摘要：為使紅外圖像與可見光圖像融合后的圖像能獲得更多目標信息和細節(jié)信息,本文提出了一種基于顯著性圖的圖像融合方法。使用改進的Frequency Tuned(FT)算法提取紅外圖像的顯著性圖,并使用對比度受限的自適應直方圖均衡化(Contrast Limited Adaptive Histgram Equalization,CLAHE)算法增強可見光圖像的對比度。將紅外圖像與增強后的可見光圖像進行非下采樣輪廓波變換(Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)后,根據(jù)所設定的融合規(guī)則分別對紅外與可見光圖像的低頻部分與高頻部分進行融合,最后對融合系數(shù)進行NSCT 逆變換操作后獲到融合圖像。實驗表明,該融合方法相較于其他方法而言,保留了更多的目標信息和細節(jié)信息,可以取得更好的視覺效果。