随着夜视技术的迅猛发展,微光、红外成像探测器被广泛地运用于社会安全监控领域中。由于单波段成像传感器无法提供全面的信息,不利于人们捕捉重要信息,因此需要进行多波段夜视图像信息融合以便实现警务人员对社会治安的准确监控。本文根据安全监控系统要具有体积小、重量轻、便携带等实际性要求,设计并研制出一种基于微光与红外图像融合的警用夜视头盔。为克服以往社会安全监控系统存在体积大、价格昂贵等缺点,本文开展了夜视头盔系统的设计与研制。该系统通过体积小、质量轻的WAT-902H型微光相机和GT320CM-A00型红外相机获取图像源,采用TI公司的DM642进行实时图像融合,最终将融合图像以PAL格式输出以便进行目视观察。图像融合处理模块是所研制夜视头盔系统的重要组成部分。本文在对已有图像融合算法进行比较研究的基础上,针对融合图像存在细节不清晰等缺点,提出并研究了两种新型高低频融合准则的图像融合算法,即基于局部特征残差与统计匹配的图像融合算法以及基于局部梯度相关性与差值统计特征的图像融合算法。这两种算法充分利用小波方向性以及图像局部统计特征有效提取图像纹理信息。实验结果表明,这两种算法能使视觉效果和客观指标得到较大的改善。根据DM642以及现有融合算法的特性,本文对所提出的算法进行了改进优化,成功解决了图像实时融合、显示技术的难题。本文最后系统验证了所研制的夜视头盔的融合、彩显功能。对改进后的算法进行不同场景实验,实验结果表明,该整机系统能够达到实时处理要求,且融合图像信息丰富,有助于警务人员及时发现可疑目标。