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基于NSCT与DWT的压缩感知图像融合
摘要：
随着科技的日益发展，图像处理技术在很多领域得到广泛应用。图像融合技术是其中的重要方法之一，它可以通过集成多种图像获取设备的信息，生成最终的高质量图像。然而，需要特别注意的是，在图像融合的同时，需要考虑到图像处理的成本以及图像传输的约束，这些要求都可以通过压缩感知技术得以实现。本文结合NSCT和DWT两种压缩感知技术，提出了一种高效的压缩感知图像融合算法。
关键词：图像融合、压缩感知、NSCT、DWT
1.引言
图像融合是一项当今受到极大关注的研究领域，其主要目的是将多幅图像中的信息进行综合，生成更加清晰、明确和有用的最终图像。图像融合技术的应用范围非常广泛，例如在电视和电影行业中，我们可以将不同的摄像机录制的多个视频源的信息汇集起来，生成更加明确的高质量视频图像。此外，图像融合还在夜视、医学、远程检测等领域中发挥着重要的作用。
然而，在进行图像融合的过程中，必须考虑到传输和处理的问题。由于图像文件的大小通常很大，因此需要将它们压缩成较小的格式，以便更快地传输和处理。然而，由于压缩会导致图像的信号缺失和失真，因此需要保证图像融合的质量不受影响。
为了解决这一问题，压缩感知技术应运而生。该技术能够在压缩图像时检测和删除信号中的冗余信息，从而减小文件大小，提高压缩比。压缩感知技术在图像处理和图像融合领域中得以广泛应用，使得这些领域的相关操作更加有效和高效。
本文将介绍基于NSCT和DWT两种压缩感知技术的图像融合算法。
2.NSCT和DWT压缩感知技术
NSCT和DWT是两种流行的压缩感知技术，能够进行高效且有效的图像压缩。
NSCT（NonsubsampledContourletTransform）是一种多阶段、多分量的图像分解算法，能够将图像分解为子带和方向分量（高通或低通），不需要降采样操作。NSCT在多尺度和多方向上分解图像，提供了更加细节化的信息，并避免了传统压缩算法中的显著信息损失问题。NSCT不仅可以用于压缩图像，而且还可以用于图像增强和色彩修正等领域。
DWT（DiscreteWaveletTransform）是一种能够从时间或空间角度上对信号进行多尺度的变换方法。它通过对原始信号进行低频和高频分解，得到不同的频度系数。通过对这些系数进行特定运算，就可以通过丢弃一部分系数和重新表示其余系数来实现信号的压缩。
3.压缩感知图像融合算法
本文提出了一种基于NSCT和DWT的压缩感知图像融合算法。该算法主要分为两个步骤：图像压缩和图像融合。
3.1图像压缩
为了压缩图像，我们首先需要将其转换为NSCT或DWT。通过分解图像，我们将其分成多个子图像和方向分量，这些分量包含了图像中的不同信息。然后，我们将这些分量压缩，并将它们转化为在压缩程度相同的条件下使用更少的比特数的系数。该过程会丢失一些图像信息，但可以大大减小文件大小，提高数据传输速度。
3.2图像融合
一旦我们完成了图像压缩，我们就可以使用NSCT或DWT进行图像融合。在这个过程中，我们将每个分量合并到一个新的图像中，并合并所有子图像和分量以创建一个新的高质量的图像。在这个过程中，我们可以使用融合策略来处理信号的丢失问题。例如，在简单加权融合中，我们可以为每个分量赋予相应的权重，从而创建最终的图像。
4.结论
本文介绍了基于NSCT和DWT的压缩感知图像融合算法。该算法可以通过压缩图像，并集成NSCT和DWT两种压缩感知技术，在不损失信息情况下，减小文件大小。同时，在图像融合中，利用NSCT和DWT等技术，可以得到更高质量的图像。在未来的研究工作中，我们将致力于进一步提高该算法的性能和应用范围。