用python写一个函数，输入原始灰度图像、加噪图像和图像分辨率，计算加噪图像的对比度、亮度、PSNR、均值、方差

可以使用Python中的OpenCV库来实现这个函数。下面是一个示例代码，你可以在此基础上进行修改和优化。

import cv2
import numpy as np

def calculate_image_metrics(original_img, noisy_img, resolution):
    # 计算加噪图像的亮度和对比度
    original_mean = np.mean(original_img)
    noisy_mean = np.mean(noisy_img)
    original_std = np.std(original_img)
    noisy_std = np.std(noisy_img)
    contrast = (noisy_std / original_std) * 100
    brightness = (noisy_mean / original_mean) * 100

    # 计算PSNR
    mse = np.mean((original_img - noisy_img) ** 2)
    psnr = 20 * np.log10(255 / np.sqrt(mse))

    # 缩放图像以匹配分辨率
    original_img = cv2.resize(original_img, resolution)
    noisy_img = cv2.resize(noisy_img, resolution)

    # 计算均值和方差
    original_mean = np.mean(original_img)
    noisy_mean = np.mean(noisy_img)
    original_var = np.var(original_img)
    noisy_var = np.var(noisy_img)

    return contrast, brightness, psnr, original_mean, noisy_mean, original_var, noisy_var

这个函数接收三个参数：原始灰度图像、加噪图像和图像分辨率。它首先计算加噪图像的亮度和对比度，并使用PSNR计算图像质量。然后，它将原始图像和加噪图像缩放到指定的分辨率，并计算均值和方差。最后，它返回所有这些度量的值。