noisy_gray = np.clip(image + noise, a_min=0, a_max=255) ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (160,160) (25600,)

这个错误`ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (160,160) (25600,)`通常是由于你在进行数值运算时，两个操作数的维度不匹配导致的。具体到这行代码：

noisy_gray = np.clip(image + noise, a_min=0, a_max=255)

其中，`image` 和 `noise` 的形状分别是 `(160, 160)` 和 `(25600,)`。`np.clip()` 函数尝试对 `image + noise` 进行元素级的操作，但这两个数组无法直接相加，因为它们具有不同的形状。

- `image` 是一个二维数组（160x160），表示每个像素点有一个值。
- `noise` 则是一维数组（25600），这可能意味着它是噪声数据的一维分布，而不是同样大小的二维图像。

为了解决这个问题，你需要确保 `noise` 是适合 `image` 的形状的。你可以有以下几种处理方式：

1. 如果 `noise` 应该应用到整个图像的每一个像素，那么你需要将其展平成 `(25600, 1)` 或者 `(1, 25600)` 形状。
2. 如果 `noise` 只对应于 `image` 中的一部分，你需要使用切片或者其他方法，将它调整为 `(160, 160)` 或者 `(1, 160, 160)` 样式。
3. 如果 `image` 和 `noise` 都应保持一维，那么确保 `noise` 有正确的长度（160 * 160）并且重复应用直到覆盖完整个图像。

请提供更多的上下文信息，以便我能更准确地指导你如何修改代码。