针对红外与可见光图像融合过程中细节信息丢失过多、融合结果纹理不清晰、对比度不高等问题，提出一种基于图像增强和二次非下采样轮廓波变换（NSCT）分解的红外与可见光图像融合方法。首先，对可见光图像采用基于引导滤波的图像增强算法提升图像可视性。其次，对增强后的可见光图像和红外图像分别进行NSCT分解得到低频子带和高频子带，并且在不同子带间使用不同的融合规则，得出一次融合图像的NSCT系数。然后，对一次融合图像的NSCT系数重构再分解为高频子带和低频子带并分别与可见光图像的高低频子带融合得到二次融合图像的NSCT系数。最后，对二次融合图像的NSCT系数进行逆变换重构得到最终的融合图像。利用公共数据集进行大量试验，使用8种评估指标，与8种基于多尺度的融合方法对比。实验结果表明：所提方法能保留更多源图像中的细节信息，还能提高融合结果的边缘轮廓清晰度、整体对比度，在主观视觉和评价指标上都存在优势。