CMOS图像传感器优化提升图像信噪比的计算机视觉方法

图像传感器在计算机视觉领域中起着至关重要的作用，而CMOS（互补金属氧化物半导体）图像传感器在近年来得到了广泛的应用。为了获得更清晰、更准确的图像，提升图像信噪比（Signal-to-Noise Ratio，SNR）是一个关键问题。在本文中，我们将探讨一种基于CMOS图像传感器的计算机视觉方法，旨在优化图像质量并提升信噪比。

为了实现这一目标，我们将介绍以下步骤：

1. 图像预处理：在计算机视觉应用中，图像预处理是一个重要的步骤。它可以帮助我们去除图像中的噪声，并增强有用信号的特征。常见的图像预处理方法包括平滑滤波、锐化和直方图均衡化等。在这里，我们将使用高斯滤波来平滑图像并减少噪声。

import cv2

def preprocess_image(image):
    # 高斯滤波
    blurred_image = cv2.GaussianBlur