这里我们使用了OpenCV库中的cv2.imread()函数来加载图像,并且指定了cv2.IMREAD_GRAYSCALE参数来将图像转换为灰度图像。 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...
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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图像信噪比计算 python 图像信噪比snr 信噪比,英文名称叫做SNR或S/N(SIGNAL-NOISE RATIO),又称为讯噪比。是指一个电子设备或者电子系统中信号与噪声的比例。这里面的信号指的是来自设备外部需要通过这台设备进行处理的电子信号,噪声是指经过该设备后产生的原信号中并不存在的无规则的额外信号(或信息),并且该种信号...