汽车夜间会车滥用远光灯会造成晕光现象，对逆向车辆司机的视野造成干扰，导致无法看清路况极易诱发交通事故。本文从视觉观察角度出发，利用可见光和红外图像成像特点的互补性，提出HSV 色彩空间变换结合小波变换的方法对图像进行融合，解决夜间行车晕光问题，提高行车安全性。通过对融合结果的主客观分析，本文算法有效消除了晕光，同时图像均值接近120，信息熵为7.1768，基本达到最佳视觉观察效果。

针对夜间汽车晕光现象引起的交通安全问题, 从规避碰撞物的角度出发, 设计了一种红外与可见光图像融合的视频抗晕光系统。系统通过对可见光图像和红外图像做MSR图像增强, 解决了夜间可见光图像亮度低, 暗处信息不易获取的问题, 并提高了红外图像对比度, 提升了融合图像的清晰度; 通过YUV与小波变换结合的方式对增强后的可见光图像和红外图像进行融合, 消除了晕光现象。实验结果的主客观分析表明: 该融合算法比YUV与小波融合算法在熵、均值、平均梯度、标准差上分别提高了1.6%、13.5%、25.3%、0.6%, 该系统不仅能有效消除晕光, 还对融合后图像的亮度和暗处细节信息有较大提升, 提高了夜间驾驶安全性。