基于Unet网络的天文图像降噪处理Python源码及项目说明.zip

简介：
本资源提供基于Unet深度学习模型的天文图像降噪处理代码与详细文档。利用Python编程实现，并包含项目概述、数据预处理及模型训练等模块，适用于科研和教学。 该项目是个人毕设项目源码，在评审中获得95分的高分，并经过调试确保可以正常运行。适用于计算机、自动化等相关专业的学生或从业者下载使用，也可作为课程设计、大作业及毕业设计等参考材料，具有较高的学习借鉴价值。 项目主要任务是对天文图像进行降噪处理。采用的方法是在图片上生成噪声，将带有噪声的图片用作训练集，原始未受干扰的图片则作为标签，通过Unet网络模型进行训练。此项目的训练平台为Google Colab。 在数据产生阶段，使用generate_data.py脚本从npy文件夹中挑选出204张符合特定标准（黑色率小于0.35）的图片，并生成一个包含这些图片信息的列表figurelist.txt及origin.npy文件。 对于模型训练部分，在Unet.py文件内编写了相关代码并通过TensorBoard进行网络结构可视化。在Google Colab上上传数据集后，使用项目提供的代码完成训练过程并保存为traing_Time43.h5模板文件。 预测阶段同样利用generate_data.py生成新的测试图片列表evallist.txt，然后通过predict.py读取这些图像，并模拟噪声环境以评估模型性能。最终的去噪结果与原始输入及处理后的数据一起存储在result目录中供进一步分析使用。 此外，项目还包括了对训练过程中的损失函数以及预测输出的数据可视化部分功能。借助Show函数和pltshow工具展示图片1-50区域内的像素分布情况，并直观地展示了生成噪声与去噪之后的效果对比图。 此项目的创新之处在于尝试将Unet网络应用于天文图像的降噪任务，不同于传统应用在分割或语义分析中，本项目引入了曝光时间作为额外输入以增强模型鲁棒性。此外，在输出层弃用了传统的sigmoid激活函数而直接使用全连接结果，并且整个过程利用TensorFlow 2.0中的layers模块构建网络结构并进行可视化展示。