针对非下采样金子塔(NSP)用于平移不变的剪切波变换(NSST)中不能有效捕获图像的结构信息问题,提出一种多尺度非局部均值滤波(MNLMF)和剪切波(SF)方向滤波的新变换,即利用MNLMF代替NSST中NSP分解,然后将其用到图像融合中,并将输入图像分解成不同子带.对于近似子带,采用区域像素能量(PE)与梯度能量(GE)加权和的融合规则;对于方向子带,提出基于GE与系数绝对值(CAV)混合的融合规则.同时提出了基于MNLMF与SF的图像融合算法.仿真对比实验表明,所提出的方法在视觉感知和客观质量评价两个方面具有明显的优势.

为了进一步提高捕获图像细节的能力,提高运算效率,提出一种改进型NSST变换,采用冗余提升不可分离小波替换经典NSST中的非下采样金字塔分解.针对改进型NSST分解得到的不同子带,对低频子 带选用区域能量和融合规则,高频子带选用简化型PCNN融合规则,提出基于改进型NSST的图像融合方法.实验结果表明,所提出的方法在主观视觉评价和客观指标评价中具有很大优势.

程序实现了对两个传感器的ROC曲线，以及经过融合之后融合系统的ROC曲线，融合系统的融合规则包括“与”规则，“或”规则，以及NK表决融合，通过融合之后大大降低了系统的虚警概率，并且NK融合准则的融合性能较高

提出一种Canny法与小波变换相结合的边缘检测方法.首先,对源图像进行小波分解,在不同分解层上对高频子图像用小波模极大法进行边缘检测,对低频子图像用Canny法进行边缘检测,然后采用一定的融合规则将这两个边缘图像融合在一起,得到一幅完好的边缘图像.这种边缘检测方法结合了小波变换法和 Canny法的优点,对用不同方法得到的两种边缘信息进行融合,从而有效地抑制了噪声,保留了连续、清晰的边缘.实验结果表明,这种结合方法要优于单独使用Canny法或小波变换法.