64、基于去噪卷积神经网络的彩色图像去噪(matlab)

1、基于去噪卷积神经网络的彩色图像去噪的原理及流程

基于去噪卷积神经网络的彩色图像去噪是一种基于深度学习的图像处理技术，可以有效地去除图像中的噪声，提高图像的质量。下面是在Matlab中实现基于去噪卷积神经网络的彩色图像去噪的原理及流程：

1. 数据准备：准备包含训练集和验证集的彩色图像数据，同时生成包含噪声的图像作为训练数据。

2. 网络设计：设计一个去噪卷积神经网络模型，通常包括卷积层、池化层、激活函数以及去噪功能的损失函数。

3. 网络训练：使用训练集数据对网络进行训练，优化网络参数以使网络能够学习去除图像中的噪声。

4. 网络验证：使用验证集数据对训练好的网络进行验证，评估网络在未见过的数据上的去噪效果。

5. 去噪处理：将待处理的彩色图像输入训练好的网络中，通过网络的预测结果去除图像中的噪声。

在Matlab中实现这一流程，可以使用深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）提供的函数和工具，例如designlayers函数来搭建网络模型、trainNetwork函数进行网络训练、以及predict函数对待处理图像进行去噪处理。同时，可以通过调整网络结构、数据准备和超参数等来优化去噪效果。

2、基于去噪卷积神经网络的彩色图像去噪说明

1)说明

使用去噪卷积神经网络从 RGB 图像中去除高斯噪声

3、输入数据

1）说明

将一个彩色图像读入工作区中，并将数据转换为数据类型 double。显示原始彩色图像。

2）代码

pristineRGB = imread("C:\Users\16023\Desktop\基于深度学习的彩色图片去噪\CT1.png");
pristineRGB = im2double(pristineRGB);
figure(1)
imshow(pristineRGB)
title("Pristine Image")

3）视图效果