python NSST融合
时间: 2023-10-17 20:36:53 浏览: 42
NSST融合是一种用于图像融合的算法,可以将多张图像融合成一张高质量的图像。在Python中,可以使用OpenCV库来实现NSST融合。具体步骤包括:读取图片、对图片进行NSST变换、对变换后的系数进行加权、将加权后的系数逆变换回图像。需要注意的是,NSST融合需要对多张图像进行变换和加权,因此需要进行一些额外的处理来确保各图像的大小和颜色空间一致。
相关问题
python NSST
根据提供的引用内容,我们可以得知NSST是对剪切波变换的改进,避免了伪吉布斯现象的出现,相比于小波变换、曲边变换等操作效率高、复杂度低。下面是一个Python实现的NSST的例子:
```python
import numpy as np
import pywt
from scipy import signal
from skimage import data, img_as_float
from skimage.color import rgb2gray
from skimage.transform import resize
from nsst import nsstDecomp2, nsstRec2
# 读取图像并转换为灰度图像
img = img_as_float(data.astronaut())
img = resize(rgb2gray(img), (256, 256))
# NSST分解
nlevel = 3
scales = range(1, nlevel + 1)
wavelet = pywt.Wavelet('db2')
dec = nsstDecomp2(img, scales, wavelet)
# NSST重构
rec = nsstRec2(dec, wavelet)
# 显示原始图像和重构图像
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(8, 5))
ax[0].imshow(img, cmap='gray')
ax[0].set_title('Original image')
ax[1].imshow(rec, cmap='gray')
ax[1].set_title('Reconstructed image')
plt.show()
```
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。