如何在Python中使用PSNR和SSIM方法评估图像质量并进行性能对比？请提供详细的代码实现。

图像质量的评估对于图像处理算法的研究和开发至关重要。为了帮助你更深入地理解这一过程，我推荐你查看《图像相似度比较：PSNR与SSIM的对比研究》这一资料。这本书详细分析了PSNR和SSIM这两种评估方法，并探讨了它们在图像处理中的具体应用，非常适合你当前的问题需求。

参考资源链接：[图像相似度比较：PSNR与SSIM的对比研究](https://wenku.csdn.net/doc/4de45qj9eg?spm=1055.2569.3001.10343)

在Python中，我们可以使用scikit-image库来计算图像的PSNR和SSIM。以下是一个示例代码，展示了如何对两张图像进行质量评估：

from skimage import io
from skimage.metrics import structural_similarity as ssim
import numpy as np
import math

def calculate_psnr(img1, img2):
    mse = np.mean((img1 - img2) ** 2)
    if mse == 0:
        return 100
    return 10 * math.log10((255 ** 2) / mse)

def calculate_ssim(img1, img2):
    (score, diff) = ssim(img1, img2, full=True)
    return score

# 读取原始图像和处理后的图像
original_image = io.imread('original.jpg', as_gray=True)
processed_image = io.imread('processed.jpg', as_gray=True)

# 确保图像具有相同的尺寸和数据类型
if original_image.shape != processed_image.shape:
    processed_image = processed_image[:original_image.shape[0], :original_image.shape[1]]
original_image = original_image.astype(np.float64)
processed_image = processed_image.astype(np.float64)

# 计算PSNR和SSIM
psnr_value = calculate_psnr(original_image, processed_image)
ssim_value = calculate_ssim(original_image, processed_image)

print(f

参考资源链接：[图像相似度比较：PSNR与SSIM的对比研究](https://wenku.csdn.net/doc/4de45qj9eg?spm=1055.2569.3001.10343)