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摘要

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红外与可见光图像融合旨在将不同传感器之间的互补信息相融合，以生成目

标特征更全面，场景信息更丰富的高质量图像。然而，由于成像设备的物理限制、

光照变化及噪声干扰等，如何在保持关键信息的同时提升融合图像的清晰度和对

比度，仍是当前研究的重点问题。

针对现有融合算法普遍存在的红外目标对比度衰减、复杂场景重要信息丢失

和融合图像不自然等问题，本文提出基于动态阈值神经P系统的融合框架，结合

多尺度分解技术，