压缩感知与NSCT结合的高效图像融合方法

"基于非下采样轮廓波变换和压缩感知的图像融合方法，通过将压缩感知理论应用于图像融合领域，结合NSCT进行图像分解，降低计算复杂度，提高融合效率。采用Min-TV方法重构图像，并针对NSCT的带通子带系数应用压缩感知理论的融合方法。实验结果表明，该方法在主观感知和客观数据评估中表现出有效性。" 本文探讨了一种创新的图像融合技术，结合了非下采样轮廓波变换（Non-Subsampled Contourlet Transform，NSCT）和压缩感知（Compressive Sensing，CS）理论，旨在解决基于NSCT的图像融合算法计算复杂度高的问题。NSCT是一种多分辨率、多方向的图像分析工具，它能有效地捕获图像的边缘和细节信息，但在处理大量数据时计算量较大。 压缩感知理论提供了一种新颖的视角，能够在远低于传统采样率的情况下重建信号。在图像融合领域，这一理论可以减少计算负担，尤其是在处理带通子带系数时。文章中，作者采用了Min-TV（最小总变差）方法来重构图像，该方法有助于保持图像的边缘清晰度和细节信息，同时减少噪声的影响。 论文流程如下：首先，将压缩感知的概念引入到图像融合中，利用其理论特性；接着，对NSCT进行分解，对计算量大的带通子带应用基于压缩感知的融合策略；最后，将低通和带通融合图像通过NSCT的逆变换组合，生成最终的融合图像。 仿真实验结果显示，这种方法在主观视觉效果和客观量化指标上都表现出良好的性能。通过与传统方法的对比分析，证明了该融合方法的有效性和优势。这种融合技术对于多源图像处理、遥感图像分析、医学成像等领域具有潜在的应用价值，能够提高图像处理的效率和质量。 关键词涵盖了非下采样轮廓波变换，这是图像分析的重要工具；压缩感知，是信号处理和图像恢复的新颖理论；以及图像融合，是将多个源图像信息整合的关键技术。这些关键词反映了研究的核心内容和领域，对于理解本文的研究目标和方法至关重要。