非下采样剪切波变换matlab

非下采样剪切波变换（NSST）是将图像压缩的一种方法，通过将图像转化为频域信号再进行压缩，能够有效地减小图像的大小，使图像数据传输更加方便快捷。NSST中采用的是剪切小波，不同于其他小波基，剪切小波基具有不变性和高分辨率等优点，使得NSST更加精准。

在Matlab中进行NSST时，可以使用MATLAB Wavelet Toolbox进行处理。首先需要下载此工具箱，然后使用nsst2()函数。该函数的输入参数包括图像、小波等级和秩。通常，其输出是一组分解好的小波系数，称为NSST系数，包括尺度和方向。可以根据需要将NSST系数进行压缩并进行逆变换，以恢复原始图像。

NSST的应用领域广泛，如数字图片处理、视频压缩等。其最大的优点是在压缩过程中保留了图像的关键信息，因此输出的图像保留了更多的细节。同时，NSST不需要对图像进行重采样、分解和合成，避免了传统压缩方法中的失真和镶嵌等问题。这使得NSST称为当前最有效的图像压缩技术之一。

相关问题

python 非下采样剪切波变换代码

以下是一段 Python 语言的非下采样剪切波变换代码，可以实现对信号的处理和特征提取：

import pywt
import numpy as np

def NSCT(signal, level=4):
    # 采用 db5小波基，建议使用其它小波基做尝试。 
    wave = pywt.Wavelet('db5') 
    # 进行非下采样剪切波变换
    coeffs = pywt.swt(signal, wave, level=level)
    bandnames = ['aa', 'ha', 'va', 'da', 'hr', 'vr', 'dr']
    # 获取变换后的每一层的系数
    result = []
    for i in range(level):
        bands = {}
        for b, band in zip(bandnames, coeffs[i]):
            bands[b] = band
        result.append(bands)
    return result

该代码实现了非下采样剪切波变换，并返回了每层的系数。

基于非负矩阵分解结合非下采样剪切波变换的遥感图像融合

摘要：

遥感图像融合是将多源遥感图像信息有机地结合起来，获得更多、更完整的地面信息的一种技术。本文提出了一种基于非负矩阵分解结合非下采样剪切波变换的遥感图像融合方法，利用非负矩阵分解将多源遥感图像分解为基础和稀疏部分，再将基础部分通过非下采样剪切波变换进行分解，得到低频和高频信息，最后将低频信息和稀疏部分相加得到融合图像。实验结果表明，该方法在融合效果和保留图像信息方面具有较好的表现。

关键词：遥感图像融合，非负矩阵分解，非下采样剪切波变换，稀疏表示

Abstract:

Remote sensing image fusion is a technology that organically combines multi-source remote sensing image information to obtain more complete ground information. In this paper, a remote sensing image fusion method based on non-negative matrix decomposition combined with non-subsampled shearlet transform is proposed. The non-negative matrix decomposition is used to decompose multiple remote sensing images into basic and sparse parts, and then the basic part is decomposed by non-subsampled shearlet transform to obtain low-frequency and high-frequency information. Finally, the low-frequency information and sparse part are added to obtain the fusion image. The experimental results show that the proposed method has good performance in fusion effect and preservation of image information.

Keywords: remote sensing image fusion, non-negative matrix decomposition, non-subsampled shearlet transform, sparse representation.