自动编码器（Autoencoder）图像去噪（image denoising）实战

Posted 2021-07-28 Data+Science+Insight

自动编码器（Autoencoder）图像去噪（image denoising）实战

去噪或降噪是从信号中去除噪声的过程。这些噪声可以是图像、音频或文档之中的随机杂乱信息。你可以训练自动编码器网络来学习如何从图片中去除噪声。为了尝试这个用例，让我们重新使用著名的MNIST数据集，并在数据集中创建一些合成噪声。下面的代码将简单地向数据集添加一些噪声，然后绘制一些图片，以确保我们已经成功创建了它们。

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# The code below is from the Keras Blogs
# https://blog.keras.io/building-autoencoders-in-keras.html

noise_factor = 0.5
x_train_noisy = x_train + noise_factor * np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=x_train.shape) 
x_test_noisy = x_test + noise_factor * np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=x_test.shape) 

x_train_noisy = np.clip(x_train_noisy, 0., 1.)
x_test_noisy = np.clip(x_test_noisy, 0., 1.)

#Print one image to see the noise
plt.imshow(x_test_noisy[1].reshape(28, 28))

# 上面的代码的噪声信息添加的毫不克制࿰