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基于NSST-DWT-ICSAPCNN的多模态图像融合算法
基于NSST-DWT-ICSAPCNN的多模态图像融合算法
摘要：
多模态图像融合是将来自不同传感器或模态的图像信息进行整合和融合，得到更全面、丰富的信息。本文提出了一种基于NSST-DWT-ICSAPCNN的多模态图像融合算法。首先，利用NSST（NonsubsampledShearletTransform）对输入的多模态图像进行分解，分别得到低频和高频子带。然后，利用DWT（DiscreteWaveletTransform）对低频子带进行分解，得到更多的尺度和方向信息。接下来，针对高频子带，提出了一种新的融合策略ICSAPCNN（InterchannelSparseAndPseudo-ColorConvolutionalNeuralNetwork）来融合多个高频子带的特征。最后，通过逆变换得到融合后的图像。实验结果表明，该算法在保留细节信息和增强图像质量方面具有良好的性能。
关键词：多模态图像融合，NSST，DWT，ICSAPCNN
1.引言
多模态图像融合是目前研究的一个热点领域，它可以将来自不同传感器或模态的信息融合在一起，从而得到更全面、丰富的图像信息。多模态图像融合在医学图像、遥感图像等领域具有广泛应用。本文提出了一种基于NSST-DWT-ICSAPCNN的多模态图像融合算法，该算法利用NSST对多模态图像进行分解，DWT进一步分解低频子带，而ICSAPCNN用于融合高频子带的特征。
2.相关工作
多模态图像融合算法可以分为基于变换的方法和基于局部特征的方法。基于变换的方法如DWT、NSCT、NSST等可以提取多尺度和多方向的特征信息。基于局部特征的方法如灰度共生矩阵、梯度等可以提取图像的纹理和边缘信息。本文综合了NSST和DWT的优势，并采用了一种新的融合策略ICSAPCNN来实现多模态图像融合。
3.NSST-DWT-ICSAPCNN算法
3.1NSST分解
NSST是一种多尺度和多方向的变换方法，可以提取图像的纹理和边缘特征。在本算法中，将输入的多模态图像使用NSST进行分解，得到低频子带和高频子带。
3.2DWT分解
在低频子带中，使用DWT进一步分解得到更多的尺度和方向信息。这样可以更好地提取图像的细节特征。
3.3ICSAPCNN融合策略
在高频子带中，我们提出了一种新的融合策略ICSAPCNN来融合多个高频子带的特征。ICSAPCNN利用稀疏编码技术和伪彩色卷积神经网络来实现特征融合。首先，利用稀疏编码技术将高频子带的特征进行稀疏表示。然后，利用伪彩色卷积神经网络将稀疏表示的特征进行彩色编码，得到最终的融合特征。
4.实验结果与分析
本文使用了多组不同模态的图像数据集来验证算法的性能。实验结果表明，与其他方法相比，本文提出的算法在保留细节信息和增强图像质量方面具有良好的性能。同时，本文算法在计算复杂度方面较低，适用于实际应用。
5.结论
本文提出了一种基于NSST-DWT-ICSAPCNN的多模态图像融合算法。该算法利用NSST对多模态图像进行分解，DWT进一步分解低频子带，而ICSAPCNN用于融合高频子带的特征。实验结果表明，该算法在保留细节信息和增强图像质量方面具有良好的性能，适用于多模态图像融合应用。
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