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(biāo)信息和細(xì)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(jìn)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(yīng)直方圖均衡化(Contrast Limited Adaptive Histgram Equalization,CLAHE)算法增強(qiáng)可見光圖像的對比度。將紅外圖像與增強(qiáng)后的可見光圖像進(jìn)行非下采樣輪廓波變換(Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)后,根據(jù)所設(shè)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(jìn)行融合,最后對融合系數(shù)進(jìn)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(biāo)信息和細(xì)節(jié)信息,可以取得更好的視覺效果。