图像去噪实战：使用自动编码器(Autoencoder)和Python

图像去噪实战：使用自动编码器(Autoencoder)和Python

当今信息时代，图像处理已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。如何高效地去除图像中的噪点，得到更加清晰的图像呢？本文介绍了使用自动编码器(Autoencoder)的方法，结合Python实现图像去噪。

1. 原理介绍

自动编码器(Autoencoder)是一种无监督学习算法，它通过对输入数据进行重构，达到抽取输入数据关键特征的目的。因为自动编码器能学习到一些数据的本质特征，所以它也可以应用于图像去噪的问题上。

自动编码器主要包括编码器和解码器两个部分。编码器将输入的图像数据压缩成一个潜在特征向量，解码器将潜在特征向量还原成原始图像。在训练过程中，自动编码器会尽量使得还原图像与原始图像相似。

2. 实现步骤

首先，我们需要导入相关的库，并读取一张有噪点的图片。

import numpy as np
import tensorflow as tf
import cv2

img_noisy = cv2