图像融合是把两个或者两个以上的传感器对同一目标或者场景获取的多幅图像互补信息加以综合,融合为复合图像的技术,这种复合图像具有比单一源图像更准确、稳定和全面的信息.图像融合的目标是能够通过一定的规则实现互补特征的精细整合,可以发现很多融合算法尽管能够在客观评价指标上取得很好的效果,在主观视觉上却不尽如人意,这就造成其融合结果往往看起来特别不自然,更严重的可能会出现“块效应”,其主要原因是在不同特征边缘处衔接或者过渡的不好,引起像素灰度值突变.基于此,本文提出一种空域无缝图像融合方法,旨在将不同特征之间实现无缝连接,获得更为符合人眼视觉的融合结果,该方法构成是在空域利用加权和规则完成图像融合,因此如何获取权值及如何对权值优化直接关系到能否精准的进行无缝融合,框架的整体核心在于将拉普拉斯能量与联合双边滤波器充分结合到一起来完成融合.首先,创建一个鲁棒权值构建方法,具体过程如下:第一,使用结构保持滤波器对待融合图像进行预处理,消除小尺度纹理;第二,采用改进的拉普拉斯能量进行显著信息检测计算图像梯度;第三,利用形态学闭操作改善梯度图;第四,进行显著比较和二值化操作获取初始权值图,它代表了源图像中具有最突出特征的像素点,但由于边缘过于锐化不能直接应用于图像融合.其次,使用联合双边滤波器并采用一个迭代过程对初始权值图进行优化,获取一幅边缘过渡更加自然的最终权值图,这点非常必要,它能够确保在不同特征之间精准的进行无缝连接.最后,在空域利用加权和规则直接对源图像进行处理得到最终融合结果.为了验证所提方法的优越性,本文选取三种类型图像和六种典型图像融合方法做对比实验,并从主观评价和客观评价两个方面分别给出定性和定量分析,融合结果显示所提方法具有良好的主观视觉效果,能够有效解决不同特征之间衔接不好的问题,避免像素突变、视觉伪影、晕影等现象发生,同时也获得了较高的客观评价指标,证明了所提方法的优越性.