深度有趣 | 05 自编码器图像去噪

自编码器（AutoEncoder）是深度学习中的一类无监督学习模型，由encoder和decoder两部分组成

• encoder将原始表示编码成隐层表示
• decoder将隐层表示解码成原始表示
• 训练目标为最小化重构误差
• 隐层特征维度一般低于原始特征维度，降维的同时学习更稠密更有意义的表示

自编码器主要是一种思想，encoder和decoder可以由全连接层、CNN或RNN等模型实现

以下使用 Keras ，用CNN实现自编码器，通过学习从加噪图片到原始图片的映射，完成图像去噪任务

准备

用到的数据是 MNIST ，手写数字识别数据集，Keras中自带

训练集5W条，测试集1W条，都是 28*28 的灰度图

这里我们用 IPython 写代码，因为有些地方需要交互地进行展示

在项目路径运行以下命令，启动 IPython

jupyter notebook
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加载库

# -*- coding: utf-8 -*-

from keras.datasets import mnist
import numpy as np
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加载MNIST数据，不需要对应的标签，将像素值归一化到0至1，重塑为 N*1*28*28 的四维tensor，即张量，1表示颜色通道，即灰度图

(x_train, _), (x_test, _) = mnist.load_data()
x_train = x_train.astype('float32') / 255.
x_test = x_test.astype('float32') / 255.
x_train = np.reshape(x_train, (len(x_train), 28, 28, 1))
x_test = np.reshape(x_test, (len(x_test), 28, 28, 1))
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添加随机白噪声，并限制加噪后像素值仍处于0至1之间

noise_factor = 0.5
x_train_noisy = x_train + noise_factor * np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=x_train.shape) 
x_test_noisy = x_test + noise_factor * np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=x_test.shape) 
x_train_noisy = np.clip(x_train_noisy, 0., 1.)
x_test_noisy = np.clip(x_test_noisy, 0., 1.)
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看一下加噪后的效果

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

n = 10
plt.figure(figsize=(20, 2))
for i in range(n):
    ax = plt.subplot(1, n, i + 1)
    plt.imshow(x_test_noisy[i].reshape(28, 28))
    plt.gray()
    ax.get_xaxis().set_visible(False)
    ax.get_yaxis().set_visible(False)
plt.show()
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模型实现

定义模型的输入

from keras.layers import Input, Dense, Conv2D, MaxPooling2D, UpSampling2D
from keras.models import Model, load_model

input_img = Input(shape=(28, 28, 1,))
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实现encoder部分，由两个 3*3*32 的卷积和两个 2*2 的最大池化组成

x = Conv2D(32, (3, 3), padding='same', activation='relu')(input_img)
x = MaxPooling2D((2, 2), padding='same')(x)
x = Conv2D(32, (3, 3), padding='same', activation='relu')(x)
encoded = MaxPooling2D((2, 2), padding='same')(x)
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实现decoder部分，由两个 3*3*32 的卷积和两个 2*2 的上采样组成

# 7 * 7 * 32
x = Conv2D(32, (3, 3), padding='same', activation='relu')(encoded)
x = UpSampling2D((2, 2))(x)
x = Conv2D(32, (3, 3), padding='same', activation='relu')(x)
x = UpSampling2D((2, 2))(x)
decoded = Conv2D(1, (3, 3), padding='same', activation='sigmoid')(x)
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将输入和输出连接，构成自编码器并 compile

autoencoder = Model(input_img, decoded)
autoencoder.compile(optimizer='adadelta', loss='binary_crossentropy')
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使用 x_train 作为输入和输出进行训练，使用 x_test 进行校验

autoencoder.fit(x_train_noisy, x_train,
                epochs=100,
                batch_size=128,
                shuffle=True,
                validation_data=(x_test_noisy, x_test))

autoencoder.save('autoencoder.h5')
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在CPU上训练比较慢，有条件的话可以用GPU，速度快上几十倍

这里将训练后的模型保存下来，之后或在其他地方都可以直接加载使用

使用自编码器对 x_test_noisy 预测，绘制预测结果，和原始加噪图像进行对比，便可以得到一开始的对比效果图

autoencoder = load_model('autoencoder.h5')

decoded_imgs = autoencoder.predict(x_test_noisy)

n = 10
plt.figure(figsize=(20, 4))
for i in range(n):
    # display original
    ax = plt.subplot(2, n, i + 1)
    plt.imshow(x_test_noisy[i].reshape(28, 28))
    plt.gray()
    ax.get_xaxis().set_visible(False)
    ax.get_yaxis().set_visible(False)
 
    # display reconstruction
    ax = plt.subplot(2, n, i + 1 + n)
    plt.imshow(decoded_imgs[i].reshape(28, 28))
    plt.gray()
    ax.get_xaxis().set_visible(False)
    ax.get_yaxis().set_visible(False)
plt.show()
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