作为多传感器信息融合的一个重要的分支，图像融合技术在军事、网络安全、医学成像等领域得到了广泛应用。近年来，随着红外与微光传感器技术的迅猛发展，红外图像与微光图像融合成为了夜视图像领域的一个热点课题。现代战争中，能否在微弱光线条件下更早、更远、更好地发现、观察对方已成为战争胜负的决定性因素之一。红外热像仪获取的图像对比度比较大、受环境影响小，其缺点是图像观察质量低；而微光夜视仪得到的图像虽然分辨率高、图像质量较好，但存在图像层次不够分明、受环境影响比较大等缺点。若采用某种算法将这两种不同的图像进行融合，便可发挥它们各自的优点，相互取长补短，则能大大提高夜视系统的目标观测能力。本文主要从基础理论着手，概述了国内外图像融合系统的发展现状，分析了红外图像与微光图像的来源和图像特点，介绍了几种图像预处理方法、图像融合算法与融合图像的评估方法，给图像融合系统的设计与实现提供了理论指导与技术支持。完成的工作有：1、研发了以TMS320DM642数字信号处理器为核心的图像处理板，并应用于对红外图像与微光图像进行融合处理；2、在比较分析的基础上，选择合适的图像融合算法并应用于该融合系统；3、在图像预处理中对图像进行了增强和相应的匹配处理，利用神经网络算法，通过DSP的程序构建，使融合程序可以正常运行；4、通过实验使输出的融合图像达到了实时要求，取得了令人满意的效果。