为减少浮选气泡合并、破碎等变化对泡沫表面流动特征提取的影响，提出了一种非下采样剪切波变换（Nonsubsampled Shearlet Transform，NSST）域红外目标分割及改进加速鲁棒特征（Speeded Up Robust Features，SURF）匹配的泡沫表面流速检测方法。首先，对相邻两帧泡沫红外图像 NSST分解，在多尺度域构建图割能量函数的边界、亮度、显著性约束项实现对合并、破碎气泡的分割；然后，对分割后的背景区域进行 SURF特征点检测，通过统计扇形区域内的尺度相关系数确定特征点主方向，采用特征点邻域的多方向高频系数构造特征描述符；最后，对相邻两帧泡沫红外图像进行特征点匹配，根据匹配结果计算泡沫流速的大小、方向、加速度、无序度。实验结果表明，本文方法能有效分割出合并、破碎的气泡，具有较高的分割精度，提升了 SURF算法的匹配精度，流速检测受气泡合并、破碎的影响小，检测精度和效率较现有方法有一定提升，能准确地表征不同工况下泡沫表面的流动特性,为后续的工况识别奠定基础。

为了更好地突出红外与可见光融合图像中的目标信息，保留更多的纹理细节信息，提出了一种基于非下采样剪切波变换（ non-subsample shearlet transform，NSST）域结合脉冲发放皮层模型（ spiking cortical model，SCM）与改进的模糊 C均值聚类（ fuzzy C-means clustering，FCM）的红外与可见光图像融合算法。首先，用改进的 FCM提取源红外图像中的红外目标信息；然后，将得到的红外图像与可见光图像的目标区域和背景区域进行 NSST分解，得到各自的高低频子带图像；接着，对得到的不同区域采用不同的融合策略，其中，对于高频背景区域采用 SCM模型与改进赋时矩阵进行融合；最后，使用 NSST逆变换，得到最终的融合图像。仿真实验证明，与其他方法相比，本文算法得到的融合图像在主观视觉上红外目标信息突出，纹理细节信息丰富，在客观评价上，其信息熵和边缘保留因子达到最优。

目前，红外与可见光图像融合算法依然存在着对复杂场景适用性低、融合图像细节纹理信息大量丢失、对比度与清晰度不高等问题，针对上述存在的问题，本文结合非下采样剪切波变换（ Non-Subsampled Shearlet Transform, NSST）、残差网络（ Residual Network, ResNet）与生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）提出一种 N-RGAN模型。通过 NSST变换将红外与可见光图像分解为高频子带和低频子带；对高频子带进行拼接并输入由残差模块改进过的生成器，并将源红外图像作为判决标准，以此提升网络融合性能与融合图像细节刻画以及目标凸显能力；对红外图像与可见光图像进行显著性特征提取，通过自适应加权对低频子带进行融合，提升图像对比度与清晰度；对高频子带的融合结果与低频子带的融合结果进行 NSST逆变换，从而得到红外与可见光图像的融合结果。通过与各类算法的融合结果进行对比，本文所提方法在峰值信噪比（ Peak Signal to Noise Ratio, PSNR）、平均梯度（ Average Gradient, AVG）、图像熵（ Image Entropy, IE）、空间频率（ Spatial Frequency, SF）、边缘强度（ Edge Strength, ES）、图像清晰度（ Image Clarity, IC）等多个客观指标上均有提高，可提升复杂场景下的红外与可见光图像融合效果，改善图像细节纹理信息损失严重的问题，同时提升图像对比度与清晰度。

针对低照度图像存在识别度不高、亮度低、信噪比低和细节模糊等问题，提出了一种非下采样剪切波变换（NSST）域结合生成对抗网络（GAN）的低照度图像增强方法。首先，收集弱光图像和正常光图像数据集，将图像进行RGB颜色空间到HSV颜色空间的变换处理，保持色度、饱和度分量不变，对亮度分量进行NSST多尺度分解，利用分解得到的低通子带图像构建训练集；其次，构建基于GAN的低频子带图像增强模型，并利用低频子带图像训练集对模型进行训练；然后，对待处理的低照度图像进行NSST分解，利用训练的模型增强低频子带图像，利用尺度相关系数去除各高频方向子带噪声，并通过非线性增益函数增强边缘系数；最后，将增强处理后的低频、高频子带图像进行NSST重构，并将重构图像恢复至RGB颜色空间。所提方法与常见的方法相比，就低照度图像增强而言，结构相似度平均提升了3.89%，均方误差平均降低了1.03%，且在对噪声图像增强时，峰值信噪比和连续边缘像素比保持在21 dB和88%以上。实验结果表明，所提方法不论从视觉效果还是图像质量客观评价指标上较常见方法都有较大提升，能有效改善低照度图像的低质问题，为后续的图像处理分析奠定基础。

遥感图像融合作为一种整合多光谱和全色图像所包含信息的有效方法，在国土空间规划和灾情检测等应用领域已成为一种强大的技术。针对非下采样剪切波变换（NSST）域的融合策略进行研究，提出一种新的NSST域遥感图像融合方法。首先对源图像进行NSST，将其分解为低频系数和多方向的高频子带；然后，引入基于平均谱半径（MSR）的图像特征加权机制，将能量属性和改进的拉普拉斯能量和进行加权并应用于低频系数融合，以解决能量保存和细节提取问题；其次，开发一种改进的双通道脉冲耦合神经网络，并结合由方向信息确定权重的加权自适应方法来对高频子带进行融合；最后，利用融合后的低频系数和高频子带进行重构，得到融合后的图像。通过GF-2、GeoEye和WorldView-3这3种不同分辨率的共48组卫星影像验证了该方法的有效性。与5种融合方法的对比实验表明，该方法在视觉感知和定量评价指标方面都能取得较好的效果。

为了克服当前的红外与可见光图像融合算法存在着目标不够突出、纹理细节丢失等现象, 本文 提出了 一种基于髙斯模糊逻辑和自适应双通道脉冲发放皮层模型(Adaptive Dual-Channel Spiking Cortical Model, ADCSCM)的红外与可见光图像融合算法。首先, 使用非下采样剪切波变换(Non-Subsampled Sheartlet Transform, NSST)将源图像分解为低频和髙频部分。其次, 结合新拉普拉斯能量 和(New Sum of Laplacian, NSL )与髙斯模糊逻辑, 设定双阈值来指导低频部分进行融合; 同时, 采 用基于ADCSCM的融合规则来指导髙频部分进行融合。最后, 使用NSST逆变换进行重构来获取融 合图像。实验结果表明, 本文算法主观视觉效果最佳, 并在互信息、信息熵和标准差3项指标上髙于 其他7种融合算法, 能够有效突出红外目标、保留较多纹理细节, 提髙融合图像的质量。

为了增加融合图像的信息量, 结合非下采样剪切波变换(Non-Subsampled Shearlet Transform, NSST)和离散小波变换(Discrete Wavelet Transform, DWT)的互补优势, 提出了改进的多模态图像融合方法。采用NSST对两幅源图像进行多尺度、多方向的分解, 得到相应的高频子带和低频子带; 利用DWT将低频子带进一步分解为低频能量子带和低频细节子带, 并利用最大值选择规则融合能量子带; 采用改进连接强度的自适应脉冲耦合神经网络(Improved Connection Strength Adaptive Pulse Coupled Neural Network, ICSAPCNN)分别融合细节子带和高频子带, 并对能量子带和细节子带进行DWT逆变换, 得到融合的低频子带; 采用NSST逆变换重构出细节信息丰富的融合图像。实验证明, 提出的算法在主观视觉和客观评价方面均优于其他几种算法, 且能同时适用于红外与可见光源图像、医学源图像的融合。