图像融合是信息融合领域的一项重要内容，目前算法研究方面已经取得了长足的发展，在决策级、特征级和像素级融合有很多成熟的算法可以应用。像素级图像融合是获取信息最多，检测性能最好，适用范围最广的一个融合层次，也是实时实现难度最大的一个层次，近年来成为国内外图像融合研究领域的一大热点。从以加权平均、PCA为代表的空间域图像融合法，到假彩色技术，调制技术，发展到目前以各种金字塔与小波变换理论为基础多分辨率融合技术，像素级图像融合算法研究已经日趋成熟，但是由于其数据量大，精度要求高，计算复杂，目前国内外关于实时实现的工程应用报道比较少。　　 本文针对实时图像融合技术进行研究，总结了目前各种常用算法的实现及其性能，以拉普拉斯金字塔为基础的图像融合算法是以多分辨率分析为基础的融合算法，该算法融合效果较好，利于实时实现。本文在研究该算法基础之上，对系统工作原理、软硬件实现需求进行分析，提出了系统的具体实现方案。搭建了以FPGA为运算核心的硬件实验平台，完成电路原理图及PCB设计与调试。通过合理的时序设计，充分利用并有效划分有限的FPGA内部存储资源，在不利用外部存储资源前提下，给出了基于verilog语言算法实现，并最终实现了两路图像的实时融合。实验结果表明，该系统能够成功对小于512×512×16bit的图像进行实时融合处理，信噪比不低于50dB，能够满足工程实际需求。