红外与可见光图像融合可以得到红外辐射信息和可见光细节信息互补的融合图像,逐渐在目标检测、识别和监控等军事或民用任务中得到广泛应用,是图像融合领域的重要研究方向。多级潜在低秩表示的图像分解,能够提取图像中全局结构信息和局部结构信息,有利于提升图像融合效果。本文针对多级潜在低秩表示的红外和可见光图像融合方法展开深入研究,论文主要工作如下:（1）针对多级潜在低秩表示中核范数对秩函数的逼近易产生偏差而影响融合效果的问题,提出基于加权Schatten p-范数多级潜在低秩分解（WSN-MDLat LRR）的红外和可见光图像融合方法。利用加权Schatten p-范数代替核范数逼近秩函数,通过WSN-MDLat LRR将源图像分解为基础图像和多级细节图像,采用区域能量加权法融合基础图像,采用核范数加权法融合细节图像,最后将基础图像与细节图像相加得到融合图像。实验结果表明,相比MDLat LRR（即p=1的WSN-MDLat LRR）算法,WSN-MDLat LRR能得到不同图像的最优融合结果,更具有通用性。（2）源可见光图像质量不佳时,多级潜在低秩表示（MDLat LRR）不能有效解决图像的清晰度和对比度较低的问题,导致融合图像的视觉效果仍然不太理想。针对该问题,提出一种MDLat LRR结合Retinex增强和多视权重的图像融合方法,采用MDLat LRR分解源图像,对基础图像通过Retinex图像增强提升图像质量,然后加权平均融合,采用核范数与多视觉权重融合方法融合细节图像,最后将基础图像与细节图像相加得到融合图像。实验结果表明,相比MDLat LRR算法,不论是主观还是客观评价方面,所提算法均具有更优的融合性能。（3）针对彩色可见光和红外图像融合问题,提出了三种基于多级潜在低秩分解的融合方法,即RGB三通道融合、基于HSI变换的融合以及基于YCb Cr变换和细节注入的快速融合。经实验比较,通过主观视觉和客观指标对三种融合方法进行了对比分析。（4）采用Matlab图形界面工具设计并开发了一个红外与可见光图像融合系统,该系统包括图像融合初始化、图像融合处理和融合质量评估三个模块。用户可以根据实际需要选用适当的图像融合方法实现融合,并能够实时显示融合结果和客观评价指标。