计算多通道图像的MS-SSIM

计算多通道图像的 MS-SSIM 需要对每个通道分别计算 SSIM，然后将多个通道的 SSIM 值取平均。以下是Python代码示例：

import numpy as np
import tensorflow as tf
import skimage.measure

def ms_ssim(img1, img2):
    # 将图像从 [0, 255] 转换到 [-1, 1] 的范围内
    img1 = img1.astype(np.float32) / 255.0 * 2 - 1
    img2 = img2.astype(np.float32) / 255.0 * 2 - 1

    # 计算每个通道的 MS-SSIM
    channels = img1.shape[-1]
    msssim = []
    for i in range(channels):
        ssim = tf.image.ssim(tf.convert_to_tensor(img1[..., i:i+1]), 
                             tf.convert_to_tensor(img2[..., i:i+1]), 
                             max_val=2.0)
        msssim.append(tf.image.ssim_multiscale(tf.convert_to_tensor(img1[..., i:i+1]), 
                                                tf.convert_to_tensor(img2[..., i:i+1]), 
                                                max_val=2.0))
    msssim = tf.reduce_mean(tf.stack(msssim, axis=0))

    return msssim.numpy()

其中，`img1` 和 `img2` 分别为两个多通道图像，`tf.image.ssim()` 函数用于计算单通道图像的 SSIM，`tf.image.ssim_multiscale()` 函数用于计算单通道图像的 MS-SSIM。`tf.stack()` 用于将每个通道的 MS-SSIM 值堆叠成一个张量，`tf.reduce_mean()` 用于求平均值。函数返回多通道图像的 MS-SSIM 值。