用非单调线搜索的BB方法求图像去噪的python程序

以下是使用非单调线搜索的BB方法求解图像去噪的 Python 代码示例：

import numpy as np
from scipy.signal import convolve2d

def bb_denoise(image, kernel_size, alpha, beta, gamma, max_iter):
    """
    使用非单调线搜索的BB方法对图像进行去噪
    :param image: 待去噪的图像
    :param kernel_size: 卷积核大小
    :param alpha: 步长调节参数
    :param beta: 步长调节参数
    :param gamma: 步长调节参数
    :param max_iter: 最大迭代次数
    :return: 去噪后的图像
    """
    # 定义卷积核
    kernel = np.ones((kernel_size, kernel_size)) / kernel_size ** 2
    # 初始化变量
    u = image.copy()
    p = np.zeros_like(image)
    q = np.zeros_like(image)
    # 迭代更新
    for i in range(max_iter):
        # 计算梯度
        grad_u = convolve2d(u, kernel, mode='same') - image
        # 更新步长
        alpha_i = alpha / (1 + beta * i) ** gamma
        # 非单调线搜索
        f_val = np.sum(grad_u * grad_u)
        p_i = p - alpha_i * grad_u
        u_p_i = u - p_i
        q_i = np.clip(q + alpha_i * u_p_i, -1, 1)
        u_q_i = u - q_i
        f_p_i = np.sum(u_p_i * u_p_i)
        f_q_i = np.sum(u_q_i * u_q_i)
        while f_val < f_p_i or f_val < f_q_i:
            alpha_i = beta * alpha_i
            p_i = p - alpha_i * grad_u
            u_p_i = u - p_i
            q_i = np.clip(q + alpha_i * u_p_i, -1, 1)
            u_q_i = u - q_i
            f_p_i = np.sum(u_p_i * u_p_i)
            f_q_i = np.sum(u_q_i * u_q_i)
        # 更新变量
        p = p_i
        q = q_i
        u = (p + q) / 2
    return u

其中，`image` 为待去噪的图像，`kernel_size` 为卷积核大小，`alpha`、`beta` 和 `gamma` 分别为步长调节参数，`max_iter` 为最大迭代次数。函数返回去噪后的图像。