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denoisingNetwork

获取图像去噪网络

说明

示例

net = denoisingNetwork(modelName) 返回由 modelName 指定的预训练的图像去噪深度神经网络。

此函数要求您有 Deep Learning Toolbox™。

示例

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获取预训练的图像去噪卷积神经网络 'DnCNN'。

net = denoisingNetwork('DnCNN')
net = 
  SeriesNetwork with properties:

         Layers: [59x1 nnet.cnn.layer.Layer]
     InputNames: {'InputLayer'}
    OutputNames: {'FinalRegressionLayer'}

有关如何使用预训练网络对图像进行去噪的示例,请参阅 denoiseImage

输入参数

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预训练的去噪深度神经网络的名称,指定为字符向量 'DnCnn'。这是当前唯一可用的预训练去噪网络,并且仅针对灰度图像进行了训练。

数据类型: char | string

输出参量

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预训练的去噪深度神经网络,以 SeriesNetwork (Deep Learning Toolbox) 对象形式返回。

参考

[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.

版本历史记录

在 R2017b 中推出