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非サブサンプリング輪郭変換（NSCT）は、多解像度、多方向の画像解析ツールであり、特に画像処理における融合タスクに適している。NSCTは、画像の詳細情報を効果的に取り込むことができ、良好な並進不変性を維持できるため、画像融合分野において幅広い応用が可能である。

画像フュージョンとは、2つ以上のソース画像からの情報を組み合わせて、より有用な情報を含む新しい画像を生成するプロセスである。NSCTフレームワークにおける画像融合では、入力されたマルチソース画像はまず、それぞれの入力画像にNSCT変換を適用することで、空間領域からNSCT領域へと変換される。NSCT変換は、連続したフィルターバンクとダウンサンプリング演算によって実装され、より高い方向感度と階層構造を提供し、より良い方法で画像のエッジとディテールを保持することができる。

NSCTの特徴は、ダウンサンプリングがないことで、高周波数部分の解像度が高く、融合処理中に画像の高周波数の詳細をより正確に処理することができます。同時に、NSCTのマルチスケール特性は、異なるセンサーや異なる視点からの画像を融合するために不可欠な、異なるスケールでの情報の取得に役立ちます。

並進不変性はNSCTの重要な利点であり、NSCTによって変換された画像の変換係数は、位置が多少変化してもほとんど変化しないことを意味する。これは画像フュージョンにおいて非常に重要である。なぜなら、ソース画像は様々な理由（例えば、センサーの位置が不正確、画像登録エラーなど）によってわずかな変位を持つ可能性があるからである。並進不変性は、融合結果がこれらの変位の影響を受けないことを保証します。

実際には、画像フュージョンNSCT法は通常以下のステップを含む：

1.入力画像の前処理：入力画像の画質のバランスをとるために、画像の拡大縮小、正規化などを行う。

2.NSCT変換：各入力画像に対してNSCT変換を行い、NSCTドメインで各画像の係数を得る。

3.係数フュージョン：各画像のNSCT係数をフュージョンルール（最大値選択、加重平均、エネルギーまたはエントロピーベースのフュージョン戦略など）に従って結合する。

4.NSCT逆変換：融合されたNSCT係数を空間領域に逆変換し、融合画像を得る。

5.後処理：最終的な融合画像の品質を最適化するために、ノイズ除去、コントラスト調整などを行う。

ファイル "nsct_fusion "は、上記のプロセスを実証または実行するコード例または結果のプレゼンテーションである可能性が高い。このファイルを分析し理解することで、NSCTに基づく画像フュージョン技術や、画像分析・理解のパフォーマンスを向上させるためにこの技術をどのように使用するかをさらに学び、習得することができる。

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