图像融合技术作为多传感器融合的一个重要分支--可视信息的融合,近二十年来引起了世界范围的广泛关注和研究热潮。图像融合的主要目的是通过对多幅图像间冗余数据的处理提高图像的可靠性,通过对多幅图像间互补信息的处理提高图像的清晰度。近年来,图像融合已成为图像理解和计算机视觉领域中一项重要而有用的新技术。本文探讨的是红外光图像与可见光图像的像素级图像融合技术。本文首先介绍了图像融合技术研究的背景,描述了图像融合的基本概念、层次、应用及国内外研究动态,阐述了像素级图像融合技术的基本原理和方法。最后对于图像融合的三个步骤;图像的去噪、图像的配准、图像的融合分别进行了深入研究,并且给出了实验数据和结果分析。本文的主要工作和成果包括;1.图像去噪的研究;仪器在拍摄图像的过程中,难免会受到噪声的干扰,去噪效果的好坏对图像的可视性以及图像的融合会产生重要的影响,通过对传统的去噪方法研究和分析,考虑到中值滤波方法实现简单、通用性强,选用中值滤波作为图像融合的前期处理方法。2.图像的配准;提出了一种基于特征点提取和hausdorff距离的图像配准方法,该方法通过对图像做Gabor卷积,然后用能量测度公式提取特征点,将得到的特征点结合Hausdorff距离计算仿射变换公式里的变换系数,大大提高了计算精度,同时考虑到运算速度,设计了易于实现的搜索策略。3.图像融合技术研究;通过对空间域和变换域的融合算法进行研究和分析;提出了一种基于小波变换的图像融合算法,算法针对小波变换后的低频分量和高频分量的不同特点,选用了不同的准则进行融合,通过小波逆变换得到融合图像。实验结果表明,这种算法充分考虑了小波变换的特点和人眼视觉特性,具有增强图像的空间细节能力,融合效果良好。