为了提高国产合成孔径雷达(SAR)和光学图像的融合性能,采用高分一号、高分二号多光谱图像,高分三号SAR 聚束模式和精细化条带1模式图像,利用变换域和空间域两种不同的融合思想,提出一种非下采样剪切波变换(NSST)方法结合IHS(intensity-hue-saturation)变换和区域性改进脉冲耦合神经网络(PCNN)方法的融合算法(IHS_NSST)。该算法首先对多光谱图像进行IHS变换;其次在NSST分解的子带上,引用区域性的思想,对低频成分采用区域能量平均方法,对高频成分采用改进拉普拉斯能量和(SML)激励的PCNN方法;最终从定性和定量两个方面进行评价,并将所提算法与多种融合方法作比较。结果表明:基于区域性IHS_NSST的融合方法在高分SAR和光学图像融合上有较大的优势;采用该方法大大提升了融合性能,有效减小了光谱失真,较好地保持空间特征信息,提高了国产高分SAR和光学图像的可利用程度。

针对融合后的医学图像时常存在细节纹理不够清晰的问题，本文提出一种新的基于非下采样剪切波变换（Non-Subsampled Shearlet Transform，NSST）的医学图像融合算法，对多模态医学影像进行融合，增强细节结构提取的能力，提高图像融合质量，为医疗诊断提供依据.首先，将已配准的源图像进行NSST分解，得到低频子带和一系列高频子带；其次，对于低频子带系数，提出利用局域平均能量与局域标准差的合成值进行子带之间选择的融合策略，有利于完整保存基础信息，对于高频子带系数，利用改进的拉普拉斯能量和（New Sum of Modified Laplacian，NSML）的方法进行融合；接着，将融合过后的低、高频子带进行NSST的逆过程变换，从而得到融合之后的图像；最后，在灰度和彩色医学多模态图像上进行大量的实验，并选择信息熵（IE），空间频率（SF），标准差（SD）和平均梯度（AG）对融合后的图像进行质量评价.仿真结果表明，本文算法在主观视觉效果以及客观评价指标上均取得较大改善.与其他算法相比，信息熵，标准差，空间频率和平均梯度的平均值分别提高了2.99%，4.06%，1.78%和1.37%，融合后的图像包含更丰富的细节纹理信息，视觉效果更好.

实现图像融合的MATLAB算法，NSST的，很好

nsst用于图像融合的工具箱，即用多尺度变换实现图像的融合。

为了将红外图像的全局信息与可见光图像的细节信息进行有效结合,进一步提高融合后图像的质量,提出了一种同时增强图像边缘细节和对比度的非下采样剪切波变换(NSST)域红外和可见光图像融合方法.首先,通过平移不变剪切波将图像分解成为低频子带与高频子带,通过全局显著性图分析图像的对比度信息;利用改进型局部显著度图分析图像局部边缘信息.针对不同频带系数,结合边缘信息和对比度信息对频带系数进行融合,最后,利用逆变换得到最终的融合图像.大量实验结果表明,本文方法在提高图像整体对比度的同时增强了图像的边缘细节表现能力,优于现有的基于小波变换,非下采样轮廓波变换(NSCT)和显著度图等几种图像融合方法.

结合NSST和快速非局部均值滤波的图像去噪

这是基于NSST和PCNN的图像融合源码。下载解压后直接运行。

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.

非下采样剪切波算法（NSST）。内含多组测试的红外与可见光图像（灰度图像），以及质量评价指标，可直接调试。

非下采样剪切波变换源代码，进行图像滤波，图像分割，图像融合，包含多个matlab代码的滤波例子。NSST非下采样剪切波变化工具箱，里边程序很全，有范例，值得拥有。