写一个本地差分隐私中的HIO算法代码
时间: 2023-06-10 20:07:08 浏览: 108
HIO算法实图像现相位恢复HIO algorithm using real image recovery
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本地差分隐私中的HIO算法可以用于图像恢复任务,以下是一个简单的Python实现代码:
```python
import numpy as np
from numpy.fft import fft2, ifft2
def hio(image, mask, beta=0.9, threshold=0.01, max_iter=1000, eps=1e-8):
"""
本地差分隐私中的HIO算法实现
:param image: 待恢复的图像
:param mask: 掩模,1表示采样点,0表示未采样点
:param beta: HIO算法的超参数,取值范围为[0,1]
:param threshold: 停止条件,表示相邻两次迭代的误差小于该值时停止迭代
:param max_iter: 最大迭代次数
:param eps: 避免除以0的极小量
:return: 恢复后的图像
"""
m, n = image.shape
# 初始化
image = np.random.randn(m, n)
image = np.abs(image) * np.exp(1j * np.angle(image))
# 迭代
for i in range(max_iter):
# 记录上一次的图像
last_image = image.copy()
# 傅里叶变换
image_fft = fft2(image)
# 利用掩模进行投影,即只保留采样点
image_fft = mask * image_fft + (1 - mask) * image_fft / beta
# 傅里叶反变换
image = ifft2(image_fft)
# 保留幅值小于阈值的像素点
image = np.abs(image) * np.exp(1j * np.angle(image))
image[np.abs(image) < threshold] = 0
# 投影到幅值限制范围内
image = np.maximum(0, image)
image = np.minimum(1, image)
# 计算误差
error = np.linalg.norm(image - last_image) / (np.linalg.norm(last_image) + eps)
if error < threshold:
break
return image
```
其中,`image`表示待恢复的图像,`mask`表示掩模,`beta`表示HIO算法的超参数,`threshold`表示停止条件,`max_iter`表示最大迭代次数,`eps`是为了避免除以0而添加的一个极小量。函数返回恢复后的图像。
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