denoisingnetwork

获取图像Denoising网络

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句法

net = denoisingnetwork（modelname）

网= denoisingnetwork（型号名称）返回预验证的图像，以指定的深神经网络型号名称。

此功能要求您具有深度学习工具箱™。

此示例使用：

打开实时脚本

获取预验证的图像降级卷积神经网络“ DNCNN”。

net = denoisingnetwork（'dncnn'）

net =带有属性的系列网络：层：[59x1 nnet.cnn.layer.layer] inputNames：{'inputlayer'} outputnames：{'finalRegressionlayer'}

看denoiseimage有关如何使用预验证的网络来定位图像的示例。

预处理的DeNoing Deep Deep神经网络的名称，指定为角色矢量'dncnn'。这是目前唯一验证的Denoising网络，并且仅用于灰度图像的培训。

数据类型：char|细绳

预验证了深层神经网络，回到了系列网络（深度学习工具箱）目的。

[1] Zhang，K.，W。Zuo，Y。Chen，D。Meng和L. Zhang。“超越高斯denoiser：深入CNN的残留学习图像denoising。”图像处理上的IEEE交易。卷。26，第7号，2017年2月，第3142-3155页。

在R2017b中引入