NSCT自适应融合算法：提升多聚焦图像清晰度

非降采样轮廓波变换（NSCT）是一种高级的多分辨率分析工具，它结合了小波变换和滤波器组的思想，旨在解决小波变换在处理图像边缘和方向信息时的不足。NSCT的主要特点是其多尺度、多方向性和平移不变性，这使得它在图像处理领域，特别是图像融合中表现出色。 图像融合的目标是将多个含有不同信息的图像整合到一个单一的图像中，以提供更全面、更清晰的视图。在多聚焦图像融合问题中，不同聚焦的图像可能在同一场景的不同部分具有不同的清晰度。传统的融合方法，如加权平均，虽然简单，但往往导致融合图像的细节损失或人工痕迹。而基于变换的方法，如小波变换，尽管可以捕获图像的多尺度特征，但在处理图像的方向信息时存在局限。 NSCT的优势在于其能够精细地分解图像，尤其是在边缘和曲线方向上。它通过一系列的滤波器进行分解，生成不同尺度和方向的子带，这些子带包含了丰富的图像细节和结构信息。在融合过程中，选择合适的子带系数至关重要。本算法提出了一种基于区域特性的自适应方法，利用局部均值和局部方差来选择低频子带系数，确保图像的基础结构得以保留。同时，引入局部方向对比度作为测量算子来选择带通方向子带系数，这一策略有助于保留和增强图像的边缘和细节，从而提高融合图像的质量。 在NSCT的融合算法中，首先将输入的多聚焦图像进行非降采样轮廓波变换，得到各方向的子带信息。接着，通过对局部区域的统计特性分析，如局部均值和方差，选取低频子带中重要的系数，这有助于保持图像的整体结构。对于带通方向子带，引入局部方向对比度来衡量各子带的显著性，选择那些能体现图像边缘和细节的系数。最后，通过逆NSCT变换将选择的系数重组，生成融合图像。 实验结果证实了该算法相对于传统方法（如加权平均、小波变换和普通的NSCT方法）的优越性，它能有效地减少融合图像的模糊现象，增强图像的视觉效果，从而提高图像融合的性能。因此，这种基于NSCT的自适应多聚焦图像融合算法为图像处理领域提供了一个更为高效且质量优良的解决方案。 关键词：多聚焦图像融合，非降采样轮廓波变换，区域特性，图像处理，融合算法