python实现上述过程

以下是用Python实现上述过程的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取原始图像和去雾后的图像
img_original = cv2.imread('original.png')
img_dehazed = cv2.imread('dehazed.png')

# 计算全局对比度
gray_original = cv2.cvtColor(img_original, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray_dehazed = cv2.cvtColor(img_dehazed, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
contrast_original = np.std(gray_original)
contrast_dehazed = np.std(gray_dehazed)

# 计算局部对比度
ksize = 7
blur_original = cv2.GaussianBlur(gray_original, (ksize, ksize), 0)
blur_dehazed = cv2.GaussianBlur(gray_dehazed, (ksize, ksize), 0)
local_contrast_original = np.std(gray_original - blur_original)
local_contrast_dehazed = np.std(gray_dehazed - blur_dehazed)

# 计算结构相似度
ssim = cv2.SSIM(gray_original, gray_dehazed)

# 计算峰值信噪比
psnr = cv2.PSNR(img_original, img_dehazed)

# 输出评价指标
print('全局对比度：原始图像 {:.2f}，去雾后图像 {:.2f}'.format(contrast_original, contrast_dehazed))
print('局部对比度：原始图像 {:.2f}，去雾后图像 {:.2f}'.format(local_contrast_original, local_contrast_dehazed))
print('结构相似度：{:.2f}'.format(ssim))
print('峰值信噪比：{:.2f}'.format(psnr))

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中需要根据具体情况对代码进行修改和调整。