论文部分内容阅读
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。