text: 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()
  