L0梯度最小化方法图像去雨代码

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：

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。