针对夜视晕光图像区域特征差异大，导致融合图像视觉效果不理想的问题，提出一种可见光与红外图像分区融合的夜视抗晕光方法。先采用自适应阈值迭代法确定低频系数的晕光阈值，将低频系数划分为晕光与非晕光区域，在晕光区域采用非线性红外系数权值调节策略，依据图像晕光程度合理消除晕光；在非晕光区域采用灰度均值先验权值调节策略，提高较亮图像参与融合的权值，增强暗处区域的可见度。实验结果表明，本文方法对不同程度的夜视晕光场景均具有良好的适用性，能合理且有效地消除晕光，提高夜视融合图像的质量。

为了解决汽车抗晕光场景中，融合图像质量的客观评价与人眼视觉效果不一致的问题，提出了一种新的可见光与红外融合图像质量评价方法，该方法通过设计自适应迭代阈值法自动确定融合图像的晕光临界灰度值，并将融合图像自动分为晕光区和非晕光区。针对晕光区，设计晕光消除度指标评价晕光消除的效果；针对非晕光区，从多方面评价色彩、细节信息的增强效果，并甄选出合适的指标构成完整的图像质量评价体系。为验证该方法的合理性，对采用 4种不同算法的融合图像进行评价，实验分析表明，该方法的主客观评价结果一致，适于评判不同可见光与红外融合的抗晕光图像质量及算法的优劣。

为了解决夜间会车滥用远光灯造成驾驶员晕光的问题, 提出一种在IHS色彩空间下改进Curvelet变换融合可见光与红外图像的抗晕光方法。该方法通过改进Curvelet变换实现图像二维细节信息的有效表达, 提高图像清晰度, 其中提出的低频系数权值自动调节融合策略能够将晕光信息剔除, 避免其参与融合过程; 与IHS变换相结合能够保留原图中的色彩信息, 避免色彩失真。对实验结果的主客观分析表明, 该方法消除晕光比较彻底, 与IHS-小波融合相比, 融合图像的标准差、平均梯度、边缘强度、信息熵分别提高了47.15%、53.10%、52.46%、4.45%, 对比度和清晰度显著提升, 细节信息也更加丰富, 人眼视觉效果更好, 有利于驾驶员观察前方路况, 提前做出预判, 消除安全隐患, 提高夜间行车的安全性。

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。

针对夜间汽车行车因前大灯使用不当而产生的晕光问题, 提出了一种基于可见光与红外图像融合的汽车抗晕光方法, 以提高夜间行车的安全性能。该方法通过对可见光图像做 IHS变换, 将提取到的亮度分量与红外图像进行小波变换, 获得新的亮度分量后, 再与原始可见光图像的色度分量和饱和度分量进行 IHS逆变换, 实现既能消除晕光现象又能保留图像细节的目的。对可见光和红外图像融合算法处理结果的主观评价与客观数据分析, 表明本文提出的方法可以有效消除夜间汽车行车时的晕光现象, 改善传统 IHS变换的光谱扭曲性, 提高小波变换的速度。