Para superar problemas de baixo contraste, perda severa de detalhes e texturas em algoritmos tradicionais, bem como sensibilidade ao ruído, baixa adaptabilidade e resistência a interferências em algoritmos baseados em detecção de saliência, foi proposta uma metodologia de fusão de imagens infravermelhas e visíveis baseada na Transformada Contorno sem Subamostragem (NSCT) e detecção de saliência aprimorada por sintonia de frequência (FT). Primeiro, um algoritmo aprimorado de extração de mapa de saliência é utilizado para segmentar a imagem infravermelha, distinguindo o alvo do fundo. Em seguida, as imagens infravermelhas e visíveis são decompostas em sub-bandas de alta e baixa frequência usando NSCT. A fusão guiada dos coeficientes da sub-banda de baixa frequência é realizada utilizando o mapa de peso de saliência infravermelho calculado, preservando bem o contraste entre o alvo e o fundo; para a parte de alta frequência, é aplicada uma regra baseada na energia local ponderada e, em seguida, uma otimização por mínimos quadrados ponderados (WLS) permite obter mais detalhes e reduzir o impacto do ruído. Finalmente, a inversa da NSCT é aplicada aos coeficientes das sub-bandas de alta e baixa frequência fundidos para obter a imagem final fundida. Os resultados comparativos em quatro conjuntos de imagens indicam que, subjetivamente, este método destaca o alvo, extrai ricos detalhes, elimina claramente artefatos de borda e proporciona um melhor efeito visual em comparação com outros métodos. Objetivamente, o método apresenta os melhores resultados em quatro métricas de avaliação objetiva — gradiente médio (AG), entropia da informação (IE), frequência espacial (SF), informação mútua (MI) — com melhorias médias de 8,19%, 5,34%, 8,54% e 68,18%, respectivamente, em comparação com cinco métodos de referência, comprovando a confiabilidade e eficácia do método proposto.

fusão de imagens; transformada contorno sem subamostragem; detecção de saliência por sintonia de frequência; mapa de saliência infravermelho; otimização por mínimos quadrados ponderados