基于非亚采样Contourlet算法的数字图像融合研究综述

"基于非亚采样contourlet算法的数字图像融合研究" 本文主要研究基于非亚采样contourlet算法的数字图像融合，通过介绍图像融合的研究背景和研究意义，然后着重介绍了像素级图像融合方法中的小波变换法和非亚采样contourlet（NSCT）算法。同时，本文还比较了非亚采样contourlet（NSCT）算法与空间域的非多尺度分解方法及变换域的小波变换法，并通过图像融合效果的评价指标对五种图像融合算法进行了MATLAB仿真实验。 图像融合是指将多个图像信息融合为一个图像，以提高图像的质量和可读性。图像融合算法可以分为像素级图像融合方法和特征级图像融合方法。像素级图像融合方法是指将多个图像的像素值进行融合，得到一个新的图像。小波变换法和非亚采样contourlet（NSCT）算法都是像素级图像融合方法。 小波变换法是一种基于小波变换的图像融合方法，小波变换可以将图像分解成多个频率分量，然后对每个频率分量进行加权平均，最后将所有频率分量组合成一个新的图像。小波变换法可以保留图像的空间信息和频率信息，但是在融合过程中可能会出现 Gibbs 现象。 非亚采样contourlet（NSCT）算法是一种基于 contourlet 变换的图像融合方法，contourlet 变换可以将图像分解成多个方向和频率的分量，然后对每个分量进行加权平均，最后将所有分量组合成一个新的图像。非亚采样contourlet（NSCT）算法可以保留图像的空间信息和频率信息，并且可以避免 Gibbs 现象。 本文通过比较非亚采样contourlet（NSCT）算法与空间域的非多尺度分解方法及变换域的小波变换法，证明了基于非亚采样contourlet算法的数字图像融合方法的优越性。同时，本文还通过MATLAB仿真实验，比较了五种图像融合算法的实际效果，证明了基于非亚采样contourlet算法的数字图像融合方法的优越性。 本文证明了基于非亚采样contourlet算法的数字图像融合方法的优越性，提供了一种有效的图像融合方法。同时，本文还对图像融合的研究背景和研究意义进行了介绍，提供了图像融合研究的参考价值。