NSCT算法：红外与可见光图像非下采样融合的Matlab实现

图像融合是计算机视觉领域的重要技术，特别是在军事、遥感和医学成像等领域，它通过结合不同波段或模态的图像信息，提高图像的对比度和细节，增强对目标的识别能力。在这个案例中，我们关注的是基于非下采样Contourlet变换（Nonsubsampled Contourlet Transform, NSCT）的算法，用于实现红外图像和可见光图像的融合。 NSCT是一种创新的变换方法，它借鉴了小波变换的概念，但避免了下采样过程，从而保持了更高的图像保真度和更好的平移不变性。NSCT由两部分构成：Nonsubsampled Pyramid (NSP) 和 Nonsubsampled Directional Filter Banks (NSDFB)。NSP通过对输入图像进行无损的塔形分解，将图像分为高频和低频两部分，这有助于减少采样过程中可能产生的失真，并提供多尺度分析。NSP与传统的Laplacian Pyramid (LP)不同，后者包含上采样和下采样步骤，而NSP则更为直接。 NSDFB则是负责方向分解的部分，它使用双通道滤波器，将信号沿着不同的方向进行细化处理，形成多个子带。这种结构类似于树状分解，将频率范围划分为楔形，使得每个尺度下的方向子带数量逐级翻倍。这种设计保留了更多的图像细节，并且NSCT的系数是冗余的，有利于后续的融合操作。 在实际应用中，比如在论文"NSCT——Nonsubsampledcontourlet变换程序（尺度不变性问题研究）"中，作者Jason.Hevey可能探讨了如何解决NSCT在处理红外和可见光图像时可能出现的尺度不变性问题，这对于确保融合结果的质量至关重要。他可能提供了针对特定问题的解决方案，例如选择合适的尺度参数，或者利用自适应方法来优化融合过程。 在Matlab源码中，开发者会实现这些理论步骤，包括图像的NSCT变换、系数处理（如归一化、融合规则等）、以及逆变换恢复融合后的图像。代码可能包含详细的函数定义、数据预处理步骤、以及性能评估的示例。学习者可以通过这个源码深入了解NSCT在图像融合中的具体操作流程，并根据需要进行相应的调整和优化。 利用NSCT进行红外图像和可见光图像融合，不仅能提高图像的整体质量，还有助于提升在特定应用场景下的目标检测和识别效果。理解并掌握NSCT的原理和Matlab实现，对于从事图像处理或机器视觉工作的人员来说是一项关键技能。