吴延海，张 烨，马孟新

(西安科技大学 通信与信息工程学院，陕西 西安 710054)

基于NSCT变换和压缩感知的图像融合

吴延海，张 烨，马孟新

(西安科技大学 通信与信息工程学院，陕西 西安 710054)

针对NSCT变换分解得到的各个方向子带稀疏度不同的问题，文中提出了1种基于改进的CS_NSCT图像融合方法。首先对待融合图像进行NSCT分解，接着对得到的高频分量采用自适应的压缩感知方法进行压缩，并在压缩域融合后重构；对低频分量采用DCT能量准则融合，最后对融合后的高低频分量进行NSCT重构。仿真实验结果表明，文中方法在减少了数据量的同时有效提高了图像的熵值、标准偏差、平均梯度等指标。

图像融合；压缩感知；非下采样contourlet变换；可见光；红外

0 引 言

图像融合是通过某种算法将多个传感器对同一目标的多幅图像信息加以综合与提取，从而合成出比单一传感器图像更加精确、全面、详细的图像。随着科学技术的发展，图像融合在目标识别、医学图像处理、遥感图像处理、计算机视觉等领域都有着广泛应用。

多分辨率图像分析是目前人们经常使用的一种图像分析方法，但起初使用的多分辨率图像分析方法仍然存在许多缺陷[1]。直到2002年，Do等提出了轮廓波变换(CT)理论[2]，该理论不仅保留了小波变换的多尺度、局部时频特性，而且还能以稀疏表达的形式表达图像，在图像融合领域取得了较好的效果。但由于CT在图像分析过程中需要上下采样，使得其变换不具备平移不变性。……