对图片低秩矩阵恢复去噪相关代码

以下是使用基于低秩矩阵恢复的去噪方法的Python代码示例：

import numpy as np
import cv2

# 加载图像
img = cv2.imread('noisy_image.png', 0)

# 将图像数据转换为浮点数类型
img = np.float32(img)

# 计算图像的SVD分解
U, S, V = np.linalg.svd(img)

# 将奇异值矩阵S转换为对角矩阵
S = np.diag(S)

# 设置低秩矩阵的秩
r = 50

# 将奇异值矩阵的前r个值保留，其余值置为0
S_r = np.zeros_like(S)
S_r[:r, :r] = S[:r, :r]

# 重构低秩矩阵
img_low_rank = np.dot(U, np.dot(S_r, V))

# 计算噪声图像与去噪图像之间的差异
diff = np.abs(img_low_rank - img)

# 设置阈值
threshold = 5

# 将低于阈值的像素设为0，高于阈值的像素设为255
diff[diff < threshold] = 0
diff[diff >= threshold] = 255

# 显示去噪后的图像和差异图像
cv2.imshow('Denoised Image', img_low_rank.astype(np.uint8))
cv2.imshow('Difference Image', diff.astype(np.uint8))
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，可能需要根据实际情况进行调整和优化。例如，可以使用更先进的低秩矩阵恢复算法，或者使用交叉验证来确定最佳的秩值和阈值等。