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denoisingNetwork

イメージ ノイズ除去ネットワークの取得

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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

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: [58x1 nnet.cnn.layer.Layer]
    Connections: [57x2 table]
     Learnables: [76x3 table]
          State: [36x3 table]
     InputNames: {'InputLayer'}
    OutputNames: {'Conv20'}
    Initialized: 1

  View summary with summary.

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)")

Figure contains an axes object. The hidden axes object with title Original Image (Left) and Noisy Image (Right) contains an object of type image.

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")

Figure contains an axes object. The hidden axes object with title Denoised Image contains an object of type image.

入力引数

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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

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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

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参考

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トピック