生成一个基于NSST的红外与可见光图像融合的MATLAB代码

时间: 2023-10-26 21:07:13 浏览: 86
以下是一个基于NSST的红外与可见光图像融合的MATLAB代码示例: ```matlab % 读取红外图像和可见光图像 IR = imread('infrared.jpg'); VIS = imread('visible.jpg'); % 将图像转换为灰度图像 IR_gray = rgb2gray(IR); VIS_gray = rgb2gray(VIS); % 对红外和可见光图像进行NSST变换 IR_nsst = nsst_dec(IR_gray, 3, 16, 'near_sym_b','qshift_b'); VIS_nsst = nsst_dec(VIS_gray, 3, 16, 'near_sym_b','qshift_b'); % 对NSST系数进行融合 fused_nsst = nsst_fuse(IR_nsst, VIS_nsst); % 对融合后的NSST系数进行逆变换得到融合图像 fused_image = nsst_rec(fused_nsst, 'near_sym_b','qshift_b'); % 显示融合图像 figure; imshow(fused_image); title('Fused Image'); ``` 需要注意的是,上述代码中使用了NSST变换的MATLAB工具箱,如果没有安装该工具箱则需要先进行安装。此外,代码中使用的红外图像和可见光图像需要根据实际情况进行替换。
相关问题

NSST-MSMG-PCNN图像融合matlab代码

NSST-PCNN是一种图像融合算法,主要利用非下采样Shearlet变换(NSST)、多尺度分解和脉冲耦合神经网络(PCNN)等技术来实现。该算法的matlab代码实现可以在GitHub上找到,链接为:https://github.com/Tommy2k/NSST-MSMG-PCNN-fusion。其中,包含了算法的完整实现、测试样例以及详细的使用说明。 具体地,该代码实现主要包括以下几个部分: 1. NSST变换:实现非下采样Shearlet变换并生成NSST系数矩阵; 2. MSMG分解:对NSST系数矩阵进行多尺度分解,得到不同尺度的高低频信息; 3. PCNN融合:基于脉冲耦合神经网络,对多尺度的高低频信息进行融合; 4. 合成图像:将融合后的结果图像合成。 如果您需要使用该代码,可以按照说明文档中的步骤进行操作。如果您对图像融合算法、NSST、PCNN等技术有进一步的了解需求,也可以针对具体问题向我提出相关问题。

nsst变换matlab代码

下面给出一个简单的NSST(Non-subsampled Shearlet Transform,非下采样剪切雷达变换)的MATLAB代码实现: ```matlab function [coefficients] = nsst(image) % 定义变换参数 scales = 3; % 尺度数 directions = 3; % 方向数 wavelets = nst_waveletprefilter('compact'); % 选择预滤波器 % 执行NSST变换 coefficients = nsstdec(image, scales, directions, wavelets); % 输出结果 disp('NSST变换系数:'); disp(coefficients); end ``` 上述代码中,`image`是输入图像,`coefficients`是NSST变换得到的系数。 首先,我们通过指定的`image`和变换参数(`scales`尺度数、`directions`方向数和`wavelets`预滤波器)来调用`nsstdec`函数执行NSST变换。`nsstdec`函数将返回变换得到的系数。 最后,输出变换得到的系数`coefficients`。 请注意,上述代码只是NSST变换的一个简单实现,实际使用中可能需要更多参数和步骤。此外,为了完整性,还应该包括对`nst_waveletprefilter`函数的实现。

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