人工智能安全：原理與實踐 課件 第5章 隨機森林算法的安全應用(5.2基于隨機森林算法的圖像去噪-實踐)_第1頁
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李劍博士，教授，博士生導師網(wǎng)絡空間安全學院lijian@January23,2025第5章隨機森林算法的安全應用實踐5-1基于隨機森林算法的圖像去噪本章介紹本實踐探究基于隨機森林算法的圖像去噪方法，以提高圖片的質量和可讀性，為文本分析、信息提取和自然語言處理等任務提供更好的基礎支持。1.圖像去噪介紹(1)圖像噪聲圖像噪聲是圖像中存在的任何不期望的或多余的信息，它會干擾圖像的視覺質量。(2)常見的圖像噪聲高斯噪聲椒鹽噪聲泊松噪聲量化噪聲(3)圖像去噪技術傳統(tǒng)的圖像去噪技術主要包括：平均濾波，高斯濾波，中值濾波。1.圖像去噪介紹基于機器學習的圖像去噪技術主要包括：(1)基于神經(jīng)網(wǎng)絡的圖像去噪：通過訓練神經(jīng)網(wǎng)絡模型來學習圖像噪聲的特征和去噪映射關系。(2)基于稀疏表示的圖像去噪：稀疏表示是一種把信號變換為略微稀疏的方式來表示，從而能夠提高信息的利用率以及提取率的方法。2.實踐目的本節(jié)實踐內容“基于隨機森林算法的圖像去噪”的主要目的如下：1.深入掌握隨機森林在圖像去噪中的應用及效果。2.實踐調整隨機森林模型參數(shù)以優(yōu)化去噪性能。3.可視化模型學習過程和去噪效果評估。3.實踐環(huán)境 Python版本：3.9或更高版本 深度學習框架：torch2.2.，torchvision0.17.1

其他庫版本：numpy1.24.3，imutils0.5.4，progressbar2.5，scikit-learn1.0，matplotlib3.7.2，pyqt55.15.10

運行平臺：PyCharm4.實踐步驟第1步，訪問Python官方網(wǎng)站下載Python3.9。4.實踐步驟第2步，安裝實踐環(huán)境。4.實踐步驟第3步，配置文件。4.實踐步驟第4步，build_features.py從圖像中提取特征和目標值，寫入CSV文件。4.實踐步驟第5步，train_denoiser.py訓練提取到的特征和目標值。4.實踐步驟第6步，denoise_document.py對測試集進行去噪4.實踐步驟第7步，通過命令行執(zhí)行程序。程序的執(zhí)行過程如圖所示。5.實踐結果結果：去除噪音前去除噪音后小結

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