目前,图像融合大多数采用单一的多尺度变换方法对两幅图像进行融合,两幅图像对表达场景信息不够完善,融合图像像质的好坏在很大程度上依赖融合算法的性能和融合规则等,这使得融合图像的像质很不稳定,对图像像质评价也没有统一的标准,不能够满足面向认知的需求,所以本文采用非下采样轮廓波变换(NSCT)、非下采样剪切波变换(NSST)以及限制对比度自适应增强(CLAHE)算法相结合对多波段图像进行融合:⑴提出图像像质在主观视觉特性方面与图像客观评价指标之间的关系。针对图像像质评价不统一的问题,在主观方面,分析人眼视觉成像机制以及视觉信息的传递机制,总结人眼的一些视觉特性,通过主观调研和客观评价指标实验仿真,对比总结主客观评价的相关性,实现图像像质评价的统一。⑵提出NSCT-NSST-CLAHE融合方法。针对单一多尺度变换方法对低频分解不够稀疏导致融合图像像质不清晰的问题,通过NSCT和NSST对图像进行两次多尺度分解,使得分解低频更加稀疏,将逆变换得到的融合图像采用CLAHE算法增强改善图像像质,最后结合前面得出的图像像质评价的统一标准,验证所提融合方法对图像像质有明显改善,融合图像符合人眼的视觉特性,从而实现多波段图像面向认知。⑶设计开发多波段图像融合的系统。为了能够更直观的看到本文算法的融合过程以及融合结果,将本文融合方法通过Gui在Matlab中集成软件,完成简单的人机交互,通过软件各个模块的点击,可以方便简洁的完成图像融合以及图像像质评价。