest (R2021a 이후)
resize2dLayer2-D resize layer (R2020b 이후)
resize3dLayer3-D resize layer (R2020b 이후)
dlresizeResize spatial dimensions of dlarray object (R2020b 이후)
DepthToSpace2DLayerDepth to space layer (R2021a 이후)
SpaceToDepthLayerSpace to depth layer (R2020b 이후)
depthToSpaceRearrange dlarray data from depth dimension into spatial blocks (R2021a 이후)
spaceToDepthRearrange spatial blocks of dlarray data along depth dimension (R2021a 이후)
encoderDecoderNetworkCreate encoder-decoder network (R2021a 이후)
blockedNetworkCreate network with repeating block structure (R2021a 이후)
pretrainedEncoderNetworkCreate encoder network from pretrained network (R2021a 이후)
cycleGANGeneratorCreate CycleGAN generator network for image-to-image translation (R2021a 이후)
patchGANDiscriminatorCreate PatchGAN discriminator network (R2021a 이후)
pix2pixHDGlobalGeneratorCreate pix2pixHD global generator network (R2021a 이후)
addPix2PixHDLocalEnhancerAdd local enhancer network to pix2pixHD generator network (R2021a 이후)
unitGeneratorCreate unsupervised image-to-image translation (UNIT) generator network (R2021a 이후)
unitPredictPerform inference using unsupervised image-to-image translation (UNIT) network (R2021a 이후)
denoiseImage심층 신경망을 사용하여 영상 잡음 제거하기
denoisingNetwork영상 잡음 제거 신경망 가져오기
dnCNNLayersGet denoising convolutional neural network layers

도움말 항목

딥러닝을 위해 영상 데이터 전처리하기

영상 처리 응용 분야를 위한 신경망 만들기

MATLAB의 딥러닝

  • MATLAB의 딥러닝 (Deep Learning Toolbox)
    사전 훈련된 신경망 및 전이 학습, 그리고 GPU, CPU, 클러스터 및 클라우드에서의 훈련 등 분류 및 회귀에 컨벌루션 신경망을 사용하여 MATLAB의 딥러닝 기능을 알아봅니다.
  • 딥러닝을 사용한 의미론적 분할 (Computer Vision Toolbox)
    이 예제에서는 의미론적 분할 신경망을 사용하여 영상을 분할하는 방법을 보여줍니다.