基于图像去噪的混合噪声滤波算法，可以有效地消除图像的混合噪音

混合噪声的matlab代码倾斜经验风险最小化 该存储库包含本文的实现 ICLR 2021 通常将经验风险最小化（ERM）设计为在平均损失上表现良好，这可能导致估计值对异常值敏感，泛化效果差或对子组进行不公平对待。 尽管许多方法旨在单独解决这些问题，但在这项工作中，我们通过统一的框架-倾斜的经验性风险最小化（TERM）来探索它们。 该存储库包含数据，代码和实验，以重现我们的经验结果。 我们证明了TERM可用于多种应用，例如加强子组之间的公平性，减轻异常值的影响以及处理类不平衡。 TERM不仅可以与针对这些个别问题的量身定制的现有解决方案竞争，而且还可以启用全新的应用程序，例如同时解决异常值和促进公平性。 入门 依存关系 当我们将TERM应用于各种实际应用程序时，不同应用程序的依赖关系可能会有所不同。 如果我们提到该代码基于其他公共代码库，则需要遵循这些代码库的相同设置。 否则，需要以下依赖项（最新版本将起作用）： python3 斯克莱恩 麻木 matplotlib 色彩系统 海生的 科学的 cvxpy（可选） TERM的性质 激励榜样 这些图将TERM表示为t的函数：（a）从一组2D样

抑制彩色图像中的混合噪声是一个挑战性的问题。 传统的双边滤波器可以在不破坏图像边缘和细节的情况下出色地降低加性噪声，但无法消除脉冲噪声。 本文提出了一种改进的双边滤波方法，该方法可以同时抑制脉冲噪声和加性噪声。 所提出的解决方案首先向双边过滤机制引入了新的加权函数，在实验上比传统的高斯核更有效。 然后，选择当前像素或向量中值，而不是总是当前像素本身，作为参加双边滤波动作的基础，后者由当前像素是否是可能的脉冲来确定。 实验结果表明，所提出的解决方案可以在保持边缘结构的同时消除脉冲噪声和加性噪声，并且在客观评估和主观视觉质量方面均优于其他矢量滤波方法。

数字图像混合噪声的滤除方法研究 硕士论文。

针对椒盐和高斯混合噪声进行处理，采用自适应中值和修正的阿尔法等多种方法处理，代码比较简单，自带函数和测试图片，相对路径可直接运行。

图像增强处理：设计一套空间域与频率域结合的图像增强算法，处理以下任一组图片中的带噪声图像，去除噪声，提高图像质量。 （1）已知：噪声为随机噪声和周期噪声混合噪声； （2）要求： a）去噪处理后，计算均方误差评估去噪处理后图像的去噪效果 b）撰写完整的科技报告（形式类似科技论文）表述自己的算法设计，算法实现与算法评估过程。