Devido aos problemas de desfoque do alvo, perda de detalhes de textura e artefatos nos resultados tradicionais da fusão de imagens infravermelhas e visíveis, propõe-se um algoritmo de fusão de imagens baseado no aprimoramento de alvos e na otimização borboleta para imagens infravermelhas e visíveis. Para resolver o problema do desfoque das bordas do alvo na fusão causado pelo mecanismo de formação da imagem infravermelha, foi construído um módulo de aprimoramento de imagem infravermelha baseado no reforço das bordas do alvo; para resolver o problema da perda de detalhes na imagem fundida causada pela baixa qualidade das imagens visíveis, foi desenvolvido um módulo de aprimoramento visível multiescala baseado no fator de recuperação da cor Retinex; em seguida, utilizando a equação diferencial parcial de quarta ordem e a análise de componentes principais, as bordas das imagens infravermelhas e visíveis aprimoradas foram suavizadas respectivamente, para resolver o problema de artefatos nos resultados da fusão; finalmente, para que o resultado final da fusão destaque o alvo enquanto retém mais detalhes de textura, foi projetado um módulo de reconstrução de imagem baseado na otimização borboleta para realizar a atribuição adaptativa dos pesos das imagens reconstruídas. Para validar as vantagens do algoritmo proposto, o algoritmo foi comparado com 6 algoritmos clássicos nos conjuntos de dados TNO, INO, M3FD e RoadScene. Os resultados dos experimentos mostraram que, em comparação com os algoritmos de referência, o algoritmo proposto melhorou em média 9,24%, 38,88%, 51,11%, 4,65%, 35,44% e 19,36% em seis indicadores objetivos de avaliação: entropia da informação, frequência espacial, erro médio quadrático, entropia conjunta, fidelidade da informação visual e cenas naturais; as bordas do objetivo nos resultados da fusão são claras, o contraste é forte, não há artefatos e os detalhes da textura são ricos.

fusão de imagens; imagem infravermelha; imagem visível; multiescala; otimização borboleta