摘要：针对医学图像时常存在局部信息丢失、细节模糊不清等问题,为提高可视化效果,避免医疗误诊,提出了一种新的非下采样剪切波变换（NSST）算法.首先,利用NSST分解源图像得到高频子带系数与低频子带系数;其次,根据高低频子带系数的不同特性制定不同的融合策略,对稀疏性不佳的低频系数采用稀疏理论进行处理,反映图像细节信息的高频子带通过相对标准差比较法（RSDC）进行处理;最后,将融合后的高低频子带系数通过NSST重构得到最终的融合图像.从定性和定量角度来评价融合后的图像,算法融合效果良好,与其它5种算法比较发现：该算法在标准差、边缘信息评价因子等指标上表现较好,其余指标均处于中上水平.实验结果表明,该算法得到的融合图像在信息丰富性、对比度、清晰度等方面表现较好,有效增加了不同模态之间的互补信息,具有较好的应用前景.

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