1.一种基于邻域特性区域化的NSCT域红外与微光图像融合方法，其特征在于，将源图像的红外图像与微光图像进行非下采样NSCT变换，得到不同尺度、方向子带系数；计算红外和微光图像邻域能量；针对低频子带中的像素点，根据相邻两个像素点特性能量矩阵，进行加权融合得到的低频子带系数；针对低频子带中的像素点，根据相邻两个像素点特性能量矩阵，进行加权融合得到的低频子带系数；对图像邻域方差矩阵进行区域化处理，对特性方差取大选择高频子带系数；将低频子带系数和高频子带系数进行NSCT反变换，得到融合后的图像；

得到低频子带系数具体包括:选取以低频子带里的每个像素点为中心的8邻域，求解邻域能量；将相应邻域能量矩阵划分成若干大小相同、相互独立的方形子区域矩阵，计算所有方形子区域矩阵的平均能量值，作为每个区域的特性区域能量,对特性区域能量进行加权融合得到低频子带系数；

得到高频子带系数具体包括:采用邻域方差区域化的方差取大原则进行融合获得最高尺度方向子带；针对最高尺度方向子带，求解每个像素点的邻域方差，作为特性区域方差，选取最大特性区域方差；对于其余的方向子带的，获取每个区域的特性区域能量，进行匹配度分子系数区域化处理得到匹配度系数；当匹配度系数小于设定阈值时，按照特性能量矩阵系数取大原则融合获取高频子带系数,当匹配度系数大于阈值时，采取加权计算系数融合获取高频子带系数。

2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述不同尺度、方向低频子带系数包括：微光图像低频子带系数CVI(x,y)、微光图像高频第j层l方向下子带系数 红外图像低频子带系数CIR(x,y)，红外图像高频第j层l方向下子带系数

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据公式：

计算以像素点(x,y)为中心的M×N

邻域的红外和微光图像邻域能量，式中，CI(x,y)表示图像I在像素点(x,y)处的低频分解系数，(x,y)表示像素点的坐标位置,M×N是(x,y)为中心的邻域区域大小，m表示像素点的横坐标移动位置，n表示像素点的纵坐标移动位置。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据图像I的第i个微光和第i个红外图像的邻域能量区域化后的能量特值EVI,i、EIR,i根据公式：wVI,i＝EVI,i/(EVI,i+EIR,i)，wIR,i＝EIR,i/(EVI,i+EIR,i)计算微光图像、红外图像低频第i个子块基于邻域能量区域化的融合权值，根据融合权值wVI,i和wIR,i调用公式：CF,i(x,y)＝wVI,i(x,y)×CVI,i(x,y)+wIR,i(x,y)×CIR,i(x,y)计算第i个子块融合后得到的低频子带系数CF,i(x,y)，其中，CVI,i(x,y)、CIR,i(x,y)分别为微光、红外图像第i个子块对应像素点(x,y)的像素点值的大小。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当Sj,l(x,y)＜α，根据公式：

计算高频子带系数

当Sj,l(x,y)≥α，根据公式：

计算计算高频子带系数 其中，α表示匹配度阈值， 分别表示微光

图像VI、红外图像IR在第j层l方向的子带系数， 分别表示为图像I在像素

点(x,y)的邻域能量区域化后的能量特征值，Sj,l(x,y)表示以(x,y)为中心的匹配度系数，与 分别表示第j层l方向的不同加权系数。