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针对红外与可见光图像需要实时融合的特点，提出一种降低算法复杂度的基于非降采样剪切波变换（Non．subsampled Shearlet Transform）和压缩感知域的红外与可见光图像融合算法。利用NSST算法对红外图像和可见光图像分别进行多尺度、多方向稀疏分解，分别得到低频系数和各带通方向子带系数。对低频子带系数采用基于目标特征的加权平均融合规则；压缩感知理论的测量矩阵采用哈达马阶快速沃尔什矩阵，对细节信息保留较多的各带通子带系数进行观测测量，得到更稀疏的各带通子带系数测量值，对此测量值采用基于区域方