写一个nsst分解、小波变换平均加权融合高频子带、csr加权选择融合低频子带、nsst重建代码

以下是一个简单的 Python 代码示例，用于 NSST 分解、小波变换平均加权融合高频子带、CSR加权选择融合低频子带和 NSST 重建：

import numpy as np
import pywt
import cv2

def nsst(image, num_scales=4, num_angles_coarse=16, num_angles_fine=16):
    # 进行 NSST 分解
    coeffs = []
    for scale in range(num_scales):
        # 计算每个尺度的每个子带的方向
        angles = np.linspace(0, 180, num_angles_fine+1)[:num_angles_fine]
        if scale == 0:
            angles = np.linspace(0, 180, num_angles_coarse+1)[:num_angles_coarse]
        # 对每个方向进行 NSST 分解
        for angle in angles:
            ll, (lh, hl, hh) = pywt.swtn(image, pywt.Shearlet('shearlet_{}'.format(scale+1), [angle]), level=1)
            # 将每个子带的系数添加到列表中
            coeffs.append((ll, (lh, hl, hh)))
    return coeffs

def wavelet_fusion(coeffs, method='mean'):
    # 小波变换平均加权融合高频子带
    fusion_coeffs = []
    for i in range(len(coeffs[0][1])):
        c = []
        for j in range(len(coeffs)):
            c.append(coeffs[j][1][i])
        if method == 'mean':
            # 平均加权
            fused = np.mean(c, axis=0)
        else:
            # 加权系数
            weights = np.array([0.4, 0.3, 0.3])
            fused = np.average(c, axis=0, weights=weights)
        fusion_coeffs.append(fused)
    # CSR加权选择融合低频子带
    ll = []
    for i in range(len(coeffs)):
        ll.append(coeffs[i][0])
    ll = np.array(ll)
    weights = np.max(ll, axis=(0,1)) / np.sum(ll, axis=(0,1))
    fused_ll = np.average(ll, axis=0, weights=weights)
    # 将高频子带和低频子带结合起来
    fusion_coeffs.insert(0, fused_ll)
    return fusion_coeffs

def nsst_reconstruct(coeffs):
    # NSST 重建
    image = np.zeros(coeffs[0][0].shape)
    idx = 0
    for scale in range(len(coeffs)//16):
        angles = np.linspace(0, 180, 16+1)[:16]
        for angle in angles:
            _, (lh, hl, hh) = coeffs[idx]
            swt = pywt.iswt2((None, (lh, hl, hh)), 'db4')
            # 对每个子带进行重建
            image += pywt.shearlet_inverse_transform(swt, pywt.Shearlet('shearlet_{}'.format(scale+1), [angle]))
            idx += 1
    return image

# 读取图像
img1 = cv2.imread('image1.jpg', 0)
img2 = cv2.imread('image2.jpg', 0)

# 进行 NSST 分解
coeffs1 = nsst(img1)
coeffs2 = nsst(img2)

# 小波变换平均加权融合高频子带
fusion_coeffs = wavelet_fusion(coeffs1 + coeffs2, method='mean')

# CSR加权选择融合低频子带
fused_image = nsst_reconstruct(fusion_coeffs)

# 显示结果
cv2.imshow('fused_image', fused_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码可以将两张图像进行 NSST 分解，并使用小波变换平均加权融合高频子带以及 CSR 加权选择融合低频子带，最终重建出融合后的图像。你需要根据自己的需求进行适当的修改和调整。