NSCT图像融合技术在图像复原上的应用

NSCT图像融合技术在图像复原上的应用

张兵

陆军装甲兵学院士官学校  130117

摘要：非下采样Contourlet变换（Nonsubsampled Contourlet Transform, NSCT）作为一种多尺度、多方向的图像分析工具，在图像融合与复原领域展现出了卓越的性能。NSCT通过取消降采样操作，继承了Contourlet变换的优点并增加了平移不变性和冗余度，使得其在处理图像边缘和轮廓特征信息时更加有效。以下将分段阐述NSCT图像融合技术在图像复原中应用的具体策略，并结合实例进行详细分析。

关键词：NSCT；图像融合技术；图像复原；应用

一、NSCT图像融合技术的基本原理

NSCT由非下采样金字塔（NonsubsampledPyramid,NSP）和非下采样方向滤波器组（NonsubsampledDirectionalFilterBank,NSDFB）两部分组成。NSP用于多尺度分解，捕获图像中的奇异点；NSDFB则用于将同一方向上的奇异点合成为一个系数，实现多方向分解[1]。NSCT的多尺度性和多方向性使得它能够更精细地刻画图像的结构信息，特别是边缘和轮廓部分。

在图像复原中，NSCT图像融合技术通常包括以下步骤：首先对原始图像或待复原图像进行NSCT变换，得到低频和高频子带；然后采用不同的融合规则对低频和高频子带进行融合处理；最后通过NSCT逆变换得到复原后的图像。融合规则的选择对复原效果至关重要，常用的融合规则包括基于区域方差、基于像素绝对值、基于能量等。

二、低频子带融合策略

低频子带代表了图像的近似分量，主要反映了图像的平均特性和光谱信息。在图像复原中，低频子带的融合策略往往关注于如何保留图像的主要结构和能量信息[2]。

以遥感图像复原为例，假设我们有两幅低分辨率的遥感图像，分别通过不同的传感器获取，但均存在模糊和噪声问题。首先，对这两幅图像进行NSCT变换，得到各自的低频和高频子带。在低频子带的融合过程中，可以采用基于区域方差的融合方法。即先计算两幅图像低频子带的区域方差，然后选择方差较大的区域作为融合结果的对应区域。这种方法能够保留更多的图像细节和能量信息，使复原后的图像在结构上更加接近真实场景。

三、高频子带融合策略

高频子带代表了图像的细节分量，如边缘、直线、区域边界等。在图像复原中，高频子带的融合策略注重于如何提取和保留图像的细节信息，以提高图像的清晰度和分辨率[3]。

以医学图像复原为例，假设我们有两幅来自不同成像模态的医学图像（如CT和MRI图像），需要通过图像融合技术来提高诊断的准确性。首先，对这两幅图像进行NSCT变换，得到各自的低频和高频子带。在高频子带的融合过程中，可以采用基于像素绝对值的融合方法。即先计算两幅图像高频子带对应像素点的绝对值，然后选择绝对值较大的像素点作为融合结果的对应像素点。这种方法能够保留更多的边缘和轮廓信息，使复原后的图像在细节上更加清晰和准确。

四、结合多种融合规则的优化策略

为了进一步提高图像复原的效果，可以将多种融合规则结合起来使用。例如，在低频子带采用基于区域方差的融合方法以保留图像的主要结构和能量信息；在高频子带则根据具体情况选择基于像素绝对值、基于能量或其他更复杂的融合方法以提取和保留图像的细节信息。

以超分辨率图像复原为例，假设我们有一系列低分辨率的图像序列，需要通过图像融合技术来重建出高分辨率的图像。在这个过程中，可以首先采用NSCT变换对低分辨率图像进行多尺度、多方向分解。然后，在低频子带采用基于区域方差的融合方法以保留图像的主要结构和能量信息；在高频子带则根据图像的具体特征选择合适的融合方法（如基于像素绝对值或基于能量等）。最后，通过NSCT逆变换得到融合后的高分辨率图像。这种方法能够充分利用NSCT的多尺度性和多方向性优势，以及多种融合规则的优点，使复原后的图像在视觉效果和客观评价上均达到较高水平[4]。

五、性能评估与实际应用

在NSCT图像融合技术的最终阶段，性能评估是不可或缺的一环。通过定量指标（如峰值信噪比PSNR、结构相似性SSIM等）和定性分析（如视觉质量对比），全面评估复原图像的质量。这些评估结果不仅验证了NSCT融合技术的有效性，还为后续优化提供了方向。

此外，NSCT图像融合技术在多个领域具有广泛应用前景，如遥感监测、医学成像、安全监控等。在这些实际应用中，NSCT融合技术能够显著提高图像质量，增强图像信息的丰富度和准确性，从而为相关领域的决策和分析提供有力支持。随着技术的不断进步，NSCT图像融合技术有望在未来发挥更加重要的作用。

结束语：

综上所述，NSCT图像融合技术在图像复原领域展现出了强大的潜力和应用价值。其多尺度、多方向的分析能力，结合灵活的融合策略，使得复原后的图像在保留主要结构信息的同时，能够精细地恢复边缘和细节，显著提升图像质量。随着相关技术的不断发展和优化，NSCT图像融合技术将在更多领域得到广泛应用，推动图像复原技术的进一步发展，为科学研究、医学诊断、公共安全等领域提供更加精准、可靠的图像信息支持。

参考文献：

[1] 牛振华.基于多尺度变换的红外与可见光图像融合算法研究[D].青岛理工大学,2023.

[2] 朱亚辉.NSCT框架下动静态联合滤波的红外与可见光图像融合方法[J].电脑知识与技术, 2024, 20(8):1-4.

[3] 贾鑫.基于NSCT域平均梯度能量驱动红外与可见光图像融合算法[J].吉林化工学院学报, 2023, 40(3):86-92.

[4] 牛振华,邢延超,林英超,等.基于NSCT结合显著图与区域能量的红外与可见光图像融合[J].红外技术, 2024, 46(1):84-93.