目錄

前言

項(xiàng)目背景

設(shè)計(jì)思路

數(shù)據(jù)集

模型訓(xùn)練

更多幫助

前言

? ? ??大四是整個(gè)大學(xué)期間最忙碌的時(shí)光,一邊要忙著備考或?qū)嵙?xí)為畢業(yè)后面臨的就業(yè)升學(xué)做準(zhǔn)備,一邊要為畢業(yè)設(shè)計(jì)耗費(fèi)大量精力。近幾年各個(gè)學(xué)校要求的畢設(shè)項(xiàng)目越來越難,有不少課題是研究生級別難度的,對本科同學(xué)來說是充滿挑戰(zhàn)。為幫助大家順利通過和節(jié)省時(shí)間與精力投入到更重要的就業(yè)和考試中去,學(xué)長分享優(yōu)質(zhì)的選題經(jīng)驗(yàn)和畢設(shè)項(xiàng)目與技術(shù)思路。

??????? ??對畢設(shè)有任何疑問都可以問學(xué)長哦!

?????? 大家好,這里是海浪學(xué)長計(jì)算機(jī)畢設(shè)專題,本次分享的課題是

?????? ??基于深度學(xué)習(xí)的圖像去噪算法

項(xiàng)目背景

?????? 圖像去噪是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中的一個(gè)重要問題，它對于提高圖像質(zhì)量、增強(qiáng)圖像細(xì)節(jié)以及改善圖像分析和處理的效果具有重要意義。傳統(tǒng)的圖像去噪算法通常基于數(shù)學(xué)模型或?yàn)V波器設(shè)計(jì)，但在處理復(fù)雜圖像時(shí)存在一定的局限性。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，基于深度學(xué)習(xí)的圖像去噪算法逐漸成為研究熱點(diǎn)。通過深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和優(yōu)化，可以更準(zhǔn)確地還原圖像的真實(shí)信息，有效去除圖像中的噪聲。因此，基于深度學(xué)習(xí)的圖像去噪算法具有重要的研究價(jià)值和應(yīng)用前景。

設(shè)計(jì)思路

?????? 稀疏編碼作為一種用盡量少的非零系數(shù)來表示信號的編碼方式在信號處理和機(jī)器學(xué)習(xí)中的重要應(yīng)用。通過稀疏編碼，我們可以將信號表示為一組基向量的線性組合，從而實(shí)現(xiàn)信號的高效存儲和處理。

?????? CNN作為深度學(xué)習(xí)的一個(gè)重要分支，通過卷積層、激活函數(shù)、BN層、池化層和全連接層的組合，可以實(shí)現(xiàn)對圖像特征的強(qiáng)大提取能力。卷積層利用局部像素點(diǎn)間的空間依賴性，通過卷積操作提取鄰域內(nèi)的特征。池化層則通過平均池化或最大池化等操作，實(shí)現(xiàn)特征不變性、特征降維和防止過擬合等功能。這些操作使得CNN具備對平移和縮放等變形形式具有高度不變性的能力，通過逐層抽象和特征學(xué)習(xí)，最終可以從原始輸入數(shù)據(jù)中提取出高層語義信息，并通過反向傳播機(jī)制進(jìn)行參數(shù)更新以實(shí)現(xiàn)模型的訓(xùn)練和優(yōu)化。

?????? 基于邊緣提取的深度卷積稀疏編碼網(wǎng)絡(luò)（EDCSC-Net）在LWCSC模型中用于增強(qiáng)結(jié)果圖像的邊緣紋理特征。該網(wǎng)絡(luò)通過通道注意力模塊實(shí)現(xiàn)可學(xué)習(xí)的權(quán)重參數(shù)w和w~，并與LWCSC模型的迭代展開步驟一一對應(yīng)。注意力模塊結(jié)合了下采樣過程中的MaxPool層和AvgPool層，以獲取豐富的多尺度特征。激活函數(shù)Relu和Sigmoid保證了權(quán)重參數(shù)的正值性。最終，注意力模塊輸出的結(jié)果是權(quán)重參數(shù)和輸入數(shù)據(jù)的乘積。

?????? 可學(xué)習(xí)LOG卷積層是通過在5×5尺寸的LOG邊緣檢測模板上應(yīng)用可學(xué)習(xí)因子β構(gòu)建的。選用該模板的原因有三個(gè)方面的考慮：首先，它具有良好的抗噪聲特性，可以減輕噪聲對紋理信息提取的干擾；其次，它是無方向性的，可以減少邊緣提取時(shí)的參數(shù)數(shù)量；第三，它具有較高的定位精度，可以很好地捕捉低對比度的細(xì)節(jié)特征。為了充分獲取紋理細(xì)節(jié)，提出了一種多尺度邊緣提取模塊，其中包括了3×3的可學(xué)習(xí)Sobel卷積層和5×5的可學(xué)習(xí)LOG卷積層并聯(lián)。與CNN卷積核的參數(shù)更新方式類似，LOG卷積層和Sobel卷積層上的可學(xué)習(xí)因子也會隨著訓(xùn)練中的反向傳播過程進(jìn)行調(diào)整和更新。

?????? 基于邊緣提取的深度卷積稀疏編碼網(wǎng)絡(luò)，用于圖像降噪。該網(wǎng)絡(luò)通過多次迭代的方式對輸入圖像進(jìn)行處理，共享參數(shù)。每次迭代中，將低劑量CT與卷積層G相卷積，將上一次迭代得到的卷積稀疏圖與卷積層S相卷積并相加，經(jīng)過注意力模塊處理后得到卷積稀疏特征圖。最后一輪迭代將卷積稀疏特征圖與濾波器D進(jìn)行卷積，擬合低劑量CT上的噪聲。同時(shí)，通過多尺度邊緣提取模塊獲取含有邊緣細(xì)節(jié)的多通道特征圖。將初步降噪結(jié)果與邊緣特征相加，得到最終降噪后的圖像。

import torch
import torch.nn as nn

class DCSENetwork(nn.Module):
    def __init__(self, num_channels, num_iterations):
        super(DCSENetwork, self).__init__()


        self.conv_G = nn.Conv2d(num_channels, num_channels, kernel_size=3, padding=1)


        self.conv_S = nn.Conv2d(num_channels, num_channels, kernel_size=3, padding=1)


        self.conv_D = nn.Conv2d(num_channels, num_channels, kernel_size=3, padding=1)

        self.attention = nn.Module()

        self.multi_scale_edge_extractor = nn.Module()

    def forward(self, low_dose_ct):
        for _ in range(num_iterations):
            G = self.conv_G(low_dose_ct)
            S = self.conv_S(low_dose_ct) + G

            S = self.attention(S)
        D = self.conv_D(S)

        edge_features = self.multi_scale_edge_extractor(low_dose_ct)
        final_denoised_image = D + edge_features

        return final_denoised_image

數(shù)據(jù)集

?????? 由于網(wǎng)絡(luò)上沒有現(xiàn)有的合適的數(shù)據(jù)集，我決定自己去采集圖片并制作了一個(gè)全新的數(shù)據(jù)集。我在不同的場景中拍攝了多張?jiān)肼晥D像，并使用了各種噪聲模型進(jìn)行添加。通過在現(xiàn)場拍攝，我能夠捕捉到真實(shí)的場景和多樣的噪聲類型，這將為我的研究提供更準(zhǔn)確、可靠的數(shù)據(jù)。我相信這個(gè)自制的數(shù)據(jù)集將為基于深度學(xué)習(xí)的圖像去噪算法研究提供有力的支持，并為該領(lǐng)域的發(fā)展做出積極貢獻(xiàn)。
?????? 為了增加數(shù)據(jù)的多樣性和提高模型的泛化能力，我使用了數(shù)據(jù)擴(kuò)充技術(shù)對采集到的圖像進(jìn)行增強(qiáng)。通過應(yīng)用隨機(jī)裁剪、旋轉(zhuǎn)、縮放和顏色變換等方法，我生成了更多的訓(xùn)練樣本。這樣做不僅增加了數(shù)據(jù)集的規(guī)模，還使模型能夠更好地適應(yīng)各種場景和噪聲類型。數(shù)據(jù)擴(kuò)充的過程在保持?jǐn)?shù)據(jù)真實(shí)性的同時(shí)，提升了模型的性能和魯棒性。通過數(shù)據(jù)擴(kuò)充，我為基于深度學(xué)習(xí)的圖像去噪算法的研究提供了更豐富的數(shù)據(jù)資源，為該領(lǐng)域的進(jìn)一步發(fā)展做出了貢獻(xiàn)。

相關(guān)代碼示例：文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-825045.html

def data_augmentation(image):
    # 定義數(shù)據(jù)擴(kuò)充變換
    transform = Compose([
        ToTensor(),
        RandomHorizontalFlip(p=0.5),
        RandomVerticalFlip(p=0.5),
        RandomRotation(30),
    ])

    # 應(yīng)用數(shù)據(jù)擴(kuò)充變換
    augmented_image = transform(image)

    return augmented_image

模型訓(xùn)練

?????? 去噪方法在 AAPM 測試集上的箱型圖展示了不同方法的性能分布情況，包括中位數(shù)、四分位數(shù)、最大值和最小值以及箱型圖寬度。這些信息有助于比較和評估不同方法的優(yōu)劣，以及選擇適合特定應(yīng)用場景的方法。

?????? 各方法的去噪性能和參數(shù)量分析的目的是為了評估和比較不同去噪方法的效果和效率。通過分析去噪性能，可以看出不同方法在去除圖像噪聲方面的優(yōu)劣，包括圖像的清晰度、細(xì)節(jié)保留程度等。而參數(shù)量則反映了模型的復(fù)雜度和計(jì)算資源的需求。通過對這些指標(biāo)的分析，可以幫助我們選擇最適合特定應(yīng)用場景的去噪方法，平衡去噪效果和計(jì)算成本。同時(shí)，也可以為進(jìn)一步的研究和改進(jìn)提供指導(dǎo)，促進(jìn)圖像去噪技術(shù)的發(fā)展。

?????? 消融實(shí)驗(yàn)的主要目的是通過系統(tǒng)地移除或修改模型中的特定組件，來研究這些變化對模型性能的影響。這種方法有助于我們更深入地理解模型的工作原理，以及確定哪些因素對其性能起到關(guān)鍵作用。通過消融實(shí)驗(yàn)，我們可以評估不同模型組件的重要性，發(fā)現(xiàn)模型的優(yōu)勢和局限性，從而為進(jìn)一步的改進(jìn)和優(yōu)化提供指導(dǎo)。

相關(guān)代碼示例：

import numpy as np
import cv2

def image_denoise(image, kernel_size):
    # 對圖像進(jìn)行高斯濾波
    gaussian = cv2.GaussianBlur(image, (kernel_size, kernel_size), 0)
    return gaussian

# 讀取圖像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 設(shè)置高斯濾波的核大小
kernel_size = 5

# 應(yīng)用圖像去噪算法
denoised_image = image_denoise(image, kernel_size)

# 顯示原始圖像和去噪后的圖像
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Denoised Image', denoised_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

更多幫助

到了這里，關(guān)于畢業(yè)設(shè)計(jì)：基于深度學(xué)習(xí)的圖像去噪算法 人工智能的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！