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@@ -9,7 +9,17 @@ model_path = hf_hub_download(repo_id="Bmo411/DenoisingAutoencoder", filename="au
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  # Cargar el modelo una sola vez para evitar recargas en cada ejecuci贸n
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  model = tf.keras.models.load_model(model_path, compile=True)
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-
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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  def degrade_image(image, downscale_factor=4):
14
  """Reduce la calidad de la imagen reduciendo su tama帽o y volvi茅ndola a escalar."""
15
  h, w = image.shape[:2]
 
9
 
10
  # Cargar el modelo una sola vez para evitar recargas en cada ejecuci贸n
11
  model = tf.keras.models.load_model(model_path, compile=True)
12
+ def fourier_transform(x):
13
+ fourier = tf.signal.fft2d(tf.cast(x, tf.complex64))
14
+ fourier = tf.complex(tf.math.real(fourier), tf.math.imag(fourier))
15
+ fourier = tf.abs(fourier)
16
+ return tf.concat([tf.math.real(fourier), tf.math.imag(fourier)], axis=-1) # Separar parte real e imaginaria
17
+
18
+ def inverse_fourier_transform(x):
19
+ real_part, imag_part = tf.split(x, num_or_size_splits=2, axis=-1)
20
+ complex_fourier = tf.complex(real_part, imag_part)
21
+ return tf.abs(tf.signal.ifft2d(complex_fourier))
22
+
23
  def degrade_image(image, downscale_factor=4):
24
  """Reduce la calidad de la imagen reduciendo su tama帽o y volvi茅ndola a escalar."""
25
  h, w = image.shape[:2]