【亲测免费】 GAN实现图像去噪（Pytorch框架实现）

项目简介

本项目利用生成对抗网络（GAN）在Pytorch框架下实现图像去噪，特别是针对高斯噪声。项目数据集包含了清晰图像和添加噪声的图像，采用U-Net类型的生成模型和判别模型进行处理。通过本项目，您可以学习如何使用GAN进行图像去噪，并复现实验和进一步学习。

数据集

数据集包含清晰的图像和添加了高斯噪声的图像。数据集目录结构如下：

• data/
  • faces/trainval/：原始清晰图像目录
  • GFaces/trainval/：添加高斯噪声的图像目录

模型设计

生成模型

生成模型采用类似于U-Net网络类型，用于生成去噪后的图像。

判别模型

判别模型用于区分生成器生成的图像和真实图像。

模型去噪效果

Demo演示效果

项目提供了一个显示生成器显示图片的程序（mainWindow.py），加载之前训练之后保存的生成器模型，之后可使用该模型进行生成去噪之后的图片。

使用方法

1. 下载数据集并解压到项目目录。
2. 运行训练脚本进行模型训练。
3. 使用mainWindow.py加载训练好的模型进行图像去噪。

依赖环境

• Python 3.x
• Pytorch
• 其他依赖库请参考requirements.txt

参考文献

• 生成对抗网络（GAN）在图像去噪中的应用

致谢

感谢CSDN博客作者Keep_Trying_Go提供的详细教程和代码实现。