pytion实现利用BRDNet对添加了椒盐噪声和高斯噪声的Lena图像进行去噪并输出峰值信噪比和均方误差

好的，BRDNet是一种基于深度学习的图像去噪方法，可以用于去除不同类型的噪声。以下是使用Python实现利用BRDNet对添加了椒盐噪声和高斯噪声的Lena图像进行去噪并输出峰值信噪比和均方误差的示例代码：

首先，需要安装BRDNet模型和相关的Python库，可以使用以下命令进行安装：

pip install BRDNet
pip install opencv-python

接着，可以使用以下代码对添加椒盐噪声和高斯噪声的Lena图像进行去噪：

import cv2
import numpy as np
from BRDNet import BRDNet
from BRDNet.utils import add_noise

# 加载BRDNet模型
model = BRDNet()

# 读取lena图像并添加椒盐噪声和高斯噪声
img = cv2.imread('lena.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE).astype(np.float32) / 255.0
noise_salt_pepper = add_noise(img, 'salt_pepper', noise_param=0.05)
noise_gaussian = add_noise(img, 'gaussian', noise_param=0.1)

# 对椒盐噪声图像进行去噪并输出峰值信噪比和均方误差
img_denoised_salt_pepper = model.denoise(noise_salt_pepper)
psnr_salt_pepper = cv2.PSNR(img, img_denoised_salt_pepper, 1.0)
mse_salt_pepper = np.mean((img - img_denoised_salt_pepper) ** 2)
print('Salt and pepper noise:')
print('PSNR: {:.2f} dB'.format(psnr_salt_pepper))
print('MSE: {:.4f}'.format(mse_salt_pepper))

# 对高斯噪声图像进行去噪并输出峰值信噪比和均方误差
img_denoised_gaussian = model.denoise(noise_gaussian)
psnr_gaussian = cv2.PSNR(img, img_denoised_gaussian, 1.0)
mse_gaussian = np.mean((img - img_denoised_gaussian) ** 2)
print('Gaussian noise:')
print('PSNR: {:.2f} dB'.format(psnr_gaussian))
print('MSE: {:.4f}'.format(mse_gaussian))

# 显示原始图像、加噪图像和去噪图像
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Salt and pepper noise', noise_salt_pepper)
cv2.imshow('Denoised (salt and pepper)', img_denoised_salt_pepper)
cv2.imshow('Gaussian noise', noise_gaussian)
cv2.imshow('Denoised (gaussian)', img_denoised_gaussian)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

注意：BRDNet模型的运行速度可能较慢，需要一些时间才能完成去噪操作。另外，如果您的电脑没有GPU，可以考虑使用Colab等云平台来运行该代码。