NSCT分解

资 源 简 介

NSCT分解

详 情 说 明

NSCT（Non-Subsampled Contourlet Transform）分解是一种基于非下采样轮廓波变换的多尺度图像分解方法，主要用于解决传统小波变换在捕捉图像方向信息方面的局限性。

其核心思想在于通过多方向滤波器组对图像进行分解，得到不同尺度和方向上的子带系数。相比于传统小波变换，NSCT分解能够更有效地捕捉图像中的边缘和纹理特征，因此在图像融合领域具有显著优势。

在图像融合应用中，NSCT分解通常分为以下步骤：首先对源图像进行多尺度分解，然后在不同子带层级采用合适的融合规则（如基于局部能量的加权融合），最后通过逆变换重构融合后的图像。

评价体系方面，常见的融合指标包括： 信息熵（衡量融合图像的信息量） 空间频率（反映图像细节保留程度） 结构相似性（SSIM）用于评估源图像与融合结果的相似度

这种分解方法的优势在于其平移不变性和方向选择性，使其在医学影像、遥感图像等需要高精度融合的场景中得到广泛应用。