2. 图像预处理 在计算SNR之前,我们需要对图像进行预处理,可以使用以下代码进行直方图均衡化处理: equalized_image=cv2.equalizeHist(image) 1. 这里我们使用了OpenCV库中的cv2.equalizeHist()函数对灰度图像进行直方图均衡化处理。 3. 计算SNR 接下来,我们可以使用以下代码来计算图像的信噪比(SNR): importnumpyasnp s...
噪声强度可以通过图像的标准差计算来获得: # 计算噪声强度(图像的标准差)noise_strength=np.std(image)print(f"噪声强度:{noise_strength}") 1. 2. 3. 5. 计算SNR SNR通过信号强度与噪声强度的比率来计算: # 计算信噪比(SNR)ifnoise_strength!=0:# 防止除以零异常snr=signal_strength/noise_strengthprint(f...
计算SNR:利用上述公式计算SNR。 代码示例 以下是一个使用Python计算图像SNR的示例代码。该示例使用numpy和opencv库来处理图像,并通过灰度图像计算SNR。 importcv2importnumpyasnpdefcalculate_snr(image):# 转换为灰度图像gray_image=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 计算信号功率signal_power=np.mean(gray_im...
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