给出最优的python实现的Destripe算法

Destripe算法是一种去除图像条纹的方法，下面是一个基于Python的实现：

import numpy as np
from scipy.signal import medfilt2d

def destripe(image, kernel_size=11):
    """
    :param image: 待处理的灰度图像
    :param kernel_size: 中值滤波器的核大小
    :return: 去除条纹后的图像
    """
    # 沿着行方向计算每行平均值
    row_mean = np.mean(image, axis=1).reshape(-1, 1)
    # 计算每行与平均值的偏差
    row_deviation = image - row_mean
    # 沿着列方向计算每列平均值
    col_mean = np.mean(row_deviation, axis=0)
    # 计算每列与平均值的偏差
    col_deviation = row_deviation - col_mean
    # 对每列进行中值滤波，去除噪声
    filtered_col = medfilt2d(col_deviation, kernel_size=(kernel_size, 1))
    # 去除每行的偏差，得到去除条纹后的图像
    destriped = filtered_col + row_mean
    return destriped

这个函数接受一个灰度图像作为输入，并返回去除条纹后的图像。具体实现步骤如下：

1. 沿着行方向计算每行的平均值，得到一个形状为(n, 1)的数组，其中n是图像的高度。
2. 计算每行像素值与平均值之间的差异，得到一个形状与输入图像相同的数组。
3. 沿着列方向计算每列的平均值，得到一个长度为图像宽度的数组。
4. 计算每列像素值与平均值之间的差异，得到一个形状与输入图像相同的数组。
5. 对每列进行中值滤波，去除噪声。
6. 去除每行的偏差，得到去除条纹后的图像。

请注意，这个函数仅适用于灰度图像。如果需要处理彩色图像，则需要对每个通道分别进行去条纹处理。此外，这个函数还接受一个可选参数kernel_size，用于指定中值滤波器的核大小。较大的核可以去除更宽的条纹，但也可能会导致图像细节的损失。