自动编码器（Autoencoder）图像去噪（image denoising）实战

最新推荐文章于 2024-09-13 20:59:57 发布

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分类专栏：数据科学从0到1 文章标签：自然语言处理神经网络数据挖掘机器学习深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhongkeyuanchongqing/article/details/118436035

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本文介绍如何利用自动编码器（Autoencoder）进行图像去噪，以MNIST数据集为例，添加噪声后训练卷积自动编码器网络。通过网络结构的详细解释和训练过程，展示了自动编码器在去除图像噪声上的效果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

自动编码器（Autoencoder）图像去噪（image denoising）实战

去噪或降噪是从信号中去除噪声的过程。这些噪声可以是图像、音频或文档之中的随机杂乱信息。你可以训练自动编码器网络来学习如何从图片中去除噪声。为了尝试这个用例，让我们重新使用著名的MNIST数据集，并在数据集中创建一些合成噪声。下面的代码将简单地向数据集添加一些噪声，然后绘制一些图片，以确保我们已经成功创建了它们。

# The code below is from the Keras Blogs
# https://blog.keras.io/building-autoencoders-in-keras.html

noise_factor = 0.5
x_train_noisy = x_train + noise_factor * np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=x_train.shape) 
x_test_noisy = x_test + noise_factor * np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=x_test.shape) 

x_train_noisy = np

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