1.一种基于稀疏表示和邻域能量清晰度算子的图像融合方法，其特征在于，包括以下步骤：根据源图像获取对应的灰度图和彩色图；

将彩色图进行格式转换，得到Y通道图像、U通道图像和V通道图像；

将灰度图和Y通道图像进行分解并按层融合，得到融合后的Y通道图像；

根据U通道图像、V通道图像和融合后的Y通道图像进行格式转换，得到融合图像。

2.根据权利要求1所述一种基于稀疏表示和邻域能量清晰度算子的图像融合方法，其特征在于，所述将灰度图和Y通道图像进行分解并按层融合，得到融合后的Y通道图像这一步骤，其具体包括：基于低通滤波器分别对灰度图和Y通道图像进行分解，得到灰度图细节层、灰度图基础层、Y通道图像细节层和Y通道图像基础层；

将灰度图细节层与Y通道图像细节层融合，得到融合后的细节层；

将灰度图基础层与Y通道图像基础层融合，得到融合后的基础层；

根据融合后的细节层和融合后的基础层进行图像重构，得到融合后的Y通道图像。

3.根据权利要求2所述一种基于稀疏表示和邻域能量清晰度算子的图像融合方法，其特征在于，图像分解的公式表示如下：Id＝I‑Ib

T

上式中，gp＝[‑1,1]和gq＝[‑1,1] 分别表示垂直方向和水平方向的梯度算子，β表示控制低通滤波器的正则化参数，Ib表示图像I的基础层，Id表示图像I的细节层， 表示F范数的平方。

4.根据权利要求2所述一种基于稀疏表示和邻域能量清晰度算子的图像融合方法，其特征在于，所述将灰度图细节层与Y通道图像细节层融合，得到融合后的细节层这一步骤，其具体包括：基于邻域像素活跃水平对灰度图细节层和Y通道图像细节层检测，得到对应的局部邻域细节检测算子；

根据局部邻域细节检测算子进行比较，生成灰度图细节层显著决策图和Y通道图像细节层显著决策图；

根据灰度图细节层显著决策图和Y通道图像细节层显著决策图，得到融合后的细节层。

5.根据权利要求4所述一种基于稀疏表示和邻域能量清晰度算子的图像融合方法，其特征在于，所述局部邻域细节检测算子LSD的计算公式如下：上式中， 表示细节层Id在(x,y)位置处的局部邻域活跃度的总和，表示局部邻域活跃度， 表示邻域窗口大小， 表示邻域能量，表征细节层Id在点(x,y)处的能量，a和b分别表示在 邻域内与中心像素点(x,y)水平和垂直方向上的像素距离。

6.根据权利要求2所述一种基于稀疏表示和邻域能量清晰度算子的图像融合方法，其特征在于，所述将灰度图基础层与Y通道图像基础层融合，得到融合后的基础层这一步骤，其具体包括：分别对灰度图基础层与Y通道图像基础层进行滑窗取块处理，得到对应的图像块集；

将图像块集中的图像块拉成对应的列向量，并进行稀疏表示系数选择，得到融合基础层的稀疏表示系数；

根据融合基础层的稀疏表示系数进行线性表达，得到融合后的基础层。

7.根据权利要求6所述一种基于稀疏表示和邻域能量清晰度算子的图像融合方法，其特征在于，采用L1范数取大的规则进行稀疏表示系数选择，公式表示如下：上式中， 表示融合的基础层的稀疏表示系数， 和 分别表示图像X和图像Y的基础层的稀疏表示系数，|| ||1表示L1范数。