影像處理-影像降躁化(去躁化)

(Image Processing - Make Noise Images Clean)
得力於電腦效能的大幅提升以及GPU的平行運算架構，讓我們能夠更快速且有效地訓練AI，並將AI技術應用於不同領域。本篇將帶給大家的是 「將深度學習應用於影像處理中的影像降躁化 」，透過影像降躁的處理能得較為「平順」、「平滑」的影像，這些經過處理的影像可以進行後續的分析或是深度學習的模型訓練。

• 文獻參考 : Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising
• 實作參考 : DnCNN-pytorch
• 論文作者實作 : MATLAB implementation

API安裝(Build environment)

此專案所使用得API版本
(API version for this project)

• Pytorch(torch): 1.9.0+cu102
• Numpy : 1.21.2
• Skimage : 0.16.2
• TensorboradX : 2.4

Notice:

• Skimage的版本不是最新，若使用最新版本將無法使用compare_psnr函式.
  ( Skimage version is not the latest. You can't call the functioncompare_psnr if you use the latest one. )
• 可以透過pip3 install來安裝所需要的API.
  (You can install APIs with the instructionpip3 install)