张 宽， 王 鹏*， 范训礼， 李晓艳， 孙梦宇， 乔梦雨

(1.西安工业大学 电子信息工程学院，陕西 西安 710021； 2.西北大学 信息科学与技术学院，陕西 西安 710127；3.西安工业大学 光电工程学院，陕西 西安 710021； 4.陕西航天技术应用研究院有限公司，陕西 西安 710100)

依托于当今信息时代大背景，人们能够通过声、光、图像等多种同/异介质传感器，综合信息融合技术来获得相对于单一传感器而言更为丰富现场信息。图像作为人类肉眼能够直接感知的信息类型，与人类日常生活息息相关，因此与之相关的融合日渐增多，可见光与红外图像融合便是当下主流研究方向之一[1-2]。融合图像既能发挥红外射线对热目标敏感、探测距离远、穿透能力强等优点，又能保持微光/可见光图像对比度高、细节丰富、与人眼特性相近等明显优势[3-5]。深入研究可见光与红外图像融合能够用于军事作战、遥感影像分析、红外检测、防恐怖安全检查、军事观测等应用领域，同时亦有利于图像后续处理(如检测、识别、跟踪等)，为其提供图像基础，因此也有着重要理论研究意义。

无论在频域还是时域，小波变换对于信号的局部特征均具有良好的表达能力，基于此，Chipman等[6]人提出的基于小波变换的图像融合方法在当时获得了广泛的关注，但该算法的融合规则过于简单，并不能很好地利用其表达能力；2014年，Naidu等[7]提出了小波变换(Wavelet Transform，WT)与主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)结合的图像融合方法，能够更好地保留空间细节信息，但由于PCA会受到大噪声的影响，从而导致估计结果误差偏大，最终影响图像融合质量；……