以下是一个基于 PyTorch 的图像降噪代码,使用的是 U-Net 网络结构,可以对输入的图像进行去噪处理。 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision.transforms.functional as TF class UNet(nn.Module): def __init__(self): super(UNet, self).__init__() self.down...
一维时间序列信号的稀疏度度量方法(MATLAB R2018A) 算法运行环境为MATLAB R2018A,执行一维信号的稀疏度量方法,包括峰度(Kurt)、负熵(NE)、d -范数(DN)、2-范数与1-范数之比(L2/L1)、基尼指数(GI)、修正平滑指数(MSI)、基尼指数2 (GI2)、基尼指数3 (GI3)、广义基尼指数(GGI)、完全广义基尼指数等。 算法可...
针对目前常见的U-Net网络结构以及现有的图像去噪算法在去除图像噪声时,处理后得到的图像较为模糊且图像的边缘纹理过于光滑缺乏真实性的问题,提出了一种改进的U-Net网络结构去噪算法.它由去噪模块以及边缘信息提取模块组成,首先,利用U-Net++中的跳跃连接应用到原始的U型去噪子网中,密集连接的U型去噪网络可以减少编码器与...
分层极化注意力网络的OCT视网膜图像降噪研究 (U-Net)分层网络的新型OCT图像降噪网络——DRS-Unet,加入由密集连接和局部残差连接组成的密集局部残差块和极化注意力机制,并且在保留图像空间结构细节的基础上降低... 吴桐,陈明惠,胡亚兰,... - Modeling and Simulation 被引量: 0发表: 2025年 基于双分支注意力U-Net...
本发明公开了一种基于改进U‑NET的超声无损检测A扫描信号降噪方法及系统,属于工业超声无损检测技术领域,对超声A扫描信号进行预处理;搭建基于U‑Net的去噪神经网络;利用经过预处理后的超声A扫描缺陷信号对基于U‑Net的去噪神经网络进行训练,然后将带噪声的原始信号输入训练好的神经网络,实现降噪处理。本发明能够提高...
处理,处理越来越常见。其中,U-Net网络是一种应用广泛的神经网络, 主要用于图像分割方面。由于U-Net网络在半监督学习、量化降噪等领 域取得了卓越的性能,因此,在图像处理领域中广泛使用。然而,在图 像白平衡算法方面,尚没有人对其迚行改迚和优化。 在本文中,我们提出了一种基于改迚U-Net网络的图像自动白平衡 ...
图3 U-Net神经网络结构 Fig. 3 U-Net neural network structure 图选项 层类型输入大小滤波器大小重复次数 卷积模块1×384×2803×31 卷积模块64×384×2803×31 池化层64×384×2802×21 卷积模块64×192×1403×32 池化层128×192×1402×21 卷积模块128×96×703×32 ...
通过生成对抗网络的博弈思想优化U-Net网络的分类能力,该网络可以提取目标的有效分类特征并且避免单一的U-Net网络在数据不匹配时出现的识别能力迅速下降问题.实验结果表明,在相同信噪比的情况下,U-Net优化模型的识别精度优于深度置信网络和降噪自编码网络,所以优化的U-Net可以在样本数量有限的情况下学习到更有效的特征...
基于改进U-Net网络的眼底血管图像分割研究 针对眼底血管图像存在血管细小,视网膜病变而导致分割精度低的问题,提出了一种引入残差块,级联空洞卷积,嵌入注意力机制的U-Net视网膜血管图像分割模型.首先采用提高视... 何晓云,许江淳,陈文绪 - 《电子测量与仪器学报》 被引量: 0发表: 2021年 基于PRAU-Net的新冠肺炎CT...
import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers import tensorflow_datasets as tfds import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd unzip crack_segmentation_dataset.zip from glob import glob ...