图像融合作为近年来兴起的横跨多个科技领域的一门学科,逐渐受到了国内外的重视。不管是军用的夜间作战、雷达预警、还是视频监控、医疗设备等方面都占据着举足轻重的作用。随着传感器制造业的兴起与发展,图像传感器种类多种多样。随着图像融合的发展,基于多尺度分析的图像融合领域已成为国内外学者研究热点,融合算法层出不穷。本文通过查阅大量国内外学者文献,研究基于多尺度分析领域图像融合思想并提出了两种改进算法,使用以树莓派为核心的嵌入式平台下验证其实用性。本文研究内容如下:(1)详细研究图像融合理论过程、层次、融合规则、评价方式,为后续算法的改进与实验打下基础。(2)深入研究基于多尺度分析图像融合领域的经典算法,对Contourlet算法、NSCT算法进行仿真实验,掌握算法具体步骤与优缺点。(3)提出两种基于NSCT域的图像融合改进算法,一种是基于区域能量动态加权融合算法,在低频用基于区域能量动态加权规则;另一种为基于NSCT域动态WNMF算法,在低频以突变度为阈值,使用动态WNMF融合规则,在高频用基于区域能量匹配度融合规则,其中高频最高层用绝对值取大法,其余各层用区域方差选大法。为判断两种算法融合效果,选择已配准的两组红外可见光图像和一组多聚焦图像进行融合仿真实验,通过主观与客观评价标准,得出融合效果较高的融合算法。(4)构建基于树莓派的嵌入式图像融合系统,选择基于NSCT域动态WNMF算法,将两组已配准红外与可见光图像,及一组使用SIFT算法配准的拍摄图像输入硬件系统中融合,根据主观与客观融合评价标准证明该硬件平台具备一定实用性。