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。

传统遥感图像融合方法没有充分利用低分辨率多光谱图像本身的空间信息。针对这一问题，提出了一种基于低分辨率多光谱图像超分辨率处理的遥感图像融合方法。通过对低分辨率多光谱图像进行基于稀疏表示的图像超分辨率处理，在保持其光谱信息的基础上增强其空间信息；利用静态小波变换对增强的多光谱图像的亮度分量Y 和全色图像进行融合；由YUV 逆变换得到融合多光谱图像。在真实遥感图像上进行的实验结果表明该算法能有效提高融合图像的空间细节信息，同时保留了光谱信息，对比实验验证了该方法的优越性。