在开始这个项目之前，本文假定读者应该了解深度学习的基本概念，例如神经网络、CNN。 还要稍微熟悉一下 Keras、Tensorflow 和 OpenCV。
有各种类型的模糊——运动模糊、高斯模糊、平均模糊等。 但我们将专注于高斯模糊图像。 在这种模糊类型中，像素权重是不相等的。 模糊在中心处较高，在边缘处按照钟形曲线减少。
数据集
在开始使用代码之前，首先需要的是一个由 2 组图像组成的数据集——模糊图像和干净图像。 目前可能没有现成的数据集可以使用，但是就像我们上面所说的，如果你有opencv的基础这个对于我们来说是非常个简单的，只要我们有原始图像，使用opencv就可以自己生成训练需要的数据集。
这里我的数据集大小约为 50 张图像(50 张干净图像和 50 张模糊图像)，因为只是演示目的所以只选择了少量图像。
编写代码
已经准备好数据集，可以开始编写代码了。
依赖项
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import random
import cv2
import os
import tensorflow as tf
from tqdm import tqdm
这里导入了 tqdm 库来帮助我创建进度条，这样可以知道运行代码需要多长时间。
导入数据
good_frames = '/content/drive/MyDrive/mini_clean'
bad_frames = '/content/drive/MyDrive/mini_blur'
现在创建了2 个列表。 我们将使用 keras 预处理库读取“.jpg”、“jpeg”或“.png”类型的图像，并转换为数组。这里图像尺寸为 128x128。
clean_frames = []
for file in tqdm(sorted(os.listdir(good_frames))):
if any(extension in file for extension in ['.jpg', 'jpeg', '.png']):
image = tf.keras.preprocessing.image.load_img(good_frames + '/' + file, target_size=(128,128))
image = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array(image).astype('float32') / 255
clean_frames.append(image)
clean_frames = np.array(clean_frames)
blurry_frames = []
for file in tqdm(sorted(os.listdir(bad_frames))):
if any(extension in file for extension in ['.jpg', 'jpeg', '.png']):
image = tf.keras.preprocessing.image.load_img(bad_frames + '/' + file, target_size=(128,128))
image = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array(image).astype('float32') / 255
blurry_frames.append(image)
blurry_frames = np.array(blurry_frames)
导入模型库
from keras.layers import Dense, Input
from keras.layers import Conv2D, Flatten
from keras.layers import Reshape, Conv2DTranspose
from keras.models import Model
from keras.callbacks import ReduceLROnPlateau, ModelCheckpoint
from keras.utils.vis_utils import plot_model
from keras import backend as K
random.seed = 21
np.random.seed = seed
将数据集拆分为训练集和测试集
现在我们按 80:20 的比例将数据集分成训练和测试集。
x = clean_frames;
y = blurry_frames;
from sklearn.model_selection import train_test_split
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=42)
检查训练和测试数据集的形状
print(x_train[0].shape)
print(y_train[0].shape)
r = random.randint(0, len(clean_frames)-1)
print(r)
fig = plt.figure()
fig.subplots_adjust(hspace=0.1, wspace=0.2)
ax = fig.add_subplot(1, 2, 1)
ax.imshow(clean_frames[r])
ax = fig.add_subplot(1, 2, 2)
ax.imshow(blurry_frames[r])
上面的代码可以查看来自训练和测试数据集的图像，例如：
下面初始化一些编写模型时需要用到的参数
# Network Parameters
input_shape = (128, 128, 3)
batch_size = 32
kernel_size = 3
latent_dim = 256
# Encoder/Decoder number of CNN layers and filters per layer
layer_filters = [64, 128, 256]
编码器模型
自编码器的结构我们以前的文章中已经详细介绍过多次了，这里就不详细说明了
inputs = Input(shape = input_shape, name = 'encoder_input')
x = inputs
首先就是输入(图片的数组)，获取输入后构建一个 Conv2D(64) - Conv2D(128) - Conv2D(256) 的简单的编码器，编码器将图片压缩为 (16, 16, 256) ，该数组将会是解码器的输入。
for filters in layer_filters:
x = Conv2D(filters=filters,
kernel_size=kernel_size,
strides=2,
activation='relu',
padding='same')(x)
shape = K.int_shape(x)
x = Flatten()(x)
latent = Dense(latent_dim, name='latent_vector')(x)
这里的 K.int_shape()将张量转换为整数元组。
实例化编码器模型，如下
encoder = Model(inputs, latent, name='encoder')
encoder.summary()
解码器模型
解码器模型类似于编码器模型，但它进行相反的计算。 解码器以将输入解码回 (128, 128, 3)。 所以这里的将使用 Conv2DTranspose(256) - Conv2DTranspose(128) - Conv2DTranspose(64)。
latent_inputs = Input(shape=(latent_dim,), name='decoder_input')
x = Dense(shape[1]*shape[2]*shape[3])(latent_inputs)
x = Reshape((shape[1], shape[2], shape[3]))(x)for filters in layer_filters[::-1]:
x = Conv2DTranspose(filters=filters,
kernel_size=kernel_size,
strides=2,
activation='relu',
padding='same')(x)
outputs = Conv2DTranspose(filters=3,
kernel_size=kernel_size,
activation='sigmoid',
padding='same',
name='decoder_output')(x)
解码器如下：
decoder = Model(latent_inputs, outputs, name='decoder')
decoder.summary()
整合成自编码器
自编码器 = 编码器 + 解码器
autoencoder = Model(inputs, decoder(encoder(inputs)), name='autoencoder')
autoencoder.summary()
最后但是非常重要的是在训练我们的模型之前需要设置超参数。
autoencoder.compile(loss='mse', optimizer='adam',metrics=["acc"])
我选择损失函数为均方误差，优化器为adam，评估指标为准确率。然后还需要定义学习率调整的计划，这样可以在指标没有改进的情况下降低学习率，
lr_reducer = ReduceLROnPlateau(factor=np.sqrt(0.1),
cooldown=0,
patience=5,
verbose=1,
min_lr=0.5e-6)
学习率的调整需要在训练的每个轮次都调用，
callbacks = [lr_reducer]
训练模型
history = autoencoder.fit(blurry_frames,
clean_frames,
validation_data=(blurry_frames, clean_frames),
epochs=100,
batch_size=batch_size,
callbacks=callbacks)
运行此代码后，可能需要大约 5-6 分钟甚至更长时间才能看到最终输出，因为我们设置了训练轮次为100，
最后结果
现在已经成功训练了模型，让我们看看我们的模型的预测，
print("\n Input Ground Truth Predicted Value")
for i in range(3):
r = random.randint(0, len(clean_frames)-1)
x, y = blurry_frames[r],clean_frames[r]
x_inp=x.reshape(1,128,128,3)
result = autoencoder.predict(x_inp)
result = result.reshape(128,128,3)
fig = plt.figure(figsize=(12,10))
fig.subplots_adjust(hspace=0.1, wspace=0.2)
ax = fig.add_subplot(1, 3, 1)
ax.imshow(x)
ax = fig.add_subplot(1, 3, 2)
ax.imshow(y)
ax = fig.add_subplot(1, 3, 3)
plt.imshow(result)
可以看到该模型在去模糊图像方面做得很好，并且几乎能够获得原始图像。 因为我们只用了3层的卷积架构，所以如果我们使用更深的模型，还有一些超参数的调整应该会获得更好的结果。
为了查看训练的情况，可以绘制损失函数和准确率的图表，可以通过这些数据做出更好的决策。
损失的变化
plt.figure(figsize=(12,8))
plt.plot(history.history['loss'])
plt.plot(history.history['val_loss'])
plt.legend(['Train', 'Test'])
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plt.xticks(np.arange(0, 101, 25))
plt.show()
可以看到损失显着减少，然后从第 80 个 epoch 开始停滞不前。
准确率
plt.figure(figsize=(12,8))
plt.plot(history.history['acc'])
plt.plot(history.history['val_acc'])
plt.legend(['Train', 'Test'])
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.xticks(np.arange(0, 101, 25))
plt.show()
这里可以看到准确率显着提高，如果训练更多轮，它可能会进一步提高。 因此，可以尝试增加 epoch 大小并检查准确率是否确实提高了，或者增加早停机制，让训练自动停止
总结
我们取得了不错的准确率，为 78.07%。 对于实际的应用本文只是开始,例如更好的网络架构,更多的数据,和超参数的调整等等。
