従来のアルゴリズムにおけるコントラスト低下、詳細およびテクスチャの著しい欠落、さらに顕著性検出アルゴリズムにおけるノイズ感度、適応性および耐干渉性の低さの問題を克服するために、改良された周波数調整（FT）顕著性検出に基づく非ダウンサンプリング輪郭波変換（NSCT）赤外線および可視光画像融合手法を提案する。まず、改良された顕著図抽出アルゴリズムを用いて背景からターゲットを識別するために赤外画像をターゲットとする。次に、NSCTを用いて赤外画像と可視光画像を高周波および低周波サブバンドに分解する。計算された赤外顕著重み図を利用して低周波サブバンド係数を指導的に融合し、ターゲットと背景間のコントラストを良好に保持できる。高周波部分には局所加重エネルギールールを適用し、その後重み付け最小二乗（WLS）最適化により詳細情報を増加させノイズ影響を低減できる。最後に、融合した高周波および低周波サブバンド係数に対してNSCT逆変換を行い最終融合画像を得る。4つの画像セットでの実験比較結果により、本手法は主観的に他の手法に比べて対象が際立ち、詳細抽出が豊富で、エッジアーティファクト現象が明確に除去され、視覚効果が良好であることが分かった。本手法は平均勾配（AG）、情報エントロピー（IE）、空間周波数（SF）、相互情報量（MI）の4つの客観的評価指標で最良の状態にあり、5つの比較手法と比べてAG、IE、SF、MIの平均値がそれぞれ8.19％、5.34％、8.54％、68.18％向上しており、本提案手法の信頼性と有効性を示している。

画像融合;非ダウンサンプリング輪郭波変換;周波数調整顕著性検出;赤外顕著図;加重最小二乗最適化