Matlab红外与可见光图像融合NSST算法仿真教程

资源摘要信息:"本资源主要针对的是计算机、电子信息工程、数学等相关专业的学生和研究者，提供了基于Matlab环境下使用NSST（Non-subsampled shearlet transform，非下采样剪切波变换）算法实现红外与可见光图像融合的相关仿真资源。该资源集合了源码、融合图像样例以及图像融合的评价标准，共计13项指标。 NSST是一种用于图像处理的多尺度几何分析工具，它可以有效地分析图像的几何特性，特别适合用于图像融合任务，因为它可以在多个尺度和方向上对图像进行细致的分解。在图像融合的上下文中，NSST能够捕捉到图像的边缘和纹理信息，有助于提高融合图像的质量。 红外与可见光图像融合是将红外图像和可见光图像结合起来，生成一幅可以同时表达两种类型图像信息的新图像。这种技术广泛应用于目标检测、医疗诊断、遥感等多个领域，特别是在夜间或光线条件不佳的情况下，红外图像可以提供温度信息，而可见光图像则能提供纹理和色彩信息，二者结合能够得到更全面的场景理解。 本资源提供了详细的图像融合评价标准，包括但不限于以下13项指标： 1. 均值（Mean） 2. 标准差（Standard Deviation） 3. 信息熵（Entropy） 4. 平均梯度（Average Gradient） 5. 对比度（Contrast） 6. 清晰度（Sharpness） 7. 空间频率（Spatial Frequency） 8. 交叉相关系数（Cross Correlation Coefficient） 9. 互信息（Mutual Information） 10. 梯度互信息（Gradient Mutual Information） 11. 结构相似度（Structural Similarity Index, SSIM） 12. 峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio, PSNR） 13. 加权融合质量指标（Weighted Fusion Quality Index, WFQI） 每项评价标准都有其独特的意义和计算方法，通过这些指标可以全面地评估融合图像的质量和性能。例如，信息熵可以反映融合图像信息的丰富度，互信息可以评价融合图像保留原始图像信息的能力，而PSNR和SSIM则可以量化融合图像的视觉质量。 资源还包含了一个可供下载的文件列表，其中详细列出了所有仿真资源的文件名称，用户可以通过自行寻找需要的资源。同时，资源提供了作者在CSDN博客上的相关下载链接，方便用户获取更多信息。 请注意，该资源作为参考资料，需要使用者具有一定的Matlab编程基础和图像处理知识，以便能够理解代码、自行调试和修改。此外，资源的作者由于工作繁忙，并不提供答疑服务。资源内容可能不完全满足所有用户的需求，对于任何由于资源缺失引起的问题，作者概不负责。这一点在使用资源前需要用户明确知晓。"