针对传统红外与可见光图像融合算法中存在的目标不够突出、背景缺失、边缘信息保留不够充分等问题,提出了一种基于改进引导滤波和双通道脉冲发放皮层模型(DCSCM)的红外与可见光图像融合算法.首先,对源图像进行非降采样Shearlet变换(NSST),得到相应的低频和高频分量.然后,分别采用改进的引导滤波算法和DCSCM 模型对低频、高频分量进行融合.最后,对融合得到的高低频分量进行NSST 逆变换得到最终的融合图像，与其他几种方法进行比较,实验结果表明,本文算法的融合图像目标突出,背景信息丰富,且在

针对传统红外与可见光图像融合算法中存在的目标不够突出、背景缺失、边缘信息保留不够充分等问题, 提出了一种基于改进引导滤波和双通道脉冲发放皮层模型(DCSCM)的红外与可见光图像融合算法。首先, 对源图像进行非降采样Shearlet变换(NSST), 得到相应的低频和高频分量。然后, 分别采用改进的引导滤波算法和DCSCM模型对低频、高频分量进行融合。最后, 对融合得到的高低频分量进行NSST逆变换得到最终的融合图像。与其他几种方法进行比较, 实验结果表明, 本文算法的融合图像目标突出, 背景信息

　针对传统红外与可见光图像融合算法中存在的目标不够突出、背景缺失、边缘信息保留不够充分等问题,提出了一种基于改进引导滤波和双通道脉冲发放皮层模型(DCSCM)的红外与可见光图像融合算法.首先,对源图像进行非降采样Shearlet变换(NSST),得到相应的低频和高频分量.然后,分别采用改进的引导滤波算法和DCSCM 模型对低频、高频分量进行融合.最后,对融合得到的高低频分量进行NSST 逆变换得到最终的融合图像，与其他几种方法进行比较,实验结果表明,本文算法的融合图像目标突出,背景信息丰富,且在