18、图像增强与分割技术详解

图像增强与分割技术详解

1. 图像去噪基础示例

在图像去噪的简单示例中，我们将展示自编码器（AE）的实用性，以受损的MNIST图像去噪为例。

1.1 简单全连接自编码器

为了展示这些模型的简单性和高效性，我们选择了一个浅层的全连接架构，并使用Keras实现：

from tensorflow.keras.layers import Input, Dense
from tensorflow.keras.models import Model

# 输入层
inputs = Input(shape=[img_height * img_width])

# 编码层
enc_1 = Dense(128, activation='relu')(inputs)
code = Dense(64, activation='relu')(enc_1)

# 解码层
dec_1 = Dense(64, activation='relu')(code)
preds = Dense(128, activation='sigmoid')(dec_1)

# 创建自编码器模型
autoencoder = Model(inputs, preds)

# 编译模型
autoencoder.compile(loss='binary_crossentropy')

# 训练模型
autoencoder.fit(x_train, x_train)  # x_train 作为输入和目标

这里展示了编码器 - 解码器常见的对称架构，具有低维瓶颈。训练自编码器时，我们将图像（x_train）既作为输入又