随着科学技术的发展和进步,人们对图像品质的追求越来越高。由于可见光图像能够很好的描绘场景中各个物体的外形结构,具有较好的轮廓表现力,而红外图像对物体的边缘表现力不足,却直接反映了物体的表面温度分布情况,对监测、识别等功能提供了依据,所以将可见光与红外图像信息融合为一体具有较高的研究价值。本文主要内容是通过使用计算机图像处理方法,对同一场景的可见光图像和红外图像进行融合处理,得到一幅单一的融合图像,它成功包含了两幅源图像的信息。首先对严格配准后的输入图像进行快速小波分解(Mallat变换),将空间域图像信息分离到多个频率子带。然后,鉴于低频部分主要表现图像整体信息,高频部分则主要携带图像细节信息,本文对高低频子带图像分别采取不同的融合方法,在传统的区域能量选大法的基础上进行算法改进以实现高频子带融合,而对低频子带图像直接使用几何平均方法,得到融合后的子带图像。最后,对融合后的小波系数进行Mallat逆变换,得到单一的融合结果图像,完成了可见光图像和红外图像的融合处理,实现了两者的信息综合,其融合结果图像既保留了可见光图像的清晰的轮廓信息,同时也显示了目标物体的表面温度分布情况。本文的特色在于对传统融合算法进行改进,对融合结果进行了客观的质量评价,并充分利用Qt开发平台,基于C++语言进行编程,将图像处理算法与应用程序开发结合起来,成功完成了可将光图像和红外图像融合系统的设计与实现。软件将可见光和红外图像的互补信息,经过计算机图像处理,实现源图像的信息融合,场景的外形边缘信息以及其表面温度分布情况的集中显示,对人眼观察、目标识别或者进一步图像处理都具有重要意义。