如何通过对干净数据进行培训来生成无噪声数据？

Question

我正在研究一个有两个图像数据集的问题。

一个是干净的图像数据集，另一个是相同的数据集，但其中混有噪声。

1）是否可以在干净的数据上训练模型（因此，它可以学习干净的图像的特征），然后，当通过嘈杂的图像时，它会输出没有噪声的图像数据（检测到噪声，将其去除并输出干净的图像数据）？

2）GAN在这种情况下是否有用（如果是，如何？）？

Answer 1

我会使用去噪自动编码器。您输入嘈杂的图像，然后训练模型以将其与“干净的对应图像”进行映射。

Here，您可以找到有关自动编码器降噪的一些信息。

您可以在TensorFlow 1.x和TensorFlow 2.0中找到实现自动编码器的方法。

希望这会有所帮助，否则请告诉我。