Penghapusan imej menggunakan rangkaian saraf konvolusi

Rangkaian saraf konvolusi berfungsi dengan baik dalam tugasan menghilangkan imej. Ia menggunakan penapis yang dipelajari untuk menapis bunyi dan dengan itu memulihkan imej asal. Artikel ini memperkenalkan secara terperinci kaedah denoising imej berdasarkan rangkaian neural convolutional.

1. Gambaran Keseluruhan Rangkaian Neural Konvolusi

Rangkaian saraf konvolusi ialah algoritma pembelajaran mendalam yang menggunakan gabungan berbilang lapisan konvolusi, lapisan gabungan dan lapisan bersambung sepenuhnya untuk mempelajari dan mengelaskan ciri imej. Dalam lapisan konvolusi, ciri tempatan imej diekstrak melalui operasi konvolusi, dengan itu menangkap korelasi spatial dalam imej. Lapisan pengumpulan mengurangkan jumlah pengiraan dengan mengurangkan dimensi ciri dan mengekalkan ciri utama. Lapisan bersambung sepenuhnya bertanggungjawab untuk memetakan ciri dan label yang dipelajari untuk melaksanakan pengelasan imej atau tugas lain. Reka bentuk struktur rangkaian ini menjadikan rangkaian saraf konvolusi mempunyai kebolehan ekspresif yang kuat dalam tugasan pemprosesan dan pengecaman imej 2. Prinsip denosing imej

Penggunaan kaedah denoising imej berdasarkan rangkaian saraf konvolusi Penapis yang dipelajari menapis bunyi. Semasa proses latihan, imej input dililitkan melalui lapisan konvolusi untuk mendapatkan imej ternyah. Proses ini boleh dianggap sebagai "menapis" imej input untuk mengeluarkan bunyi dan mengekalkan bahagian imej asal.

3. Proses latihan

1. Sediakan set data: Untuk melatih model denoising dengan prestasi cemerlang, sejumlah besar imej bising perlu disediakan sebagai set latihan. Pada masa yang sama, imej bebas hingar yang sepadan juga perlu disediakan sebagai label.

2 Bina model: Model penyah imej berdasarkan rangkaian saraf konvolusi biasanya terdiri daripada berbilang lapisan konvolusi, lapisan gabungan dan lapisan bersambung sepenuhnya. Antaranya, lapisan konvolusi bertanggungjawab untuk mempelajari ciri daripada imej input, lapisan pengumpulan bertanggungjawab untuk mengurangkan dimensi ciri, dan lapisan bersambung sepenuhnya bertanggungjawab untuk memetakan ciri dan label yang dipelajari.

4. Model latihan: Semasa proses latihan, imej input dililitkan melalui penapis yang dipelajari oleh lapisan lilitan untuk mendapatkan imej ternyah. Dengan membandingkan perbezaan antara imej yang dinyahnoise dan label, fungsi kehilangan dikira dan disebarkan semula untuk mengemas kini parameter penapis. Ulangi proses ini sehingga prestasi model memenuhi keperluan yang dijangkakan.

5 Nilaikan model: Untuk menilai prestasi model, beberapa penunjuk penilaian biasa boleh digunakan, seperti nisbah isyarat-ke-bunyi puncak dan indeks persamaan struktur. Metrik ini boleh menilai secara kuantitatif kesamaan kualiti imej ternyah dengan imej asal.

4. Senario Aplikasi

Kaedah denoising imej berdasarkan rangkaian neural convolutional digunakan secara meluas dalam pelbagai senario, seperti pemprosesan imej perubatan, pemprosesan imej penderiaan jauh, pemprosesan imej semula jadi, dsb. Dalam pemprosesan imej perubatan, model denoising boleh membantu doktor mendiagnosis penyakit dengan lebih tepat dalam pemprosesan imej penderiaan jauh, model denoising boleh meningkatkan kejelasan dan resolusi imej penderiaan jauh dalam pemprosesan imej semula jadi, model denoising boleh meningkatkan kesan visual imej dan meningkatkan kualiti imej .

5. Kelebihan kaedah denoising imej berdasarkan rangkaian neural convolutional

Kaedah denoising imej berdasarkan rangkaian neural convolutional mempunyai banyak kelebihan.

Pertama sekali, kaedah ini secara automatik boleh mempelajari model hingar tanpa menyatakan secara manual jenis hingar dan pengedaran, dan sangat boleh disesuaikan.

Kedua, kaedah denoising imej berdasarkan rangkaian neural convolutional mempunyai prestasi keteguhan dan generalisasi yang tinggi Ia boleh menyesuaikan diri secara automatik kepada model hingar imej yang berbeza selepas pembelajaran, dan boleh mencapai hasil yang lebih baik untuk pelbagai jenis kesan denoising.

Selain itu, kaedah ini juga boleh melindungi maklumat struktur terperinci seperti tepi dan tekstur imej dengan berkesan, menjadikan imej terdenoised lebih licin dan lebih semula jadi.

Berbanding dengan kaedah denosing imej tradisional, kaedah denosing imej berdasarkan rangkaian neural convolutional mempunyai kelajuan pemprosesan yang lebih tinggi dan kerumitan pengiraan yang lebih rendah, dan boleh mencapai tugas denosing imej dengan lebih cepat dan berkesan. Pada masa yang sama, kaedah ini juga boleh mencapai latihan hujung ke hujung, menjadikan parameter model lebih munasabah dan berkesan.

6. Ringkasan

Kaedah denoising imej berdasarkan rangkaian neural convolutional ialah teknologi pemprosesan imej yang berkesan yang boleh digunakan secara meluas dalam pelbagai senario. Melalui keupayaan pembelajaran rangkaian saraf konvolusi, penapis untuk menapis hingar boleh dipelajari untuk memulihkan imej asal berkualiti tinggi. Dalam penyelidikan masa depan, aplikasi rangkaian saraf konvolusi dalam penyahtinjaan imej boleh diterokai lebih lanjut untuk meningkatkan prestasi dan keupayaan generalisasi model.

Atas ialah kandungan terperinci Penghapusan imej menggunakan rangkaian saraf konvolusi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!