従来の赤外線と可視光画像の融合アルゴリズムにおける細部テクスチャ情報の不鮮明さやエッジ情報の保持不足といった問題に対処するため、分数階顕著性および改良された量子花火アルゴリズムに基づく非ダウンサンプリングShearlet変換（NSST）領域画像融合手法を提案する。まず赤外線と可視光画像をNSST分解し、低周波成分に対して分数階微分強化に基づく顕著性検出を行う。次に顕著性マップの適合度に基づく融合規則に従い融合を行い、高周波サブバンドには勾配変化とグレースケール差の加重戦略で融合する。その後、量子花火アルゴリズムを改良し、高低周波融合パラメータを最適化する。最後に最適な融合画像を出力する。実験結果より、分数階微分強化に基づく顕著性検出は良好な視覚的顕著効果を持ち、改良量子花火アルゴリズムは強力な最適化能力と高い収束効率を備え、提案手法による融合画像は赤外線と可視光画像の細部情報を有効に統合しており、既存手法と比較して優れた融合効果を示し、高い適応性を有し人工的な介入を必要としないことを示した。

赤外線と可視光画像の融合;非ダウンサンプリングShearlet変換;分数階微分;顕著性検出;量子花火アルゴリズム