Eliminación de ruido en imágenes utilizando aprendizaje de diccionarios

Introducción

En este laboratorio, aprenderemos a deshacerse del ruido en una imagen distorsionada mediante el aprendizaje de diccionarios. Usaremos un ejemplo para comparar el efecto de reconstruir fragmentos ruidosos de una imagen de la cara de un mapache utilizando primero el aprendizaje de diccionarios en línea y varios métodos de transformación.

Consejos sobre la VM

Una vez que se haya iniciado la VM, haga clic en la esquina superior izquierda para cambiar a la pestaña Cuaderno y acceder a Jupyter Notebook para practicar.

A veces, es posible que tenga que esperar unos segundos a que Jupyter Notebook termine de cargarse. La validación de las operaciones no se puede automatizar debido a las limitaciones de Jupyter Notebook.

Si tiene problemas durante el aprendizaje, no dude en preguntar a Labby. Deje sus comentarios después de la sesión y lo resolveremos rápidamente para usted.

Skills Graph

Generar una imagen distorsionada

El primer paso es generar una imagen distorsionada. Usaremos el conjunto de datos de Scipy para cargar una imagen de la cara de un mapache. Reduciremos la resolución de la imagen para aumentar la velocidad y distorsionaremos la mitad derecha de la imagen.

Mostrar la imagen distorsionada

Mostraremos la imagen distorsionada para ver el efecto de la distorsión en la imagen.

Extraer parches de referencia

Extraeremos todos los parches de referencia de la mitad izquierda de la imagen. Usaremos la función extract_patches_2d de Scikit-learn para extraer los parches. Normalizaremos los datos restando la media y dividiendo por la desviación estándar.

Aprender el diccionario a partir de parches de referencia

En este paso, aprenderemos el diccionario a partir de los parches de referencia. Usaremos MiniBatchDictionaryLearning de Scikit-learn para aprender el diccionario. Ajustaremos el diccionario a los parches extraídos.

Extraer parches ruidosos y reconstruirlos utilizando el diccionario

En este paso, extraeremos parches ruidosos de la imagen distorsionada y los reconstruiremos utilizando el diccionario. Utilizaremos cuatro algoritmos de transformación diferentes, Búsqueda de Aproximación Ortogonal, Regresión de Ángulo Mínimo y Umbralización, para reconstruir los parches. Mostraremos la imagen reconstruida y la compararemos con la imagen original.

Resumen

En este laboratorio, aprendimos cómo eliminar el ruido de una imagen distorsionada utilizando el aprendizaje de diccionarios. Utilizamos MiniBatchDictionaryLearning de Scikit-learn para aprender el diccionario y reconstruir los parches ruidosos. También utilizamos cuatro algoritmos de transformación diferentes para reconstruir los parches.