针对红外与可见光图像融合易发生热目标亮度损失、可见光图像细节信息丢失的问题，提出一种基于图像增强和滚动引导滤波的多尺度融合算法。首先，提出一种自适应图像增强方法，提高可见光图像的整体亮度，并保持细节处的对比度。然后，根据特征的不同将源图像分解为三层，采用基于引导滤波的显著性提取方法得到亮度层；利用滚动引导滤波良好的尺度感知和边缘保持特性，并结合高斯滤波得到基础层和细节层。最后，对亮度层采用像素值取大的融合规则，提出一种新的最小二乘优化方案对基础层进行融合，使用修正拉普拉斯能量和作为清晰度的度量对细节层进行融合。实验结果表明，与其他融合方法相比，所提方法在主观评价和客观评价上都有较好的表现。

系统分析了滚动导向滤波的参数,根据参数变化的规律提出一种基于滚动导向滤波的混合多尺度分解方法,并基于此方法将红外与可见光图像分解到基本层、小尺度层和大尺度层。在基本层上使用像素能量与梯度能量相结合的融合规则,在大、小尺度层上采用双通道自适应脉冲耦合神经网络(DAPCNN)的融合规则。通过逆混合多尺度分解方法得到融合图像。与已有的图像分解方法相比,所提图像分解方法不仅可以很好地提取图像的纹理细节,保留图像的边缘特征,还可以避免在边缘位置上出现光晕现象。实验结果表明,所提方法可以很好地提取图像的红外目标信息,并将其融合到可见光图像中,与已有的融合方法相比,所提方法不仅在人眼视觉感知的主观评价方面具有明显优势,而且在互信息、信息熵、标准差、非线性相关信息熵和Chen-Varshney指标等客观评价标准上也具有很大的优势。

针对暗通道先验去雾算法受限于天空区域，提出了一种天空优化的暗通道去雾算法。在原有公式的基础上，根据天空大气光中值及天空区域的占比添加天空区域约束因子，使其适用于天空区域的处理。同时，在原含雾图像对透射率做引导滤波的基础上，利用K-均值算法聚类分割图像得到天空区域，将天空区域的平滑结果作为新的引导图像对透射率图进行引导滤波。实验结果表明,所提出的去雾算法相比于经典暗通道先验去雾算法，以及现有的一些暗通道先验改进算法，无论是在天空区域的处理、实际去雾效果，还是在图像整体视感上都有明显改进。