DnCNN-Keras
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简介：
DnCNN-Keras是一个基于Keras框架实现的深度学习模型，主要用于图像去噪领域，通过卷积神经网络有效去除噪声，提升图像质量。
DnCNN-keras 的论文的Keras实现依赖于以下库：
- TensorFlow
- Keras 2
- NumPy
- OpenCV
准备训练数据：
```
$ python data.py
```
干净的补丁是从“data/Train400”中提取，并保存在“data/npy_data”中。
训练模型：
```
$ python main.py
```
训练好的模型将保存在“snapshot”文件夹中。
测试步骤：
```
$ python main.py --only_test True --pretrain path of saved model
```
噪声和去噪后的图像会保存在“snapshot”文件夹中。
结果展示：
高斯去噪：BSD68数据集上不同方法的平均PSNR（dB）结果。
| 噪声等级 | BM3D | 神经网络 | DnCNN-keras |
|---------|-----------|----------|------------|
| 25 | 28.57 | 29.23 | 29.21 |
表格展示了不同方法在特定噪声级别下的PSNR值。
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