写一个nsst分解代码

NSST（Non-Subsampled Shearlet Transform）分解是一种多尺度分解方法，可以用于图像处理和分析。以下是一个简单的NSST分解的Python代码示例：

import numpy as np
import pywt
from scipy.fftpack import dct

def nsst(image):
    # 将图像转换为灰度图像
    if len(image.shape) == 3:
        image = np.mean(image, axis=2)

    # 设置NSST参数
    scales = 3
    shearlet_system = pywt.ShearletSystem2D(image.shape, scales)

    # 计算图像的NSST分解系数
    coeffs = []
    for scale in range(scales):
        for shear in range(shearlet_system.shear_count):
            shearlet = shearlet_system.shearlets[scale][shear]
            shearlet_fft = np.fft.fft2(shearlet, image.shape)
            shearlet_fft_conj = np.conj(shearlet_fft)
            image_fft = np.fft.fft2(image)
            shearlet_coeff = np.fft.ifft2(shearlet_fft_conj * image_fft)
            coeffs.append(shearlet_coeff)

    # 将NSST分解系数组合成一个张量
    nsst_coeffs = np.stack(coeffs, axis=-1)

    return nsst_coeffs

该代码使用PyWavelets库中的ShearletSystem2D类来计算NSST分解系数。然后，它将所有系数组合成一个张量并返回。请注意，该代码只实现了NSST分解，而没有进行重构。如果您需要对图像进行重构，请使用NSST的逆变换。