融合效果较好的假彩色图像应当具有突出的目标、清晰的细节和自然舒适的背景颜色,便于目标的识别、定位和跟踪。本文在分析源图像、几种颜色空间、人类视觉系统、响尾蛇视觉系统特性的基础上,进行多波段图像仿生假彩色融合及评价研究。在分析源图像和颜色空间特性的基础上,讨论了假彩色融合过程中源图像的各种信息与颜色空间各个通道之间的映射关系,并实现了简单假彩色融合。简单假彩色融合图像存在背景颜色差或目标不明显的问题,需要改进算法。为了突出假彩色融合图像的目标,采用数学形态学方法增强了源图像的目标信息。而基于人眼视觉特性的算法可以得到较好的背景颜色。因此,本文分析了人类视觉特性及视觉信息的传递原理,对神经元的对抗受域功能进行实验测试,得到相关参数的取值范围。在此基础上,对人类视觉系统的神经元进行数学建模,结合RGB、HSV、YIQ颜色空间组建基于人类视觉特性的假彩色融合模型。此算法融合结果的目标和背景颜色都得到明显改善,但是目标与背景颜色的差异还不够大,背景颜色的协调性和舒适度还不够好。响尾蛇具有天然处理可见光和红外信息的生理功能,将其用于本课题的可见光和红外图像融合研究具有重要的意义。因此本文在分析响尾蛇视觉特性的基础上,利用或、与、增强和抑制神经元来分别模拟响尾蛇的六种双模式细胞。结合响尾蛇视觉和颜色空间的特性,探讨研究假彩色融合的神经网络模型,取得了较好的融合效果。评价系统是图像融合技术研究的重要组成部分,本文采用直方图统计对比的方法对假彩色融合图像进行主观评价;根据色度学和颜色空间特性,探索了假彩色融合图像的客观评价方法。提出利用主观评价和客观评价相结合的方法来评价假彩色融合图像。