denoisingNetwork

イメージ ノイズ除去ネットワークの取得

構文

net = denoisingNetwork(modelName)

説明

net = denoisingNetwork(modelName) は、modelName によって指定された事前学習済みのイメージ ノイズ除去深層ニューラル ネットワークを返します。

この関数には Deep Learning Toolbox™ が必要です。

例

事前学習済みのイメージ ノイズ除去ネットワークの取得

事前学習済みのイメージ ノイズ除去畳み込みニューラル ネットワーク "DnCNN" を取得します。

net = denoisingNetwork("DnCNN")

net = 
  dlnetwork with properties:

         Layers: [58×1 nnet.cnn.layer.Layer]
    Connections: [57×2 table]
     Learnables: [76×3 table]
          State: [36×3 table]
     InputNames: {'InputLayer'}
    OutputNames: {'Conv20'}
    Initialized: 1

  View summary with summary.

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

modelName — ニューラル ネットワークの名前

'DnCnn'

事前学習済みノイズ除去深層ニューラル ネットワークの名前。文字ベクトル 'DnCnn' として指定します。これは、現在利用可能な唯一の事前学習済みノイズ除去ネットワークであり、グレースケール イメージの学習のみが行われています。

データ型: char | string

出力引数

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

事前学習済みの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返されます。

参照

[1] Zhang, K., W. Zuo, Y. Chen, D. Meng, and L. Zhang. "Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising." IEEE Transactions on Image Processing. Vol. 26, Number 7, Feb. 2017, pp. 3142-3155.

バージョン履歴

R2017b で導入

R2024b: dlnetwork オブジェクトとしてネットワークを返す

denoisingNetwork 関数は、ノイズ除去深層ニューラル ネットワークを dlnetwork (Deep Learning Toolbox) オブジェクトとして返すようになりました。以前、この関数はネットワークを SeriesNetwork (Deep Learning Toolbox) オブジェクトとして返していましたが、これは非推奨になりました。

denoisingNetwork 関数の出力を denoiseImage 関数の入力ネットワークとして使用している場合は、コードを更新する必要はありません。

参考

denoiseImage | dnCNNLayers | denoisingImageDatastore

トピック

• ノイズ除去ニューラル ネットワークの学習と適用