红外与微光图像融合是近年来夜视图像领域研究的热点。红外热像仪具有图像对比度大、观察距离远、观察条件受外界环境影响较小可以实现“全天候”“全被动”观察的优点，同时存在着只敏感于目标场景的辐射、对目标亮度不敏感、观察质量不高的缺点。而微光夜视仪的图像质量较好、分辨率高、刻画细节能力好，同时也存在着受外界环境条件影响大、图像层次不分明等缺点。若能将两种图像以某一算法进行融合的话，则可以充分发挥各自的优点，弥补彼此的不足，从而提高夜视系统的观测能力。 本论文就“红外与微光图像融合实时处理系统硬件设计”展开工作：从课题中红外和微光图像的来源出发，研究了两种图像各自的优缺点，提出了进行图像融合的必要性；总结了目前图像融合领域的常用算法并选择加权平均法作为本论文硬件设计的指导；围绕加权平均法设计了以ALTERA公司的FPGA EPlC20和TI公司的DSP TMS320VC33为核心的系统和硬件电路，实现了红外与微光图像加权平均融合处理的实时化，最终给出了实验结果。本论文还对系统的改进做了部分工作，使用目前TI公司的DSP芯片TMS320C6416对大小为320×240的红外图像的边缘提取算法包括Sobel、Prewitt和Laplacian算子的实时性进行测试，为系统将来的改进提供实验基础。