Introduction
Dans ce laboratoire, nous allons apprendre à réduire le bruit d'une image déformée à l'aide de l'apprentissage de dictionnaires. Nous utiliserons un exemple pour comparer l'effet de la reconstruction de fragments bruités d'une image du visage d'un raton laveur en utilisant tout d'abord l'Apprentissage de dictionnaires en ligne et diverses méthodes de transformation.
Conseils sur la machine virtuelle
Une fois le démarrage de la machine virtuelle terminé, cliquez dans le coin supérieur gauche pour basculer vers l'onglet Carnet de notes pour accéder au carnet Jupyter pour pratiquer.
Parfois, vous devrez peut-être attendre quelques secondes pour que le carnet Jupyter ait fini de charger. La validation des opérations ne peut pas être automatisée en raison des limitations du carnet Jupyter.
Si vous rencontrez des problèmes pendant l'apprentissage, n'hésitez pas à demander à Labby. Donnez votre feedback après la session, et nous réglerons rapidement le problème pour vous.
Générer une image déformée
La première étape consiste à générer une image déformée. Nous utiliserons le jeu de données Scipy pour charger une image du visage d'un raton laveur. Nous allons réduire l'échantillonnage de l'image pour augmenter la vitesse et déformer la moitié droite de l'image.
Afficher l'image déformée
Nous allons afficher l'image déformée pour voir l'effet de la distorsion sur l'image.
Extraire des patches de référence
Nous allons extraire tous les patches de référence de la moitié gauche de l'image. Nous utiliserons la fonction extract_patches_2d de Scikit-learn pour extraire les patches. Nous allons normaliser les données en soustrayant la moyenne et en divisant par l'écart-type.
Apprendre le dictionnaire à partir des patches de référence
Dans cette étape, nous allons apprendre le dictionnaire à partir des patches de référence. Nous utiliserons MiniBatchDictionaryLearning de Scikit-learn pour apprendre le dictionnaire. Nous allons ajuster le dictionnaire sur les patches extraites.
Extraire des patches bruitées et les reconstruire à l'aide du dictionnaire
Dans cette étape, nous allons extraire des patches bruitées de l'image déformée et les reconstruire à l'aide du dictionnaire. Nous utiliserons quatre algorithmes de transformation différents, la Recherche d'appariement orthogonal, la Régression à angle minimal et le seuillage, pour reconstruire les patches. Nous allons afficher l'image reconstruite et la comparer avec l'image d'origine.
Sommaire
Dans ce laboratoire, nous avons appris à réduire le bruit d'une image déformée à l'aide de l'apprentissage de dictionnaire. Nous avons utilisé MiniBatchDictionaryLearning de Scikit-learn pour apprendre le dictionnaire et reconstruire les patches bruitées. Nous avons également utilisé quatre algorithmes de transformation différents pour reconstruire les patches.