本项目采用MWCNN算法实现图像去噪功能。通过多分支卷积神经网络结构优化,有效去除噪声同时保留图像细节,提高视觉效果和清晰度。适用于各类含噪图像处理场景。
去噪声代码matlab MWCNN图像降噪Pytorch中多级小波-CNN图像复原的实现
Matlab代码:引文:刘鹏举,等。“用于图像复原的多级小波-CNN”。IEEE计算机视觉和模式识别研讨会会议记录。2018。
教程安装正确的环境:
- 使用conda创建environment.yml
- conda激活EE367
- cd ./pytorch_wavelets
- 点击安装。
- cd ../(返回项目根目录)
- python runMe.py (可选)使用jupyter笔记本签出runMe.ipynb
输出图像应保存到experiments/(model)/images/test_images文件夹中。
笔记:
如果遇到内存不足错误或被杀死9,则可能需要将每个args的runMe.py中的“n”值更改为1000。
去做修复数据加载代码,以便我们不会淹没系统内存来编写补丁。不要将修补程序加载到系统内存中,只需加载文件名,然后按照DataLoader的查询读取它们。