图像融合技术是一种基于信息融合理论的图像处理新技术。对图像进行融合处理时,通过对图像上关于场景和目标冗余信息的处理,能够极大提高对融合图像分析的准确性以及结果的可靠性;通过对互补信息的处理,能够极大增加融合图像的信息量。红外技术在当今军事和民用方面有着广泛的应用前景和巨大的需求。目前,可见光和红外图像已经成为图像融合技术的一个非常重要的分支,在国内外有着普遍的关注和大量的研究。对可见光图像和红外图像进行融合操作,一方面可以利用红外图像中关于场景和目标温度分布的信息,另一方面又能利用可见光图像中关于场景和目标详细的细节信息。可见光图像和红外图像融合技术的研究不仅仅具有学术价值,其成果在医疗卫生、航空航天、军事国防、消防、安全等领域有着巨大的需求和市场。本文主要从配准处理和融合处理两个部分展开研究。在图像的配准操作中,提出了基于边缘检测和基于互信息理论的两种配准方法,最后,对图像进行了配准实验。结果表明这两种方法对于可见光图像和红外图像均有很好的配准效果。对于图像的融合处理,先使用像素加权法对源图像进行处理,并对结果进行了分析。随后利用小波变换理论进行处理。本文采用基于窗口的融合方式,对于低频分量,提出一种低频分量系数加权和阀值判断红外图像优先级相结合的融合方法,在窗口内使用局部能量计算两幅图像低频分量的权值;对于高频分量,提出一种高频分量系数加权和阀值判断可见光图像优先级相结合的融合方法,在窗口内,使用基于局部方差的方法来计算两幅图像高频分量系数的权值,最后,对实验结果进行客观评价和对比。对比的结果表明,这种方法不仅能够很好的满足可见光和红外图像的融合要求,其效果明显优于像素加权法,而且融合的图像有很好的层次感和良好的视觉性。