请用Python计算Y通道上计算PSNR和SSIM

在Python中，计算图像的峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)通常需要一些库的支持，比如`scikit-image`库。这里是一个简单的例子说明如何计算Y通道的PSNR和SSIM：

from skimage.measure import compare_psnr, compare_ssim
import numpy as np

# 假设你有两幅Y通道的灰度图像，像这样：
image1_y = np.array(...)  # Y通道图像1
image2_y = np.array(...)  # Y通道图像2

# 确保图像数据类型一致
if image1_y.dtype != image2_y.dtype:
    image1_y = image1_y.astype(image2_y.dtype)

# 计算PSNR
psnr_y = compare_psnr(image1_y, image2_y, data_range=image1_y.max() - image1_y.min())

# 计算SSIM
ssim_y = compare_ssim(image1_y, image2_y, multichannel=False)

print("Y通道 PSNR: ", psnr_y)
print("Y通道 SSIM: ", ssim_y)

注意，`compare_psnr()` 和 `compare_ssim()` 都需要输入两个灰度图像，并且`multichannel=False`表示处理的是单通道的图像。如果原始图像不是灰度的，你需要先将其转换到灰度。