图像融合是指对多个图像传感器获得的互补或冗余信息进行集合的过程，其思想是运用一定的算法，把工作在不同波段、具有不同成像机理的图像传感器对同一场景的多个图像信息融合成一副新图像，使得新图像更加适合人的视觉感知，或者满足图像处理中的分割、特征提取、目标识别的需要。本文主要研究红外和可见光图像融合方法。本文阐述基于多分辨率分析图像融合的基本原理，主要包括基于拉普拉斯金字塔分解的图像融合基本原理，基于小波变换的图像融合基本原理，基于平稳小波变换的图像融合基本原理和基于非下采样轮廓波变换的图像融合基本原理，并分析各种基于多分辨率分析图像融合方法的优劣。在传统基于多分辨率分析的图像融合框架下，本文研究基于图像分割和多分辨率分析的红外和可见光图像融合框架。该框架的主要思想是运用图像分割将红外图像分割为目标和背景图像，然后将红外背景图像和可见光图像运用多分辨率分析融合方法融合得到融合背景图像，再将红外目标和融合背景图像融合得到最终的融合图像。在基于图像分割和多分辨率分析的红外和可见光图像融合框架下，本文研究基于图像分割和平稳小波变换的红外与可见光图像融合方法。该方法运用最大类间方差和边缘检测相结合的图像分割方法将红外图像分割为目标和背景图像，并将空间频率取大的融合准则应用到红外背景和可见光图像的融合中，再利用加权求和方法将红外目标图像和融合背景图像融合得到最终的融合图像。实验结果表明，该融合方法无论在客观评价还是主观评价上都取得了较好的效果。本文还研究基于灰度直方图熵和平稳小波变换的红外与可见光图像融合方法。该方法运用灰度直方图熵和边缘检测相结合的图像分割方法将红外图像分割为目标和背景图像，然后将高斯模糊逻辑权值融合准则应用到红外背景和可见光图像经平稳小波分解的低频子带融合中，并用加权求和的方法将红外目标和融合背景图像融合得到最终的融合图像。实验结果表明，该融合方法很好地改善了图像的主观视觉效果，其客观评价标准也有明显提高。