【摘 要】
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针对现存的红外与可见光图像融合算法亮度不均、目标不突出、对比度不高、细节丢失等问题,结合非下采样剪切波变换（NSST）具有多尺度、最具稀疏表达的特性,显著性检测具有突出红
【基金项目】
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国家自然科学基金(61365001,61463052)资助
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针对现存的红外与可见光图像融合算法亮度不均、目标不突出、对比度不高、细节丢失等问题,结合非下采样剪切波变换（NSST）具有多尺度、最具稀疏表达的特性,显著性检测具有突出红外目标的优势,双通道脉冲耦合神经网络（Dual一PCNN）具有耦合、脉冲同步激发等优点,提出一种基于NSST结合视觉显著性引导Dual一PCNN的图像融合方法。首先,通过NSST分解红外与可见光图像各方向的高频与低频子带系数;然后,低频子带系数采用基于显著性决策图引导Dual一PCNN融合策略,高频子带系数采用改进的空间频率作为优化Dua
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