denoiseImage
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
説明
例
事前学習済みのニューラル ネットワークを使用したイメージ ノイズの除去
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取得した後、ノイズを含むバージョンのイメージを作成します。
I = imread("cameraman.tif"); noisyI = imnoise(I,"gaussian",0,0.01);
2 つのイメージをモンタージュとして表示します。
montage({I,noisyI})
title("Original Image (Left) and Noisy Image (Right)")
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);
imshow(denoisedI)
title("Denoised Image")
入力引数
A
— ノイズを含むイメージ
2 次元イメージ | 2 次元イメージのスタック
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
net
— ノイズ除去深層ニューラル ネットワーク
dlnetwork
オブジェクト
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
バージョン履歴
R2017b で導入R2024a: DAGNetwork
オブジェクトおよび SeriesNetwork
オブジェクトは非推奨
R2024a 以降、DAGNetwork
(Deep Learning Toolbox) オブジェクトおよび SeriesNetwork
(Deep Learning Toolbox) オブジェクトは非推奨となりました。代わりに、ノイズ除去ネットワークを dlnetwork
(Deep Learning Toolbox) オブジェクトとして指定してください。
DAGNetwork
オブジェクトおよび SeriesNetwork
オブジェクトのサポートを削除する予定はありません。ただし、dlnetwork
オブジェクトには次の利点があります。
dlnetwork
オブジェクトは、関数trainnet
(Deep Learning Toolbox) を使用して簡単に学習させたり、外部のプラットフォームからインポートしたりできる、さまざまなネットワーク アーキテクチャをサポートしています。dlnetwork
オブジェクトの方が柔軟です。このオブジェクトは、Deep Learning Toolbox の現在の機能や今後導入される機能をより幅広くサポートします。dlnetwork
オブジェクトは、ネットワークの構築、予測、組み込み学習、圧縮、およびカスタム学習ループをサポートする統合されたデータ型を提供します。dlnetwork
を使用した学習と予測は、通常、DAGNetwork
とSeriesNetwork
を使用した学習と予測よりも高速です。
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