from?numpy?import?*
from?pylab?import?*
from?PIL?import?Image
def?denoise（imU_inittau=0.5tv_weight=30max_iteration=10）:
???#imU_init為含噪音的圖像tau與步長有關，tv_weight為全變差所占的權重λ，max_iteration為最大的迭代次數
???mn?=?im.shape
???U?=?U_init
???Px?=?im
???Py?=?im
???count?=?0
???while（count???????Uold?=?U
???????GradUx?=?roll（U-1axis=1）-U?#這里就是差分ux，如果對axis的選取有疑惑，本文后邊提供了一個鏈接
???????GradUy?=?roll（U1axis?=?0）-U?#這里就是差分uy#roll（）函數，其實就相當于將矩陣移動，類似于無界模式的貪吃蛇，在最邊緣位置的數會移動到對面
???????NormNew?=?maximum（1sqrt（GradUx**2+GradUy**2））#為了防止出現分母為0
???????Px?=?GradUx/NormNew
???????Py?=?GradUy/NormNew
???????RxPx?=?roll（Px-1axis=1）
???????RyPy?=?roll（Py-1axis=0）
???????DivP?=?（RxPx-Px）+（RyPy-Py）
???????step?=?tau*（exp（-count*2/（max_iteration））+0.1）#有點模擬退火的意思
???????U?=?Uold?-?step*（（Uold-im）+tv_weight*DivP）?#梯度下降
???????error?=?linalg.norm（U-Uold）/sqrt（n*m）
???????if?（count%10==0）:
???????????print（‘step:‘step）
???????????print（‘error:‘error）
???????????count+=1
???????????return?UU-U_init
if?__name__==‘__main__‘:
???????from?numpy?import?random
???????from?scipy.ndimage?import?filters
???????im?=?zeros（（500500））#建立一個圖形，外黑，中灰，內白
???????im[100:400100:400]?=?128
???????im[200:300200:300]?=?255
???????noise?=?30?*random.standard_normal（（500500））?#噪聲
???????im?=?im?+?noise
???????UT?=?denoise（imimmax_iteration=10tau=0.5）
???????gray（）
???????subplot（121）
???????imshow（im）
???????subplot（122）
???????imshow（U）
???????print（corrcoef（T.flatten（）noise.flatten（）））#相關度檢驗

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????文件????????1834??2019-03-02?09:30??rofDeNoise.py