袁金楼，吴 谨，刘 劲



基于NSCT与DWT的压缩感知图像融合

袁金楼，吴 谨，刘 劲

（武汉科技大学 信息科学与工程学院，湖北 武汉 430081）

针对基于非下采样轮廓波变换（NSCT）的压缩感知图像融合算法，存在融合图像局部细节信息表达不足的问题，提出一种基于NSCT与离散小波变换（DWT）的压缩感知图像融合算法。首先，对图像进行NSCT变换，得到低频系数和高频系数；然后，对高频系数进行压缩融合，并通过重构算法恢复融合的高频系数；而对低频系数，采取基于小波变换的融合方法；最后，对融合的高频系数和低频系数进行NSCT逆变换，得到最终的融合图像。实验结果表明：本文算法使融合图像的质量，在主观和客观方面都得到了明显改善，最终的融合图像具有更多的细节特征和更清晰的边缘轮廓。

非下采样轮廓波变换；小波变换；压缩感知；图像融合

0 引言

图像融合（Image Fusion）[1-2]是指将多个传感器获取的同一场景的图像进行融合，使融合后图像有更加丰富的信息。该技术广泛应用于识别、军事、医学等领域。

通常在将图像进行融合之前，需要先对图像进行多分辨率分析。其中，DWT[3-4]和NSCT[5]是常用的两种多分辨率图像分析法。DWT是对基本小波的尺度和平移进行离散化，具有多尺度性和局部性，能较好地捕捉到图像的局部细节信息。但DWT只能将图像进行有限方向的分解，无法有效地提取图像的边缘轮廓信息。Cunha等人在轮廓波变换（CT）[6]的基础上，去掉采样操作，提出了NSCT。相对于小波变换，NSCT增添了各向异性和平移不变性，能够分解出更多的方向信息。……