TensorFlow函數(shù)：tf.image.total_variation

tf.image.total_variation函數(shù)

tf.image.total_variation(
    images,
    name=None
)

定義在：tensorflow/python/ops/image_ops_impl.py.

請參閱指南：圖像操作>去噪

計算并返回一個或多個圖像的總體變化.

總變化量是輸入圖像中相鄰像素值絕對差值的總和.這測量了圖像中有多少噪聲量.

這可以在優(yōu)化期間用作損失函數(shù),以抑制圖像中的噪聲.如果你有一批圖像,那么你應(yīng)該計算標(biāo)量損失值作為總和：

loss = tf.reduce_sum(tf.image.total_variation(images))

這實現(xiàn)了這里描述的公式的各向異性2-D版本：https://en.wikipedia.org/wiki/Total_variation_denoising

參數(shù)：

• images：形狀為[batch, height, width, channels]的4-D張量,或形狀為[height, width, channels]的3-D張量.
• name：操作的名稱(可選).

可能引發(fā)的異常：

• ValueError：如果images.shape不是3-D或4-D矢量.

返回：

images總的變化.

如果images是4-D,則返回[batch]批次中每個圖像的總變化形狀的一維浮動張量；如果images是3-D,則返回標(biāo)量浮點圖,并顯示該圖像的總變化量.