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为在红外和可见光图像的融合过程中减少细节信息的损失,提出一种基于目标提取和信息逼真度的图像融合方法。借助非降采样剪切波变换(non-subsampled Shearlet transform,NSST),对红外与可见光图像采用多尺度多方向分解策略,得到高低频子带系数;对低频子带采用基于目标特征信息的权值比例分配的融合方法,对高频子带采用信息逼真度和视觉敏感度系数相结合的融合方法;采用NSST逆变换重构获得融合后的图像。对比实验结果表明,使用该算法得到的融合图像可以最大程度保存细节信息,使融合图像具有