李洋，焦淑红，孙新童

(哈尔滨工程大学信息与通信工程学院，黑龙江哈尔滨150001)

图像融合就是将不同传感器在同一时间(或者不同时间)获得同一目标的2幅或者多幅影像通过一种特定算法合成为一幅新图像的技术[1].随着科技的发展，图像融合在自动目标识别、遥感、医学图像处理、计算机视觉等领域有着广泛的应用.

红外图像与可见光图像融合是图像融合领域的重要组成部分，红外图像主要反映目标和场景的红外辐射特性，不易受环境影响，但缺乏对目标场景纹理细节的表现，不利于人眼的判读.而可见光图像能较好地显示对比度、形状、彩色和纹理细节，但它却受光照条件和环境条件的约束.因此可以利用红外图像获取场景中的非自然(冷或热)目标，而利用可见光图像获取场景的背景细节信息，这使得红外图像与可见光图像的融合可以很好地提高对目标的探测和识别能力，在军事作战、电子产品检测、资源探测等众多领域中都有广泛的实用价值[2].

图像融合可分为3级，即像素级融合、特征级融合和决策级融合[3-5].目前的融合方法大多为像素级融合，常用方法包括IHS变换、PCA、金字塔变换、小波变换、Contourlet变换等融合方法[6-11]其中PCA法是一种选取最优像素权值的方法，但无法突出光谱特性，不适用于相关性弱的图像融合;金字塔变换法是多分辨率分析方法，有较好的融合效果，但是该类方法计算量大，并且融合结果为灰度图像，无法保……