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Der Prozess der Bildfusion ist definiert als das Sammeln aller wichtigen Informationen aus mehreren Bildern und deren Zusammenfassung zu weniger Bildern, was in der Regel zu einem einzigen Bild führt. Die medizinische Bildgebung spielt eine entscheidende Rolle bei der Krankheitsdiagnose und hat bedeutende Anwendungen in der Fernerkundung, um multisensorische Bilddaten zu manipulieren und nützliche Informationen zu erhalten. GFT (Global Fusion Transform) hat maßgeblich dazu beigetragen, Ergebnisse zu erhalten, die für die menschliche und maschinelle Interpretation besser geeignet sind. Um die Herausforderungen der Fernerkundung zu bewältigen, wird ein Bildfusionsansatz vorgeschlagen, um die Sichtbarkeit des Bildes zu erhöhen, die räumliche Auflösung zu verbessern und die Spektralinformationen der Originalbilder zu erweitern. Es wurde eine vollständig verschiebungsinvariante Version der Contourlet-Transformation, die so genannte GFT, entwickelt. Diese Transformation hat ihre Effizienz bei quantitativen Leistungsparametern wie dem mittleren quadratischen Fehler, dem Spitzensignal-Rausch-Verhältnis und den Korrelationskoeffizienten bewiesen. Die GFT übertrifft andere Zerlegungsverfahren aufgrund ihrer Verschiebungsinvarianz und ihrer Fähigkeit, Merkmale effektiver zu extrahieren, was durch ihre komplexe Struktur erleichtert wird.