给出噪声去除的python代码

在Python中，我们可以使用numpy库来进行奇异值分解并进行噪声去除。以下是一个简单的例子：

import numpy as np

def denoise_image(image_matrix, threshold):
    # Step 1: Perform SVD decomposition
    u, s, v = np.linalg.svd(image_matrix)

    # Step 2: Remove noise by setting small singular values to zero
    s_cleaned = np.where(s > threshold, s, 0)  # Thresholding

    # Step 3: Reconstruct the image using cleaned singular values
    denoised_image = u @ np.diag(s_cleaned) @ v.T

    return denoised_image

# 使用示例
noisy_image = ...  # 你的噪声图像矩阵
threshold_value = ...  # 根据实际噪声情况调整的阈值
denoised_img = denoise_image(noisy_image, threshold_value)

注意，这个简单版本假设噪声只存在于较小的奇异值上，但在实际情况中可能需要考虑更多因素，比如局部平滑等技术。此外，对于彩色图像，你需要将其转换为灰度图再进行处理，或者分别处理每个颜色通道。