贝叶斯优化一维信号快速非局部均值去噪的Python代码

以下是一个使用贝叶斯优化的一维信号快速非局部均值去噪的Python代码示例：

import numpy as np
from scipy import signal
from bayes_opt import BayesianOptimization

def non_local_mean(img, h, search_window, patch_size):
    """快速非局部均值去噪"""
    pad_size = search_window // 2
    img_pad = np.pad(img, pad_size, mode='symmetric')

    # 计算距离权重矩阵
    weight = np.zeros_like(img_pad)
    for i in range(pad_size, img_pad.shape[0]-pad_size):
        for j in range(pad_size, img_pad.shape[1]-pad_size):
            patch = img_pad[i-pad_size:i+pad_size+1, j-pad_size:j+pad_size+1]
            diff = patch - img_pad[i, j]
            dist = np.sum(diff**2)
            weight[i, j] = np.exp(-dist/h)

    # 计算均值
    denoised_img = np.zeros_like(img)
    for i in range(pad_size, img_pad.shape[0]-pad_size):
        for j in range(pad_size, img_pad.shape[1]-pad_size):
            search_patch = img_pad[i-pad_size:i+pad_size+1, j-pad_size:j+pad_size+1]
            search_weight = weight[i-pad_size:i+pad_size+1, j-pad_size:j+pad_size+1]
            search_weight /= np.sum(search_weight)
            dist = (search_patch - img_pad[i, j])**2
            numerator = np.sum(search_weight * np.exp(-dist/h) * search_patch)
            denoised_img[i-pad_size, j-pad_size] = numerator

    return denoised_img

def score_function(h):
    """贝叶斯优化的评分函数"""
    denoised_img = non_local_mean(img, h, search_window, patch_size)
    score = -np.mean((denoised_img - img)**2) # 最小化MSE
    return score

# 生成测试数据
img = np.random.rand(100)
search_window = 5
patch_size = 3

# 设置优化参数范围
pbounds = {'h': (0.01, 1)}

# 运行贝叶斯优化
optimizer = BayesianOptimization(f=score_function, pbounds=pbounds)
optimizer.maximize(init_points=5, n_iter=20)

# 输出最佳结果
print(optimizer.max)

在代码中，首先定义了一个快速非局部均值去噪的函数`non_local_mean`，它接受一个一维信号`img`，以及三个参数`h`、`search_window`、`patch_size`，其中`h`是高斯核的标准差，`search_window`是搜索窗口的大小，`patch_size`是块的大小。函数的实现过程与二维图像的非局部均值去噪类似，只是在计算距离权重时需要计算每个像素点与周围像素块的距离。

然后，定义了一个评分函数`score_function`，它接受一个参数`h`，调用`non_local_mean`函数计算去噪后的图像，并计算均方误差（MSE）作为评分。最后，使用贝叶斯优化器`BayesianOptimization`，传入评分函数和参数范围，运行优化过程，并输出最佳结果。