L0梯度最小化方法图像去雨代码
时间: 2023-06-23 15:08:07 浏览: 102
以下是使用L0梯度最小化方法进行图像去雨的Python代码,需要安装numpy和scipy库:
```python
import numpy as np
from scipy.signal import convolve2d
def L0_grad_minimization(image, lmda=2e-2, kappa=2.0):
# 将图像转换为灰度图
if len(image.shape) == 3:
image = np.mean(image, axis=2)
# 初始化参数
beta_max = 1e5
beta = 2*lmda
fx = np.array([-1, 1]).reshape((1, 2))
fy = np.array([-1, 1]).reshape((2, 1))
N, M = image.shape
h = np.zeros((N, M))
v = np.zeros((N, M))
beta_stop = 1e-3
# 计算DCT系数
dct = np.zeros((N, M))
dct[:N//8, :M//8] = 1
# 迭代优化
while beta < beta_max:
# 更新h和v
hdiff = np.hstack((np.diff(h, axis=1), np.zeros((N, 1))))
vdiff = np.vstack((np.diff(v, axis=0), np.zeros((1, M))))
norm = np.sqrt(hdiff**2 + vdiff**2)
t = 1/(norm/lmda + 1/beta)
h = t*np.maximum(0, hdiff + beta/lmda*(convolve2d(h, fx, mode='same') - v))
v = t*np.maximum(0, vdiff + beta/lmda*(convolve2d(v, fy, mode='same') - h))
# 更新beta
beta *= kappa
# 如果beta太小则停止
if beta < beta_stop:
break
# 计算图像去雨结果
d = dct * np.fft.fft2(h+v)
result = np.real(np.fft.ifft2(d))
return result
```
其中,`image`为输入图像,`lmda`为平滑因子,`kappa`为更新beta时的倍数增长因子。函数返回去雨后的图像。
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