针对基于全局统计信息颜色传递过程中存在的染色效果不能很好保持图像色彩的自然性，局部区域颜色与真实场景的颜色不符、目标变淡的问题，提出一种夜视图像局部颜色传递算法。首先，采用稀疏表示的方法对红外与微光图像融合；其次，对得到的融合图像进行非线性扩散，扩散结果采用核模糊均值聚类算法进行图像分割；然后，在YCbCr颜色空间对红外与微光图像块进行颜色传递；最后，把得到的彩色图像块组合成一幅图像，随后用得到的灰度融合图像来表征YCbCr空间的Y通道。实验结果表明，文中算法得到的彩色图像更加自然、真实。

基于人类视觉系统及信号的过完备稀疏表示理论，提出了一种基于多尺度字典的红外与微光图像融合方法。首先把输入的红外与微光图像按照高斯金字塔模型分解，用 DCT字典作为初始字典按照四叉树的结构进行分解，对于各尺度的字典按照 K-SVD算法独立训练更新，构造出多尺度学习字典。其次在该字典下利用改进的 OMP算法得到输入源图像各自的稀疏系数，然后按照最优化融合图像与输入源图像的欧氏距离、融合图像方差的准则，建立一个融合图像稀疏系数的最优化函数，最后通过求解该函数的 l1范数得到融合图像。实验结果表明：该算法的融合效果优于小波变换法、Laplacian塔型方法以及 PCA方法等传统融合方法。

根据人类视觉系统及信号的过完备稀疏表示理论，提出了一种基于稀疏表示的红外与微光图像融合算法。该方法首先把图像分割成部分重叠的图像块,由正交匹配追踪算法完成图像块的稀疏分解；然后采用最大值融合准则选择融合系数并完成图像块的重构，得到融合结果图像。实验结果表明，本文算法的融合效果优于小波变换法、Laplacian塔型方法以及PCA方法等传统融合方法。