图像融合技术是一门综合了传感器技术、图像处理、信号处理、计算机和人工智能等多种学科的有巨大应用前景的现代高新技术。图像配准是图像融合的必要的先期工作,而图像融合质量评价对于在实际应用中选择适当的图像融合算法以及改进现有的融合算法和研究新的融合算法都有极其重要的意义。本文在研究灰度图像的融合和融合评价机制之外,还针对彩色图像的应用日益广泛的趋势,对彩色图像的配准和彩色图像杂波的量化方法进行了试探性研究,主要开展的研究工作如下:(1)结合视觉辅助任务的具体应用要求和使用的源图像:红外图像和可见光图像的特点,将图像结构相似度引入到图像融合过程中,提出了一种基于红外特征和区域相似的图像融合方法,得到的融合图像既保留了可见光图像的几何和纹理细节信息,又保留了红外图像的目标信息,增强了融合图像的对比度,降低了场景释义的难度,同时提高了运算速度;(2)研究了图像融合质量评估的客观和主观评价方法,提出了一种新的与主观评价结果一致的基于图像相似的图像融合质量的客观评估方法;(3)系统地对四元数离散傅立叶变换的性质进行了总结、推导和证明,定义了四元数相位相关——标准相位相关的四元数域扩展,分析了相位相关由复数域扩展到四元数域出现两种形式(本文提出的四元数相位相关和Sangwine提出的超复数相位相关)的原因,理论分析和实验结果均证明本文提出的四元数相位相关是标准相位相关向四元数域扩展的正确形式;(4)提出了一种基于四元数离散傅立叶变换的彩色图像的配准方法,这种方法彻底摒弃了将彩色图像转化为灰度图像再利用灰度图像配准算法进行配准的思想,配准过程中将彩色图像作为一个整体进行处理,克服了以往彩色图像转化为灰度图像过程中的色彩信息损失影响图像配准精度的问题;(5)研究了图像的杂波尺度与目标探测应用中的图像融合质量评估之间的关系,进而指出图像的杂波量化尺度可用于此类图像融合的质量评估中;(6)提出了一种基于四元数相位相关的彩色图像杂波量化方法,通过实验验证了此方法的有效性和优越性。