import?numpy?as?np
import?cv2
import?matplotlib.mlab?as?mlab
import?math
#按行回歸
def?linearRegressionByRow（img）:
????[rows?cols?channels]?=?img.shape?#獲得圖像的行列以及通道信息
????noiseMask?=?（（img?!=?0））.astype（np.double）#01矩陣用來存儲噪點(diǎn)坐標(biāo)
????#標(biāo)準(zhǔn)化
????minX?=?np.min（np.min（np.min（img）））
????maxX?=?np.max（np.max（np.max（img）））
????img_copy?=?（img?-?minX）?/?（maxX?-?minX）
????basisNum=100#basis?function?個數(shù)
????sigma=0.01#高斯函數(shù)的方差
????#?初始化basis?function
????Phi_mu=np.linspace（1colsbasisNum）/cols
????Phi_sigma=sigma*np.array（[1?for?_?in?range（basisNum）]）
????x=np.array（[i+1?for?i?in?range（cols）]）
????x=（x-np.min（x））/（np.max（x）-np.min（x））#得到（01）之間均勻分布的數(shù)組
????resImg=img_copy.copy（）

????for?k?in?range（channels）:
????????for?i?in?range（rows）:????#?遍歷每一行
????????????#?獲取好點(diǎn)與壞點(diǎn)的index
????????????msk=noiseMask[i:k]
????????????msk=msk[:]
????????????misIdx=np.where（msk<1）
????????????misNum=len（misIdx[0]）

????????????ddIdx=np.where（msk>=1）
????????????ddNum=len（ddIdx[0]）
????????????Phi=np.column_stack（（np.ones（[ddNum1]）np.zeros（[ddNumbasisNum-1]）））
????????????#?訓(xùn)練得到w
????????????for?j?in?range（1basisNum）:
????????????????Phi[:j]=mlab.normpdf（np.transpose（x[ddIdx]）Phi_mu[j-1]Phi_sigma[j-1]）*math.sqrt（2*math.pi）*Phi_sigma[j-1]

????????????w=np.dot（np.dot（np.linalg.pinv（np.dot（np.transpose（Phi）Phi））np.transpose（Phi））np.transpose（img_copy[iddIdxk]））
????????????Phi1=np.column_stack（（（np.ones（[misNum1]））np.zeros（[misNumbasisNum-1]）））
????????????#?預(yù)測
????????????for?j?in?range（1basisNum）:

????????????????Phi1[:j]=mlab.normpdf（np.transpose（x[misIdx]）Phi_mu[j-1]Phi_sigma[j-1]）*math.sqrt（2*math.pi）*Phi_sigma[j-1]
????????????resImg[imisIdxk]=np.dot（np.transpose（w）np.transpose（Phi1））
????#?得到結(jié)果并重新投影到（0，255）
????resImg=np.minimum（resImg1）
????resImg=np.maximum（resImg0）
????resImg*=255
????#?cv2.imwrite（“./result_row.png“?resImg）
????return?resImg
#按列回歸，思路與按行回歸一樣
def?linearRegressionByCol（img）:
????[rows?cols?channels]?=?img.shape
????noiseMask?=?（（img?!=?0））.astype（np.double）
????minX?=?np.min（np.min（np.min（img）））
????maxX?=?np.max（np.max（np.max（img）））
????img_copy?=?（img?-?minX）?/?（maxX?-?minX）
????basisNum=100
????sigma=0.01
????Phi_mu=np.linspace（1rowsbasisNum）/rows
????Phi_sigma=sigma*np.array（[1?for?_?in?range（basisNum）]）
????x=np.array（[i+1?for?i?in?range（rows）]）
????x=（x-np.min（x））/（np.max（x）-np.min（x））
????resImg=img_copy.copy（）
????for?k?in?range（channels）:
????????for?i?in?range（cols）:
????????????msk=noiseMask[:ik]
????????????msk=msk[:]
????????????misIdx=np.where（msk<1）
????????????misNum=len（misIdx[0]）
????????????ddIdx=np.where（msk>=1）
????????????ddNum=len（ddIdx[0]）
????????????Phi=np.column_stack（（np.ones（[ddNum1]）np.zeros（[ddNumbasisNum-1]）））
????????????for?j?in?range（1basisNum）:
????????????????Phi[:j]=mlab.normpdf（np.transpose（x[ddIdx]）Phi_mu[j-1]Phi_sigma[j-1]）*math.sqrt（2*math.pi）*Phi_sigma[j-1]

????????????w=np.dot（np.dot（np.linalg.pinv（np.dot（np.transpose（Phi）Phi））np.transpose（Phi））np.transpose（img_copy[ddId

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????文件???????????0??2018-05-25?20:03??鍙楁崯鍥?
?????文件??????287928??2017-05-03?09:20??鍙楁崯鍥?B.png
?????目錄???????????0??2018-06-18?19:10??__MACOSX\
?????文件???????????0??2018-06-18?19:10??__MACOSX\鍙楁崯鍥?
?????文件?????????274??2017-05-03?09:20??__MACOSX\鍙楁崯鍥?._B.png
?????文件??????177886??2017-05-03?09:20??鍙楁崯鍥?C.png
?????文件?????????218??2017-05-03?09:20??__MACOSX\鍙楁崯鍥?._C.png
?????文件???????39962??2017-05-03?09:20??鍙楁崯鍥?A.png
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?????目錄???????????0??2018-05-25?20:11??code\
?????文件????????6148??2018-05-25?20:11??code\.DS_Store
?????目錄???????????0??2018-06-18?19:10??__MACOSX\code\
?????文件?????????120??2018-05-25?20:11??__MACOSX\code\._.DS_Store
?????文件???????18441??2018-05-25?20:10??code\hw2.py
?????文件?????????176??2018-05-25?20:10??__MACOSX\code\._hw2.py
?????目錄???????????0??2018-05-25?20:35??緇撴灉\
?????文件????????6148??2018-05-25?20:39??緇撴灉\.DS_Store
?????目錄???????????0??2018-06-18?19:10??__MACOSX\緇撴灉\
?????文件?????????120??2018-05-25?20:39??__MACOSX\緇撴灉\._.DS_Store
?????文件??????240123??2018-05-25?19:02??緇撴灉\3150103695_B.png
?????文件??????260177??2018-05-25?14:31??緇撴灉\3150103695_C.png
?????文件?????????233??2018-05-25?14:31??__MACOSX\緇撴灉\._3150103695_C.png
?????文件??????300689??2018-05-25?14:29??緇撴灉\3150103695_A.png
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?????文件?????????207??2018-05-25?20:35??readme.txt
?????文件?????????317??2018-05-25?20:35??__MACOSX\._readme.txt