基于NSST算法将红外与可见光图像融合，给出例程

NSST (Nonsubsampled Shearlet Transform) 是一种用于信号处理的数学工具，特别适合于图像的分析和融合，因为它能够捕捉到图像中的局部特征和方向信息。将红外（IR）和可见光（Visible Light）图像融合，通常是为了增强视觉效果或提取更多的环境信息。

以下是一个简单的例子，演示如何使用Matlab对红外和可见光图像进行NSST融合。这个过程包括读取图像、应用NSST变换、合并系数（通常是根据某种规则，如灰度平均值或加权平均），然后逆变换回原始空间。

% 导入红外和可见光图像
ir_img = imread('path_to_IR_image.jpg');
vis_img = imread('path_to_VIS_image.jpg');

% 确保图像尺寸相同
if size(ir_img) ~= size(vis_img)
    error('Images must have the same dimensions.');
end

% 将图像转换为双精度浮点数
ir_img = double(ir_img);
vis_img = double(vis_img);

% 应用NSST变换
[shcoeff_ir, shscale_ir] = nst(ir_img, 'Level', L); % Level参数设置层数
[shcoeff_vis, shscale_vis] = nst(vis_img, 'Level', L); 

% 对系数进行融合（这里假设简单地按像素平均）
merged_coeffs = 0.5 * (shcoeff_ir + shcoeff_vis);

% 逆NSST变换得到融合后的图像
merged_img = ist(nstBackward(merged_coeffs, shscale Ir), 'Scale', shscale_vis, 'Shift', shshift);

% 保存结果
imwrite(merged_img, 'path_to_fused_image.jpg');

在这个过程中，`nst()` 和 `nstBackward()` 函数分别用于正向和反向NSST变换，`ist()` 用于从变换域恢复图像。你需要根据具体的应用调整参数，例如选择合适的NSST级数（`L`），以及决定融合系数的计算方式。