denoiseImage
심층 신경망을 사용하여 영상 잡음 제거하기
설명
예제
사전 훈련된 신경망을 사용하여 영상 잡음 제거하기
사전 훈련된 잡음 제거 컨벌루션 신경망 "DnCNN"
을 불러옵니다.
net = denoisingNetwork("DnCNN");
회색조 영상을 작업 공간으로 불러온 다음 잡음이 있는 버전의 영상을 만듭니다.
I = imread("cameraman.tif"); noisyI = imnoise(I,"gaussian",0,0.01);
2개의 영상을 몽타주 형태로 표시합니다.
montage({I,noisyI})
title("Original Image (Left) and Noisy Image (Right)")
잡음이 있는 영상에서 잡음을 제거한 다음 결과를 표시합니다.
denoisedI = denoiseImage(noisyI,net);
imshow(denoisedI)
title("Denoised Image")
입력 인수
A
— 잡음이 있는 영상
2차원 영상 | 2차원 영상 스택
잡음이 있는 영상으로, 단일 2차원 영상 또는 2차원 영상 스택으로 지정됩니다. A
는 다음과 같을 수 있습니다.
크기가 m×n인 2차원 회색조 영상.
크기가 m×n×c인 2차원 다중채널 영상. 여기서 c는 영상 채널 수입니다. 예를 들어 c는 RGB 영상의 경우 3이고 적외선 채널이 있는 RGB 영상과 같은 4채널 영상의 경우 4입니다.
동일한 크기의 2차원 영상 스택. 이 경우
A
의 크기는 m×n×c×p입니다. 여기서 p는 스택의 영상 수입니다.
데이터형: single
| double
| uint8
| uint16
net
— 잡음 제거 심층 신경망
dlnetwork
객체
잡음 제거 심층 신경망으로, dlnetwork
(Deep Learning Toolbox) 객체로 지정됩니다. 신경망은 A
와 동일한 수의 컬러 채널을 가진 영상을 기반으로 훈련되어야 합니다. 신경망의 입력 크기는 A
의 크기와 일치할 필요가 없습니다.
잡음 제거 신경망 만들기에 대한 자세한 내용은 Train and Apply Denoising Neural Networks 항목을 참조하십시오.
출력 인수
버전 내역
R2017b에 개발됨R2024a: DAGNetwork
객체와 SeriesNetwork
객체는 권장되지 않음
R2024a부터 DAGNetwork
(Deep Learning Toolbox) 및 SeriesNetwork
(Deep Learning Toolbox) 객체는 권장되지 않습니다. 대신, 잡음 제거 신경망을 dlnetwork
(Deep Learning Toolbox)로 지정하십시오.
DAGNetwork
객체와 SeriesNetwork
객체에 대한 지원을 제거할 계획은 없습니다. 하지만 dlnetwork
는 다음과 같은 이점이 있습니다.
dlnetwork
객체는trainnet
(Deep Learning Toolbox) 함수를 사용하여 쉽게 훈련시키거나 외부 플랫폼에서 가져올 수 있는, 더 넓은 범위의 신경망 아키텍처를 지원합니다.dlnetwork
객체는 더 많은 유연성을 제공합니다. 또한 현재 및 향후 출시될 Deep Learning Toolbox 기능을 통해 더 폭넓은 지원을 제공합니다.dlnetwork
객체는 신경망 구축, 예측, 기본 제공 훈련, 압축 및 사용자 지정 훈련 루프를 지원하는 통합 데이터형을 제공합니다.일반적으로
dlnetwork
훈련 및 예측이DAGNetwork
및SeriesNetwork
훈련 및 예측보다 빠릅니다.
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