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denoiseImage

R2026a

深層ニューラル ネットワークを使用したイメージのノイズ除去

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構文

B = denoiseImage(A,net)

説明

B = denoiseImage(A,net) は、net で指定されたノイズ除去深層ニューラル ネットワークを使用して、ノイズを含むイメージ A からノイズを除去します。

この関数には Deep Learning Toolbox™ が必要です。

例

例

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この例では次を使用します。

ライブ スクリプトを開く

事前学習済みのノイズ除去畳み込みニューラル ネットワーク "DnCNN" を読み込みます。

net = denoisingNetwork("DnCNN");

グレースケール イメージをワークスペースに読み取って、そのイメージを表示します。

I = imread("cameraman.tif");
imageshow(I)

ノイズを含むバージョンのイメージを作成し、そのノイズを含むイメージを表示します。

noisyI = imnoise(I,"gaussian",0,0.01);
imageshow(noisyI)

ノイズを含むイメージからノイズを除去し、結果を表示します。

denoisedI = denoiseImage(noisyI,net);
imageshow(denoisedI)

入力引数

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ノイズを含むイメージ。単一の 2 次元イメージまたは 2 次元イメージのスタックとして指定します。A は次のいずれかです。

  • m 行 n 列サイズの 2 次元グレースケール イメージ。

  • m x n x c の 2 次元マルチチャネル イメージ。ここで、c はイメージ チャネルの数です。たとえば、c は RGB イメージの場合は 3 であり、赤外線チャネルを持つ RGB イメージなどの 4 チャネル イメージの場合は 4 です。

  • 等サイズの 2 次元イメージのスタック。この場合、A のサイズは m x n x c x p です。ここで p はスタック内のイメージの数です。

データ型: single | double | uint8 | uint16

ノイズ除去深層ニューラル ネットワーク。dlnetwork (Deep Learning Toolbox) オブジェクトとして指定します。ネットワークは、A と同じ数のカラー チャネルをもつイメージで学習させる必要があります。ネットワークの入力サイズを A のサイズと一致させる必要はありません。

ノイズを含むイメージまたはイメージ スタック A にチャネルが 1 つしかなく、ガウス ノイズが含まれている場合は、denoisingNetwork 関数を使用して事前学習済みのネットワークを取得できます。ノイズ除去ネットワークの作成の詳細については、ノイズ除去ニューラル ネットワークの学習と適用を参照してください。

出力引数

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ノイズ除去後のイメージ。単一の 2 次元イメージまたは 2 次元イメージのスタックとして返されます。B のサイズとデータ型は A と同じです。

バージョン履歴

R2017b で導入

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参考

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トピック