针对红外偏振图像可以较好地抑制背景噪声, 对目标边缘信息比较敏感的特点, 提出一种基于小波变换的红外偏振融合算法, 它主要用于红外辐射强度图像和偏振度图像融合, 增加图像的信息量。首先采用小波变换对参与融合的每幅图像分别进行各尺度分解, 得到各尺度小波系数, 然后针对不同尺度小波系数, 采用邻域平均梯度为判据进行融合, 得到融合后的各尺度小波系数, 最后通过小波逆变换进行图像重构, 得到融合图像。融合前后的图像对比表明融合图像在保留辐射强度图像的清晰度的同时, 突出了目标的边缘、轮廓信息。相对于辐射强度图像, 融合图像的梯度均值提高了112%, 相对于偏振度图像, 融合图像的标准差提高了151%, 信息熵提高了38%。