生成对抗网络用于图像降噪 Image Denoising with GAN

本文介绍了一种基于TensorFlow的生成对抗网络(GAN)图像降噪技术,通过少量样本渲染并利用神经网络处理噪声图像,生成高质量真实感图片。演示了RGB及医学CT图像的降噪效果,并提供了代码及依赖包信息。
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使用tensorflow 搭建生成对抗网络用于进行图像降噪

基于神经网络的解决方案,这种方法的主要思想是使用少量的样本渲染每个像素(比方说4spp或8spp而不是32Kspp),并将噪声图像传递到网络,这将产生高质量的真实感图像。

1.  降噪效果展示:

1.1 RGB图像

1.2 医学CT图像

2. 该网络代码需要加载的python包

  • python 3.5
  • tensorflow (v1.1 or v1.0)
  • PIL
  • CKPT FILE

3. 代码下载路径:

https://download.youkuaiyun.com/download/xiaoxifei/10652350

另外也可以参考此处选取其他一些常用的降噪算法

https://download.youkuaiyun.com/download/xiaoxifei/10652282

 

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### 医学图像降噪技术综述 医学图像降噪旨在去除成像过程中引入的噪声,从而提高图像质量和诊断准确性。当前主要存在多种有效的降噪技术和解决方案。 #### 小波变换去噪方法 小波变换作为一种多尺度分析工具,在医学图像处理方面表现出色。具体而言,采用`coif2`小波基以及设定两层小波分解层数可以有效减少高频噪声的影响[^1]。此外,自适应阈值和软阈值函数的选择进一步增强了该方法的效果,使得经过处理后的医学图像更加清晰,细节保留得更好。 ```python import pywt def wavelet_denoising(image, wavelet='coif2', level=2): coeffs = pywt.wavedec2(image, wavelet, level=level) sigma = mad(coeffs[-level]) # Estimate noise standard deviation using MAD estimator threshold = sigma * np.sqrt(2*np.log(len(image))) denoised_coeffs = [coeffs[0]] for coeff in coeffs[1:]: denoised_coeff = pywt.threshold(coeff, threshold, mode='soft') denoised_coeffs.append(denoised_coeff) return pywt.waverec2(denoised_coeffs, wavelet)[:image.shape[0], :image.shape[1]] def mad(data): """Median Absolute Deviation""" median = np.median(data) diff_from_median = abs(data - median) mad_value = np.median(diff_from_median) return mad_value ``` #### 基于生成对抗网络(GAN) 的图像去噪 随着深度学习的发展,基于GAN架构的方法逐渐成为一种热门选择。这类模型能够在训练阶段学会区分真实样本与含噪样本之间的差异,并据此调整参数以达到更好的重建效果。特别是在PyTorch框架下实现了高效的解决方案,不仅限于简单的加性高斯白噪声场景,还能应对更为复杂的实际情况[^2]。 #### 扩散模型应用于医学图像去噪 扩散模型(Diffusion Models),特别是去噪扩散概率模型(DDPMs),近年来因其出色的生成能力而受到广泛关注。除了常规的任务外,它们同样适用于解决医学图像中的特定挑战—比如保持解剖结构合理性的同时完成高质量的图像恢复工作。为了确保生成结果符合临床需求,研究人员提出了结合分割掩膜的方式作为额外指导信息输入给模型,以此增强其对于重要区域的理解力和表达精度[^3]。 #### 经典滤波器应用实例 在某些情况下,传统的滤波手段依然具有不可替代的作用。例如中值滤波器可以通过排序统计原理有效地抑制脉冲型干扰;而椒盐噪声则可通过随机撒布黑白像素点的方式来模拟并测试系统的鲁棒性表现[^4]。 ```python from imgaug import augmenters as iaa median_blur = iaa.MedianBlur(k=(3, 7)) salt_and_pepper_noise = iaa.SaltAndPepper(p=(0.05, 0.2)) noisy_image = salt_and_pepper_noise.augment_image(original_image) denoised_image = median_blur.augment_image(noisy_image) ```
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