nsst变换matlab代码

下面给出一个简单的NSST（Non-subsampled Shearlet Transform，非下采样剪切雷达变换）的MATLAB代码实现：

function [coefficients] = nsst(image)
    % 定义变换参数
    scales = 3;  % 尺度数
    directions = 3;  % 方向数
    wavelets = nst_waveletprefilter('compact');  % 选择预滤波器

    % 执行NSST变换
    coefficients = nsstdec(image, scales, directions, wavelets);

    % 输出结果
    disp('NSST变换系数:');
    disp(coefficients);
end

上述代码中，`image`是输入图像，`coefficients`是NSST变换得到的系数。

首先，我们通过指定的`image`和变换参数（`scales`尺度数、`directions`方向数和`wavelets`预滤波器）来调用`nsstdec`函数执行NSST变换。`nsstdec`函数将返回变换得到的系数。

最后，输出变换得到的系数`coefficients`。

请注意，上述代码只是NSST变换的一个简单实现，实际使用中可能需要更多参数和步骤。此外，为了完整性，还应该包括对`nst_waveletprefilter`函数的实现。

相关问题

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。

生成一个基于NSST的红外与可见光图像融合的MATLAB代码

以下是一个基于NSST的红外与可见光图像融合的MATLAB代码示例：

% 读取红外图像和可见光图像
IR_img = imread('IR_image.jpg');
VL_img = imread('VL_image.jpg');

% 将图像转换为双精度浮点数
IR_img = im2double(IR_img);
VL_img = im2double(VL_img);

% 对红外图像和可见光图像进行小波变换
ir_coeffs = nsst_dec2(IR_img, 3, 'near_sym_b', 'qshift_b');
vl_coeffs = nsst_dec2(VL_img, 3, 'near_sym_b', 'qshift_b');

% 选择高频系数的绝对值较大的那个系数作为融合后的系数
for i=1:3
    for j=1:3
        ir_high = abs(ir_coeffs{i,j}) > abs(vl_coeffs{i,j});
        vl_high = abs(vl_coeffs{i,j}) > abs(ir_coeffs{i,j});
        ir_coeffs{i,j} = ir_high .* ir_coeffs{i,j};
        vl_coeffs{i,j} = vl_high .* vl_coeffs{i,j};
    end
end

% 将红外图像和可见光图像的小波系数进行加权平均
alpha = 0.5;
coeffs_fused = cell(3,3);
for i=1:3
    for j=1:3
        coeffs_fused{i,j} = alpha * ir_coeffs{i,j} + (1-alpha) * vl_coeffs{i,j};
    end
end

% 对融合后的小波系数进行逆变换，得到融合后的图像
fused_img = nsst_rec2(coeffs_fused, 'near_sym_b', 'qshift_b');

% 显示融合后的图像
imshow(fused_img);

需要注意的是，这里使用的是NSST（Non-Subsampled Shearlet Transform）算法进行图像融合，需要先安装ShearLab工具箱。另外，由于NSST算法比较复杂，运行速度较慢，可能需要较长的计算时间。