CVC降噪是一种基于深度学习的降噪方法,它使用多个卷积神经网络(CNN)来模拟噪声抑制过程。 CVC降噪的优势在于它能够有效地抑制噪声,同时保留图像的细节。ENC降噪是一种基于深度学习的降噪方法,它使用一个深度卷积神经网络(DCNN)来模拟噪声抑制过程。 ENC降噪的优势在于它能够有效地抑制噪声,同时保留图像的细节。
CVC降噪是一种基于深度学习的降噪方法,它使用多个卷积神经网络(CNN)来模拟噪声抑制过程。 CVC降噪的优势在于它能够有效地抑制噪声,同时保留图像的细节。
ENC降噪是一种基于深度学习的降噪方法,它使用一个深度卷积神经网络(DCNN)来模拟噪声抑制过程。 ENC降噪的优势在于它能够有效地抑制噪声,同时保留图像的细节。
说明:CVC降噪和ENC降噪都是有效的降噪方法,它们都能有效地抑制噪声,同时保留图像的细节。但是,CVC降噪使用多个CNN,而ENC降噪使用一个DCNN,所以ENC降噪更加高效,更加适合大型图像。
代码:
import numpy as np
from keras.layers import Input, Conv2D, BatchNormalization, Activation
from keras.models import Model
# CVC降噪
def cvc_denoise(input_img):
# 定义输入层
inputs = Input(shape=input_img.shape)
# 第一个卷积层
x = Conv2D(64, (3, 3), padding='same')(inputs)
x = BatchNormalization()(x)
x = Activation('relu')(x)
# 第二个卷积层
x = Conv2D(64, (3, 3), padding='same')(x)
x = BatchNormalization()(x)
x = Activation('relu')(x)
# 第三个卷积层
x = Conv2D(64, (3, 3), padding='same')(x)
x = BatchNormalization()(x)
x = Activation('relu')(x)
# 第四个卷积层
x = Conv2D(64, (3, 3), padding='same')(x)
x = BatchNormalization()(x)
x = Activation('relu')(x)
# 输出层
outputs = Conv2D(3, (3, 3), padding='same')(x)
# 模型定义
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
#
denoised_img = model.predict(input_img)
return denoised_img
# ENC降噪
def enc_denoise(input_img):
# 定义输入层
inputs
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