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得到图像去噪网络
净= denoisingNetwork (modelName)
例子
净= denoisingNetwork (modelName)返回预先训练的图像去噪深度神经网络modelName.
净= denoisingNetwork (modelName)
净
modelName
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这个示例使用:
得到预先训练的图像去噪卷积神经网络DnCNN。
网= denoisingNetwork (“DnCNN”)
net = SeriesNetwork with properties: Layers: [59x1 net.cnn.layer. layer] InputNames: {'InputLayer'} OutputNames: {'FinalRegressionLayer'}
看到denoiseImage的一个例子,如何使用预先训练的网络去噪的图像。
denoiseImage
“DnCnn”
预先训练的去噪深度神经网络名称,指定为特征向量“DnCnn”.这是目前唯一可用的预先训练的去噪网络,它只针对灰度图像进行训练。
数据类型:字符|字符串
字符
字符串
SeriesNetwork
预处理的去噪深度神经网络,返回为SeriesNetwork对象。
[1]张凯,左伟,陈燕,D.孟,张磊。超越高斯去噪:深度CNN的残差学习用于图像去噪。IEEE图像处理汇刊.第26卷,第7期,2017年2月,3142-3155页。
denoiseImage|denoisingImageDatastore|dnCNNLayers
denoisingImageDatastore
dnCNNLayers
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