该论文对红外图像与可见光图像的融合进行了深入研究，并将研究成果拓展应用到多聚焦、遥感等异源图像融合领域中去，解决了不同工作环境的需要，具有重要实际意义。

论文从红外成像技术入手，分析了红外图像特征，对比了多种多分辨率分析处理工具，包括laplace金字塔变换、离散小波变换、Curvelet变换、Contourlet变换等，深入分析了其理论基础和算法步骤，优化了其融合规则，并进行了仿真实验，最后结合NSCT变换，给出了人眼区域对比敏感特性视觉函数，提出了基于区域和人眼对比敏感特性的异源图像融合算法，进行了对比实验，给出了客观评价方法，实验结果优越。

论文的特点创新在于：

·给出了红外图像增强的多分辨率分析的方法。根据图像特征在空间域和频域中的对应关系，引入小波变换的多分辨分析，并将这种方法应用到红外图像增强中去，较传统的空间域和频域滤波有所创新。

·解析了基于多分辨率分析的异源图像融合经典算法。详细介绍了Laplace、DWT、Curvelet等传统的多分辨率分析变换工具，给出了算法的详细步骤并验证了算法的准确性，对比分析融合效果的优劣。

·提出了基于区域和人眼对比敏感特性的异源图像融合算法。采用NSCT作为多分辨率变换工具，基于区域的融合规则，并将人眼视觉区域对比敏感特性函数作为活性测度进行融合系数选取，使融合图像质量更佳。

论文的主要工作

1). 详细分析了人眼的视觉特性。介绍了人眼的空间和时间特性、视觉惰性、对亮度、饱和度的感知等特性，并重点介绍了人眼对亮度和颜色的对比效应以及遵循的规则，提出了对比度灵敏度的概念。详细分析了人眼的灰度特性和彩色特性，给出合适的彩色视觉模型。

2). 将基于多分辨率分析的方法用于红外图像的增强。首先分析了图像特征

在空间域和频域中的对应关系，将常用的空间域和频域处理方法，包括直方图处理、加权均值滤波、中值滤波、理想低/高通滤波、巴特沃斯低/高通滤波、高斯低/高通滤波等用于红外图像的处理，并通过具体实验验证分析了传统方法的不足。引入小波变换的多分辨分析，并将这种方法应用到红外图像增强中去，效果更优。

3). 对比研究了基于多分辨率分析的多种图像融合算法的优劣。详细介绍了几种传统的多分辨率分析工具的算法基本原理和实现方法，通过实验加以验证，对比出各中优劣。

4). 结合人眼的视觉特性提出了基于NSCT的图像融合算法。采用NSCT作为多分辨率变换工具，采用人眼视觉灰度特性函数作为活性测度进行融合规则的制定，针对红外与可见光图像的融合，提出了基于人眼视觉特性的异源图像融合算法。通过将本章提出的算法与以往算法进行对比实验，证明所提出算法的有效性和优越性。

论文的结构安排

论文结构如图1-3所示，论文共分为六章。

第一章为绪论，简述了异源图像融合的背景、意义以及国内外学者的研究现状。从多方面对图像融合算法进行分类，简单概述了融合图像的图像源和融合的层次步骤，重点研究了多分辨率分析的算法和融合规则，最后详细介绍了图像质量的评价因子。

第二章介绍了红外成像技术和基本原理，与可见光图像作了详细的对比，分析了红外图像的特征。引入人眼视觉的灰度特性和彩色特性，给出彩色视觉模型。

第三章主要研究了异源图像融合的预处理技术。预处理主要包括去噪滤波和图像增强两部分，本章详细讨论了几种传统的增强方法，包括直方图处理、空间滤波器以及小波分解滤波器。并通过实验对比了各种增强方法的效果。

第四章首先介绍了多分辨率分析的理论，分析对比了几种经典的图像融合算法，从基于Laplace金字塔的图像融合算法、基于离散小波变换的图像融合算法、基于Cuevelet变换的图像融合算法到较为先进的基于Contourlet变换的图像融合算法。并就这几种算法进行了实验验证。

第五章介绍了非下采样Contourlet变换，NSCT具有的平移不变特性，弥补了Contourlet变换的缺点。并结合了人眼的视觉特性，提出了新的融合规则。达到较好的融合效果。

第六章对全文工作做出总结，突出本文的创新点，同时也客观地分析了文章存在的缺陷，对后期的研究工作进行了展望。