结合lαβ颜色空间和非下采样Contourlet变换(NSCT)，提出了一种基于彩色传递和信息熵的红外与彩色可见光图像融合算法。算法首先对彩色可见光图像的R,G,B三个通道图像求均值，得到其灰度分量，进而采用NSCT对得到的灰度图像与红外图像进行融合得到灰度融合图像；然后采用一种基于lαβ颜色空间的彩色传递算法将可见光图像的颜色信息传递到融合图像中，得到最终的彩色融合图像。对灰度图像进行融合时，根据红外图像特征以及图像中几何特征信息与噪声在NSCT域中的分布差异，分别提出了一种基于局部区域均值和局部区域信息熵的加权低频子带系数选择方案和一种基于局部区域方向信息熵和区域能量相结合的带通方向子带系数选择方案。实验结果表明该算法不仅能够有效地提取可见光图像中的丰富背景信息以及红外图像中的目标位置信息，还能够最大限度地保持可见光图像中的自然彩色信息，得到具有更好视觉效果和更优量化指标的融合图像。