随着成像传感器等技术的快速发展和实际使用环境的日益复杂化,单一的成像传感器很难满足目前的使用需求,而多成像传感器系统可将多个成像传感器获得的互补或冗余信息进行集合,能更好地满足实际需要。目前已出现多种多成像传感器系统,本文主要研究的是红外与可见光图像相结合的成像系统,着重研究了红外图像与可见光图像的配准技术以及融合技术。本文主要贡献如下：(1)通过研究图像配准的基本理论和方法,针对红外与可见光图像的特点,提出了一种结合边缘对齐度与互信息的图像配准方法。首先通过小波变换模极大值得到红外与可见光图像的边缘图像,再分别计算它们的对齐度和归一化互信息,并将对齐度和归-化互信息自适应加权平均得到新的相似性测度函数,最终通过计算相似性测度函数的极值求得待配准图像间的变换参数。实验结果表明,该方法减少配准所需的时间,具有更高的精确性和鲁棒性。(2)通过研究图像融合的基本理论及基于多尺度几何分析的图像融合方法和智能图像融合方法,将非下采样Contourlet变换引用到红外与可见光图像融合中。首先将图像分解成低频子带和若干个高频子带,对于低频子带选用区域加权平均能量法的融合规则,而在高频子带选用脉冲耦合神经网络的融合规则,最后经非下采样Contourlet逆变换得到融合图像。对比实验结果表明,本文提出的融合算法可以取得较好的效果,优于其它几种用于对比的融合方法。本文研究成果为开发融合效果良好的图像融合方法,进而为红外与可见光图像融合实际应用提供了新的途径。