红外与可见光视频融合,是将红外视频的辐射信息与可见光视频的细节信息进行互补融合的过程,能够有效提升视频融合质量及其精准探测性能,在医学影像、安防监控、防汛减灾、国防安全等领域具有极大的应用价值。然而,传统的视频融合技术中,由于融合算法和模型固定不能随着差异特征的改变而发生动态改变,从而造成了实际融合效果差的问题,严重制约着系统的智能化探测效果。因此,本文针对上述问题,从视频帧内帧间差异特征的研究、视频帧内差异特征与融合算法类集的映射关系等进行了深入的探讨,最终构建了差异特征驱动的红外与可见光视频拟态融合模型,该模型可突破因融合算法、规则、参数、结构等固定而造成融合效果较差的瓶颈。本文的主要研究内容如下:（1）视频帧内与帧间差异特征的研究。首先通过分析红外与可见光视频成像机理,明确了融合过程中的差异特征类型;然后利用公式定量描述了帧间差异与帧内差异特征的内涵;最后利用差异特征幅值的变化特性曲线直观阐述了动态场景下帧内差异特征的变化特点,为视频拟态融合模型的有效驱动奠定基础。（2）视频帧内差异特征与融合算法类集的映射关系研究。首先根据典型的融合算法对差异特征的融合效果进行算法分类,构建了针对红外与可见光视频融合的差异特征与融合算法类集;然后通过构造融合有效度与分布合成规则,建立了差异特征与融合算法类集间的映射关系;最后通过比较不同融合有效度度量方法和稳定度评价,验证了余弦相似度的融合有效度的有效性和可行性。（3）红外与可见光视频拟态融合模型的研究。首先,搭建了基于差异特征驱动的视频拟态融合模型的整体框架;其次,提出了一种基于熵权法的自适应融合有效度权重计算方法,对融合算法进行评分排序,在此基础上制定了不同序列最优融合算法选取的准则;然后,从主观和客观的角度来评价分析融合的结果,并对客观评价指标进行了综合构造;最后通过实验验证所提方法的可行性。