图像融合算法：基于拉普拉斯金字塔、小波变换和NSCT

图像融合算法：基于拉普拉斯金字塔、小波变换和NSCT

图像融合是将多幅具有不同信息或特征的图像合成为一幅具有更全面、更清晰信息的图像的过程。其中，基于拉普拉斯金字塔、小波变换和NSCT的图像融合算法是一种常用且有效的方法。本文将介绍该算法的原理，并给出相应的Matlab源代码。

1. 算法原理
   基于拉普拉斯金字塔、小波变换和NSCT的图像融合算法主要包括以下步骤：

步骤1：将待融合的图像进行预处理，包括调整大小和灰度化。可以使用Matlab的imresize函数和rgb2gray函数来实现。

步骤2：对预处理后的图像进行拉普拉斯金字塔分解，获取各个尺度上的高频细节图像和低频模糊图像。可以使用Matlab的pyramid函数来实现。

步骤3：对高频细节图像和低频模糊图像分别进行小波变换，得到每个尺度上的小波系数。可以使用Matlab的wavedec2函数来实现。

步骤4：对每个尺度上的小波系数进行NSCT变换，得到每个尺度上的NSCT系数。可以使用Matlab的nsctdec2函数来实现。

步骤5：根据融合规则，对每个尺度上的NSCT系数进行融合。常用的融合规则有最大选取、平均值和加权平均值等。可以使用Matlab的max函数、mean函数和sum函数来实现。

步骤6：对融合后的NSCT系数进行逆NSCT变换，得到每个尺度上的小波系数。可以使用Matlab的nsctrec2函数来实现。

步骤7：对每个尺度上的小波系数进行逆小波变换，得到每个尺度上的融合图像。可以使用Matlab的waverec2函数来实现。

步骤8：对每个尺度上的融合图像进行重建，得到最终的融合图像。