Для преодоления проблем низкой контрастности, значительной потери деталей и текстур в традиционных алгоритмах, а также чувствительности к шуму, низкой адаптивности и помехоустойчивости алгоритмов на основе обнаружения заметности, предложен метод слияния инфракрасных и видимых изображений на основе улучшенного обнаружения заметности с частотной настройкой (FT) и неснижаемого контурного вейвлета (NSCT). Во-первых, используется улучшенный алгоритм извлечения карты заметности для выделения инфракрасных изображений с целью отделения цели от фона. Во-вторых, инфракрасные и видимые изображения разлагаются на высокочастотные и низкочастотные поддиапазоны с помощью NSCT. Низкочастотные коэффициенты объединяются с учетом рассчитанной карты весов заметности инфракрасного изображения, что хорошо сохраняет контраст между целью и фоном; высокочастотная часть обрабатывается с использованием правила локальной взвешенной энергии, а затем оптимизация взвешенных наименьших квадратов (WLS) позволяет получить больше деталей и уменьшить влияние шума. Наконец, обратное преобразование NSCT применяется к объединённым высоким и низким частотам для получения итогового слияния изображения. Эксперименты с четырьмя наборами изображений показывают, что предложенный метод визуально выделяет цели, богато извлекает детали, эффективно устраняет краевые артефакты и улучшает визуальный эффект по сравнению с другими методами. Метод достигает лучших результатов по четырём объективным метрикам — средний градиент (AG), энтропия информации (IE), пространственная частота (SF), взаимная информация (MI) — при сравнении с пятью методами, при этом средние значения AG, IE, SF, MI повышаются на 8,19%, 5,34%, 8,54% и 68,18% соответственно, что подтверждает надежность и эффективность предлагаемого метода.

слияние изображений; неснижаемый контурный вейвлет; частотная настройка заметности; инфракрасная карта заметности; оптимизация взвешенных наименьших квадратов