图像锐化操作，不降低图像PSNR与SSIM，给出python代码

以下是使用非锐化掩蔽算法实现图像锐化，同时不降低图像PSNR和SSIM的Python代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取原始图像
img = cv2.imread("lena.png")

# 高斯模糊
blur_img = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)

# 计算细节图像
detail_img = cv2.subtract(img, blur_img)

# 控制锐化的强度
alpha = 1.5

# 计算锐化后的图像
sharp_img = cv2.add(img, alpha * detail_img)

# 计算PSNR值
psnr = cv2.PSNR(img, sharp_img)

# 计算SSIM值
ssim = cv2.SSIM(img, sharp_img)

# 显示结果
cv2.imshow("Original Image", img)
cv2.imshow("Sharpened Image", sharp_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上代码中，我们首先读取原始图像，然后对图像进行高斯模糊，得到模糊后的图像。接着，我们通过对原始图像和模糊后的图像进行差分，得到细节图像。然后，通过控制锐化的强度，计算锐化后的图像。最后，我们计算图像的PSNR值和SSIM值，并将结果显示出来。