Matlab函数psf2otf()的python实现

本文实现Matlab函数psf2otf()重写为python版本，亲测有效

def psf2otf(psf,size):import numpy as npif not(0 in psf):#Pad the PSF to outsizepsf=np.double(psf)psfsize=np.shape(psf)psfsize=np.array(psfsize)padsize=size-psfsizepsf=np.lib.pad(psf,((0,padsize[0]),(0,padsize[1])),'constant')#Circularly shift otf so that the "center" of the PSF is at the (1,1) element of the array.psf=np.roll(psf,-np.array(np.floor(psfsize/2),'i'),axis=(0,1))#Compute the OTFotf=np.fft.fftn(psf,axes=(0,1))#Estimate the rough number of operations involved in the computation of the FFT.nElem=np.prod(psfsize,axis=0)nOps=0for k in range(0,np.ndim(psf)):nffts=nElem/psfsize[k]nOps=nOps+psfsize[k]*np.log2(psfsize[k])*nfftsmx1=(abs(np.imag(otf[:])).max(0)).max(0)mx2=(abs(otf[:]).max(0)).max(0)eps= 2.2204e-16if mx1/mx2<=nOps*eps:otf=np.real(otf)else:otf=np.zeros(size)return otf

下面为使用样例（图像平滑）：

MATLAB版：

function S = L0Smoothing(Im, lambda, kappa)if ~exist('kappa','var')kappa = 2.0;
end
if ~exist('lambda','var')lambda = 2e-2;
end
S = im2double(Im);
betamax = 1e5;
fx = [1, -1];
fy = [1; -1];
[N,M,D] = size(Im);
sizeI2D = [N,M];
otfFx = psf2otf(fx,sizeI2D);
otfFy = psf2otf(fy,sizeI2D);
Normin1 = fft2(S);
Denormin2 = abs(otfFx).^2 + abs(otfFy ).^2;
if D>1Denormin2 = repmat(Denormin2,[1,1,D]);
end
beta = 2*lambda;
while beta < betamaxDenormin   = 1 + beta*Denormin2;% h-v subproblemh = [diff(S,1,2), S(:,1,:) - S(:,end,:)];v = [diff(S,1,1); S(1,:,:) - S(end,:,:)];if D==1t = (h.^2+v.^2)<lambda/beta;elset = sum((h.^2+v.^2),3)<lambda/beta;t = repmat(t,[1,1,D]);endh(t)=0; v(t)=0;% S subproblemNormin2 = [h(:,end,:) - h(:, 1,:), -diff(h,1,2)];Normin2 = Normin2 + [v(end,:,:) - v(1, :,:); -diff(v,1,1)];FS = (Normin1 + beta*fft2(Normin2))./Denormin;S = real(ifft2(FS));beta = beta*kappa;fprintf('.');
end
fprintf('\n');
end

Python版本：

def psf2otf(psf,size):import numpy as npif not(0 in psf):#Pad the PSF to outsizepsf=np.double(psf)psfsize=np.shape(psf)psfsize=np.array(psfsize)padsize=size-psfsizepsf=np.lib.pad(psf,((0,padsize[0]),(0,padsize[1])),'constant')#Circularly shift otf so that the "center" of the PSF is at the (1,1) element of the array.psf=np.roll(psf,-np.array(np.floor(psfsize/2),'i'),axis=(0,1))#Compute the OTFotf=np.fft.fftn(psf,axes=(0,1))#Estimate the rough number of operations involved in the computation of the FFT.nElem=np.prod(psfsize,axis=0)nOps=0for k in range(0,np.ndim(psf)):nffts=nElem/psfsize[k]nOps=nOps+psfsize[k]*np.log2(psfsize[k])*nfftsmx1=(abs(np.imag(otf[:])).max(0)).max(0)mx2=(abs(otf[:]).max(0)).max(0)eps= 2.2204e-16if mx1/mx2<=nOps*eps:otf=np.real(otf)else:otf=np.zeros(size)return otfdef L0Smoothing(Im,lamda=2e-2,kappa=2.0):import numpy as npS=Im/255betamax=1e5fx=np.array([[1,-1]])fy=np.array([[1],[-1]])N,M,D=np.shape(Im)sizeI2D=np.array([N,M])otfFx=psf2otf(fx,sizeI2D)otfFy=psf2otf(fy,sizeI2D)Normin1=np.fft.fft2(S,axes=(0,1))Denormin2=abs(otfFx)**2+abs(otfFy)**2if D>1:D2=np.zeros((N,M,D),dtype=np.double)for i in range(D):D2[:,:,i]=Denormin2Denormin2=D2beta=lamda*2while beta<betamax:Denormin=1+beta*Denormin2#h-v subproblemh1=np.diff(S,1,1)h2=np.reshape(S[:,0],(N,1,3))-np.reshape(S[:,-1],(N,1,3))h=np.hstack((h1,h2))v1=np.diff(S,1,0)v2=np.reshape(S[0,:],(1,M,3))-np.reshape(S[-1,:],(1,M,3))v=np.vstack((v1,v2))if D==1:t=(h**2+v**2)<lamda/betaelse:t=np.sum((h**2+v**2),2)<lamda/betat1=np.zeros((N,M,D),dtype=np.bool)for i in range(D):t1[:,:,i]=tt=t1h[t]=0v[t]=0#S subproblemNormin2=np.hstack((np.reshape(h[:,-1],(N,1,3))-np.reshape(h[:,0],(N,1,3)),-np.diff(h,1,1)))Normin2=Normin2+np.vstack((np.reshape(v[-1,:],(1,M,3))-np.reshape(v[0,:],(1,M,3)),-np.diff(v,1,0)))FS=(Normin1+beta*np.fft.fft2(Normin2,axes=(0,1)))/DenorminS=np.real(np.fft.ifft2(FS,axes=(0,1)))beta*=kappaprint('.')print('\n')return Sdef main():import PILimport numpy as npimport pylabIm=np.array(PIL.Image.open("文件名"),'d')S=L0Smoothing(Im,0.01)pylab.imshow(S)main()

该代码的处理效果：

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如何将一个新函数加到MATLAB函数库中 nkszjx2 2017-09-29 11:25:26 13864 收藏 2 分类专栏: matlab 文章标签: matlab 库 </div> ...

Matlab函数psf2otf()的python实现

本文实现Matlab函数psf2otf()重写为python版本，亲测有效

下面为使用样例（图像平滑）：

MATLAB版：

Python版本：

该代码的处理效果：

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