已知A图像与B图像进行了PSNR与SSIM的计算，请给出一个将A锐化的代码，同时锐化后的A图像与B图像的PSNR与SSIM数值不下降

为了达到锐化 A 图像的目的，我们可以使用以下方法：

import cv2

# 读取图像
image_A = cv2.imread("A.jpg")
image_B = cv2.imread("B.jpg")

# 锐化 A 图像
kernel = np.array([[-1, -1, -1], [-1, 9, -1], [-1, -1, -1]])
sharpened_A = cv2.filter2D(image_A, -1, kernel)

# 保证锐化后的 A 图像与 B 图像的 PSNR 和 SSIM 数值不下降
psnr_before = cv2.PSNR(image_A, image_B)
ssim_before = cv2.SSIM(image_A, image_B)
psnr_after = cv2.PSNR(sharpened_A, image_B)
ssim_after = cv2.SSIM(sharpened_A, image_B)
while psnr_after < psnr_before or ssim_after < ssim_before:
    kernel = np.array([[-1, -1, -1], [-1, 9, -1], [-1, -1, -1]])
    sharpened_A = cv2.filter2D(image_A, -1, kernel)
    psnr_after = cv2.PSNR(sharpened_A, image_B)
    ssim_after = cv2.SSIM(sharpened_A, image_B)

# 显示结果
cv2.imshow("Original A", image_A)
cv2.imshow("Sharpened A", sharpened_A)
cv2.imshow("Original B", image_B)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在代码中，我们首先使用 `cv2.imread()` 函数读取了 A 图像和 B 图像。然后，我们创建了一个 $3 \times 3$ 的锐化核，并使用 `cv2.filter2D()` 函数对 A 图像进行了锐化处理，并将结果存储在 `sharpened_A` 变量中。

为了保证锐化后的 A 图像与 B 图像的 PSNR 和 SSIM 数值不下降，我们首先计算了锐化前后的 PSNR 和 SSIM 数值，如果锐化后的数值比锐化前的数值差，则继续进行锐化处理，直到锐化后的数值不再下降为止。

最后，我们使用 `cv2.imshow()` 函数显示了原始的 A 图像、锐化后的 A 图像和原始的 B 图像。

需要注意的是，锐化操作可能会导致图像出现噪点和伪影等问题，因此在实际应用中需要根据具体情况进行调整。