denoisingNetwork

영상 잡음 제거 신경망 가져오기

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구문

net = denoisingNetwork(modelName)

설명

net = denoisingNetwork(modelName) 함수는 modelName에 의해 지정된 사전 훈련된 영상 잡음 제거 심층 신경망을 반환합니다.

이 함수를 사용하려면 Deep Learning Toolbox™가 필요합니다.

예제

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사전 훈련된 영상 잡음 제거 신경망 가져오기

다음 제품이 필요합니다.

라이브 스크립트 열기

사전 훈련된 영상 잡음 제거 컨벌루션 신경망 'DnCNN'을 가져옵니다.

net = denoisingNetwork('DnCNN')

net = 
  SeriesNetwork with properties:

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

사전 훈련된 신경망을 사용하여 영상의 잡음을 제거하는 방법에 대한 예를 보려면 denoiseImage 항목을 참조하십시오.

입력 인수

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`modelName` — 신경망 이름
`'DnCnn'`

사전 훈련된 잡음 제거 심층 신경망의 이름으로, 문자형 벡터 'DnCnn'으로 지정됩니다. 이는 현재 사용 가능한 유일한 사전 훈련된 잡음 제거 신경망이며, 회색조 영상에 대해서만 훈련되었습니다.

데이터형: char | string

출력 인수

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`net` — 잡음 제거 심층 신경망
`SeriesNetwork` 객체

사전 훈련된 잡음 제거 심층 신경망으로, SeriesNetwork (Deep Learning Toolbox) 객체로 반환됩니다.

참고 문헌

[1] Zhang, K., W. Zuo, Y. Chen, D. Meng, and L. Zhang. "Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising." IEEE Transactions on Image Processing. Vol. 26, Number 7, Feb. 2017, pp. 3142-3155.