近些年来,多传感器融合技术获得了持续的发展,传感器间的协同工作自然而然得到了实现。伴随着使用人员对视频图像处理系统性能的要求不断提升,新型传感器陆续出现,性能指标也得到提高,融合多个图像传感器的数据来获取更优的系统性能也就必然成为研发人员的研究方向。随着数据融合理论日益完善,不管是在军用还是民用市场,图像融合技术都得到了很重要的应用。而在众多图像传感器中,红外传感器在军事领域中占据着重要地位,其中红外与可见光图像融合技术格外受到研发人员的重视。在一些发达国家,上个世纪90年代就已经开始了研究工作,并且投入了大量的人力和物力,取得了很有意义的成果,尤其是在美国已经在大量的武器装备上采用了该项技术。而相比国外,国内在关键技术上存在缺陷,因此相关方面的研究工作开始也较晚,据资料显示,目前只有北京理工大学和南京理工大学近些年来一直投身于图像融合技术的研究,并成功开发出了实时融合处理系统,但都停留在实验阶段,只有少数机构或者企业将该项技术应用于产品当中。本文对红外与可见光图像的灰度融合方法进行了系统的分析研究,主要研究内容以及成果如下:1.对已经存在的成熟灰度融合算法进行仿真分析。随着科研人员的不断研究,相继出现了很多的融合算法,主要分为灰度融合和彩色融合。灰度图像融合方法主要有像素加权、拉普拉斯金字塔、基于小波变换的图像融合等等,彩色图像融合方法主要有MIT算法、TNO算法以及彩色传递方法等等,本文针对灰度融合方法进行了仿真以及分析。2.对基于小波变换的图像融合方法进行分析研究。本文以多分辨率分析理论作为分析基础,从传统的小波变换图像融合方法入手,重点考虑红外与可见光图像传感器的不同成像特点,实验对比得到传统融合方法所存在的缺陷,最后对该方法进行改进,提出了一种具有自适应思想的融合方法。3.对基于区域分割的融合算法进行研究。由于上述改进方法仍存在需要改进的地方,本文接下来研究了聚类分割理论,以分割区域为单位进行融合,使得融合结果达到了突出红外感兴趣目标,同时保留可见光中自然场景的目的,实验表明红外的不真实纹理信息对最后融合结果影响非常小,融合结果更适合人眼观察习惯。最后,总结全文内容,并对融合技术下一步的研究进行了展望。