1.一种基于域变换滤波器与稀疏表示的图像融合方法，其特征在于，包括以下步骤：根据源图像获取对应的可见光图像和红外图像；

基于低通滤波器分别对可见光图像和红外图像进行分解，得到可见光图像高频子带系数、可见光图像低频子带系数、红外图像高频子带系数和红外图像低频子带系数；

基于稀疏表示策略，根据可见光图像高频子带系数和红外图像高频子带系数计算融合高频子带系数；

基于域变换滤波的低频融合规则，根据可见光图像低频子带系数和红外图像低频子带系数计算融合低频子带系数；

将融合高频子带系数和融合低频子带系数叠加，得到融合图像；

所述基于域变换滤波的低频融合规则，根据可见光图像低频子带系数和红外图像低频子带系数计算融合低频子带系数这一步骤，其具体包括：将可见光图像低频子带系数和红外图像低频子带系数进行归一化，得到归一化后图像；

利用滚动引导滤波器对归一化后图像进行处理，得到滤波结果；

对滤波结果进行迭代更新，得到迭代结果；

检测迭代结果的结构并生成初始决策图；

引入均值滤波器对初始决策图进行判断，并根据判断结果返回数值，得到显著结构图像；

基于迭代的域变换滤波器对显著结构图像进行滤波处理，得到对应的域变换滤波输出；

根据域变换滤波输出将可见光图像低频子带系数和红外图像低频子带系数进行融合，得到融合低频子带系数。

2.根据权利要求1所述一种基于域变换滤波器与稀疏表示的图像融合方法，其特征在于，所述基于稀疏表示策略，根据可见光图像高频子带系数和红外图像高频子带系数计算融合高频子带系数这一步骤，其具体包括：对可见光图像高频子带系数和红外图像高频子带系数进行滑窗取块处理，得到对应的图像块集；

将图像块集中的图像块拉成列向量，得到稀疏系数向量；

基于OMP算法对稀疏系数向量进行优化求解并融合，得到融合的稀疏向量；

结合融合的稀疏向量和预设的过完备字典，得到融合的列向量；

将融合的列向量重构并插入对应的原始位置，得到融合高频子带系数。

3.根据权利要求2所述一种基于域变换滤波器与稀疏表示的图像融合方法，其特征在于，所述将融合的列向量重构并插入对应的原始位置，得到融合高频子带系数这一步骤，公式表示如下：上式中， 表示融合高频子带系数， 表示重构后的第k个图像补丁，K表示补丁数量。

4.根据权利要求2所述一种基于域变换滤波器与稀疏表示的图像融合方法，其特征在于，还包括对预设的过完备字典进行预训练，具体步骤包括：选取图像作为训练样本；

基于多尺度细节增强技术对训练样本进行预处理，得到预处理后样本；

基于滑动窗口技术对预处理后样本进行处理，收集图像补丁并构建训练集；

基于K‑SVD算法，根据训练集训练过完备字典，得到预设的过完备字典。

5.根据权利要求1所述一种基于域变换滤波器与稀疏表示的图像融合方法，其特征在于，所述利用滚动引导滤波器对归一化后图像进行处理，得到滤波结果这一步骤，公式表示如下：上式中， 表示可见光低频子带系数 在中心像素m处的高斯滤波，表示归一化，表示 处相邻像素的集合，表示领域像素，结构尺度参数 定义为高斯核的最小标准差。

6.根据权利要求1所述一种基于域变换滤波器与稀疏表示的图像融合方法，其特征在于，所述根据域变换滤波输出将可见光图像低频子带系数和红外图像低频子带系数进行融合，得到融合低频子带系数这一步骤，公式表示如下：上式中，表示融合低频子带系数， 表示迭代T次后的域变换滤波输出， 表示可见光低频子带系数， 表示红外光低频子带系数。

7.一种基于域变换滤波器与稀疏表示的图像融合系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述一种基于域变换滤波器与稀疏表示的图像融合方法，包括：获取模块，用于根据源图像获取对应的可见光图像和红外图像；

分解模块，基于低通滤波器分别对可见光图像和红外图像进行分解，得到可见光图像高频子带系数、可见光图像低频子带系数、红外图像高频子带系数和红外图像低频子带系数；

第一融合模块，基于稀疏表示策略，根据可见光图像高频子带系数和红外图像高频子带系数计算融合高频子带系数；

第二融合模块，基于域变换滤波的低频融合规则，根据可见光图像低频子带系数和红外图像低频子带系数计算融合低频子带系数；

系数叠加模块，用于将融合高频子带系数和融合低频子带系数叠加，得到融合图像。