图像批处理高斯滤波降噪+峰值信噪比计算代码

好的，以下是Python代码实现：

import cv2
import numpy as np

# 读取所有图像
img_list = []
img_list.append(cv2.imread("img1.jpg"))
img_list.append(cv2.imread("img2.jpg"))
img_list.append(cv2.imread("img3.jpg"))

# 高斯滤波降噪
for i in range(len(img_list)):
    img_list[i] = cv2.GaussianBlur(img_list[i], (5,5), 0)

# 计算峰值信噪比
psnr_list = []
for i in range(len(img_list)):
    img1 = cv2.imread("img1.jpg")
    img2 = img_list[i]
    mse = np.mean((img1 - img2) ** 2)
    if mse == 0:
        psnr = 100
    else:
        pixel_max = 255.0
        psnr = 20 * np.log10(pixel_max / np.sqrt(mse))
    psnr_list.append(psnr)

# 输出峰值信噪比列表
print(psnr_list)

以上代码中，我们首先读取了所有需要处理的图像，并将它们存储在一个列表中。然后，我们对每张图像进行高斯滤波降噪的处理，采用了OpenCV中的GaussianBlur函数。接着，我们计算每张图像的峰值信噪比，采用了公式PSNR = 20 * log10(MAXp) - 10 * log10(MSE)。最后，我们将每张图像的峰值信噪比存储在一个列表中，并输出该列表。