import numpy as np
import scipy
import matplotlib.pyplot as plt
# from scikits.image.filter import tv_denoise
from tv_denoise import tv_denoise

l = scipy.misc.lena()
l = l[230:290, 220:320]

noisy = l + 0.4*l.std()*np.random.random(l.shape)

tv_denoised = tv_denoise(noisy, weight=10)


plt.figure(figsize=(12, 2.8))

plt.subplot(131)
plt.imshow(noisy, cmap=plt.cm.gray, vmin=40, vmax=220)
plt.axis('off')
plt.title('noisy', fontsize=20)
plt.subplot(132)
plt.imshow(tv_denoised, cmap=plt.cm.gray, vmin=40, vmax=220)
plt.axis('off')
plt.title('TV denoising', fontsize=20)

tv_denoised = tv_denoise(noisy, weight=50)
plt.subplot(133)
plt.imshow(tv_denoised, cmap=plt.cm.gray, vmin=40, vmax=220)
plt.axis('off')
plt.title('(more) TV denoising', fontsize=20)

plt.subplots_adjust(wspace=0.02, hspace=0.02, top=0.9, bottom=0, left=0,
                    right=1)
plt.show()
