高效图像融合算法：稀疏表示+快速NSCT

本文介绍了一种旨在提升图像融合效率和质量的创新算法，其核心在于结合快速非下采样轮廓波变换（Fast Non-Subsampled Contourlet Transform, NSCT）和四方向稀疏表示技术。NSCT 是一种高效的时间-频率分析工具，通过多通道滤波结构替代传统的树形滤波，显著提高了图像分解的速度。在算法流程中，首先对源图像进行快速NSCT 分解，将其分为低频和高频两个子带。 对于低频子带，采用自适应生成的离散余弦变换（Discrete Cosine Transform, DCT）过完备字典，进行快速的四方向稀疏表示。稀疏表示是一种数据压缩技术，它能够找到信号中的关键模式并忽略冗余信息，从而简化处理过程。通过这种方式，算法能够在保持信息完整性的前提下减少计算负担。 对于高频子带，算法采用了高斯加权区域能量最大化的融合规则，对系数进行融合。这种融合策略确保了高频细节的准确保留，同时降低了计算复杂度。 与传统的滑动窗口方法相比，该算法采用水平、垂直、对角线四个方向进行稀疏表示和融合，这种方法避免了逐像素操作，进一步提高了算法的执行速度。据实验结果显示，这种快速融合算法在保持图像融合效果接近原始方法的同时，将算法效率提高了接近20倍，这对于实时图像处理和大数据场景尤其具有实际应用价值。 总结来说，该研究提出了一种创新的图像融合方案，它结合了NSCT的高效分解和稀疏表示的特性，有效地平衡了处理速度与融合质量的关系，为图像处理领域的高效处理提供了新的可能。关键词包括图像处理、图像融合、非下采样轮廓波变换、稀疏表示以及快速算法，这些技术的结合使得该算法在当前图像融合技术中具有竞争力。