従来の方法のいくつかの欠点と単一特徴抽出情報の不足を克服し、赤外線および可視画像融合のさらなる向上を図り、異なるタイプの特徴に対して適応能力の高い方法を探すために、多判断と加重最小二乗法最適化（WLS）に基づく非ダウンサンプリング輪郭波変換（NSCT）赤外線可視画像融合法を提案した。まず、NSCTを用いて画像を多尺度分解し、低周波および高周波のサブバンドを得る。次に、低周波サブバンドは局所二乗エントロピーと修正ラプラス和（SML）を選択して相互補完し、良好なコントラストを保証しつつ少量の詳細情報を抽出する。高周波サブバンドは基底特徴の重要性を十分に考慮し、位相一貫性（PC）、局所加重修正ラプラス算子（WSML）、および局所加重エネルギー（WLE）を相互に補完する方式で詳細層を融合し、WLSで最適化することで、融合画像の詳細がより自然で人眼の視覚認知に適したものとなる。最後に、融合された低周波および高周波サブバンドに逆変換を行い、融合画像を得る。異なるタイプの特徴を持つ画像に対して実験を行い、実験結果は他の融合手法と比較して、本手法が主観的に目標が顕著であり、背景が明瞭で視覚効果が良好であることを示している。4つの客観的評価指標である平均勾配（AG）、情報エントロピー（IE）、空間周波数（SF）、相互情報量（MI）において、MI指標が良好な前提で、他の3つの指標はすべて最良の状態にあり、特に照明が均一なcamp画像ではAGとSFが最良値と比べてそれぞれ6.9％および4.8％向上しており、本手法の有効性を検証している。

画像融合; 多判断; 非ダウンサンプリング輪郭波変換; 加重最小二乗最適化; 人間の視覚認知