计算斯特雷尔比的QT代码

斯特雷尔比（Signal-Noise Ratio, SNR）通常用于评估信号的质量和噪声干扰的程度。在计算机视觉或音频处理等领域中，计算SNR的QT（Quality Time）代码可能涉及到噪声估计和信号能量的计算。以下是一个简单的Python示例，使用numpy库来计算二维信号的SNR，假设你有一个包含噪声和信号的图像数组：

import numpy as np

def calculate_snr(image_noisy, image_clean):
    # 首先，对噪声和信号图像做归一化
    noisy_norm = image_noisy / np.max(image_noisy)
    clean_norm = image_clean / np.max(image_clean)

    # 计算噪声和信号的方差
    noise_variance = np.var(noisy_norm)
    signal_variance = np.var(clean_norm)

    # 使用噪声方差除以信号方差得到SNR
    snr = 10 * np.log10(signal_variance / noise_variance)
    
    return snr

# 假设你有两个二维数组，noisy_image和clean_image分别代表噪声图像和信号图像
noisy_image = ...  # 噪声图像数据
clean_image = ...  # 无噪声或纯净图像数据

snr_value = calculate_snr(noisy_image, clean_image)
print(f"斯特雷尔比 (SNR): {snr_value} dB")