编写程序，对2）处理图像求解MSE、PSNR、SSIM评价参数，并对评价参数进行分析，得到分析结果

以下是对图像进行MSE、PSNR、SSIM评价参数计算的Python程序：

import cv2
import numpy as np
from skimage.measure import compare_ssim

# 读取两张图片
img1 = cv2.imread('img1.jpg')
img2 = cv2.imread('img2.jpg')

# 计算 MSE
mse = np.mean((img1 - img2) ** 2)

# 计算 PSNR
psnr = cv2.PSNR(img1, img2)

# 计算 SSIM
ssim = compare_ssim(img1, img2, multichannel=True)

# 输出结果
print("MSE: ", mse)
print("PSNR: ", psnr)
print("SSIM: ", ssim)

在此程序中，我们使用OpenCV和scikit-image库来计算MSE、PSNR和SSIM评价参数。首先，我们读取了两张图片，然后计算了它们之间的MSE值，MSE值越小，表示两张图片越相似。接下来，我们使用OpenCV自带的函数计算了PSNR值，PSNR值越大，表示两张图片越相似。最后，我们使用scikit-image库的compare_ssim函数计算了SSIM值，SSIM值越接近1，表示两张图片越相似。

根据得到的三个评价参数，我们可以进行以下分析：

- 当MSE值较小、PSNR值较大、SSIM值接近1时，说明两张图片非常相似，可以认为它们是同一张图片或者非常接近。
- 当MSE值较大、PSNR值较小、SSIM值较小时，说明两张图片差异很大，可能是完全不同的图片。
- 当MSE值较小、PSNR值较大、SSIM值较小时，说明两张图片在视觉上相似，但可能存在细节上的差异。
- 当MSE值较大、PSNR值较小、SSIM值接近1时，说明两张图片在整体上没有太大差异，但可能存在少量的噪声或细节上的差异。

综上所述，MSE、PSNR和SSIM评价参数可以帮助我们量化评估图像的相似度和差异程度，对于图像处理、图像比较、图像质量评价等领域都有很重要的应用。