python NSST融合

NSST（Nonsubsampled Shearlet Transform）是一种多尺度分析方法，它可以将信号或图像分解为不同尺度和方向的频带，从而更好地描述信号或图像的局部结构。NSST还可以通过融合不同尺度和方向的频带来实现图像融合。

图像融合是将两幅或多幅具有不同传感器、不同视角或不同时间的图像进行融合，得到一幅融合后的图像，以提高图像的质量和信息量。NSST融合方法可以在保留图像细节和边缘信息的同时，消除图像伪影和保持图像的整体一致性。

在Python中，可以使用PyWavelets库实现NSST分解和融合。首先，需要安装PyWavelets库，然后可以使用以下代码进行NSST分解：

import pywt

def nsst_decomposition(img):
    # 定义NSST分解器
    nlevels = 4
    dec = pywt.Shearlet('shear1', [nlevels] * 2)

    # 进行NSST分解
    coeffs = dec.wavedec2(img, None, level=nlevels)

    return coeffs

上述代码将图像进行4层NSST分解，并返回分解后的系数。

然后，可以使用以下代码进行NSST融合：

def nsst_fusion(coeffs1, coeffs2):
    # 定义NSST分解器
    nlevels = 4
    dec = pywt.Shearlet('shear1', [nlevels] * 2)

    # 将两幅图像的系数进行融合
    fusion_coeffs = []
    for i in range(len(coeffs1)):
        fusion_coeffs.append(dec.fusion(coeffs1[i], coeffs2[i]))

    # 进行NSST重构
    fused_img = dec.waverec2(fusion_coeffs)

    return fused_img

上述代码将两幅图像的系数进行融合，并进行NSST重构，返回融合后的图像。