红外与可见光图像融合是异类多传感器图像融合技术的一个重要分支。图像融合可有效地利用红外图像中的目标特征与可见光图像中的场景细节,更全面精确地描述所研究的对象,在场景监视、战场侦察、资源探测等领域均具有重要的应用价值,近年来还被广泛应用于环境监测的许多方面。论文主要研究基于多尺度变换的红外与可见光图像融合技术,对常见多尺度变换算法,包括金字塔变换、小波变换、非下采样轮廓波变换、非下采样剪切波变换等进行了大量分析。在此基础之上,针对热烟羽红外与可见光成像特性,论文深入探讨了融合过程中的多尺度分解、重构,高低频子带融合规则的评估、选择和改进,主要研究工作包括:(1)针对非下采样轮廓波变换迭代滤波运算严重影响分解重构的效率的问题,提出了一种基于快速非下采样轮廓波变换的红外与可见光图像融合算法。改进的分解方法根据分解的尺度和方向级数分别卷积非下采样金字塔滤波器组和非下采样方向滤波器组中相应的滤波器,对源图像滤波直接生成子带图像,在提高图像分解速度的同时,也相应减少分解迭代滤波的运算量。低频系数融合采用基于区域能量的融合规则;高频系数融合提用一种基于自适应梯度的融合规则,通过高频子带图像的梯度图自适应地平衡高频系数的权重。(2)为了进一步提高图像的分解重构效率,提出基于快速非下采样剪切波变换的红外与可见光图像融合算法。改进的分解方法根据分解的尺度卷积非下采样金字塔滤波器组中相应的滤波器,用卷积结果对源图像进行滤波,直接生成子带图像。低频系数融合提出一种基于标准差的区域特性量测方法;最高频系数采用区域能量取大的融合规则;其他高频系数的融合提出了两种改进融合方法,分别将高频子带图像的区域标准差和改进的拉普拉斯能量和与梯度特性相结合,使融合结果中的边缘纹理信息更加明显。(3)在提出的改进融合算法基础上,结合目标提取,实现了红外与可见光图像的彩色融合。通过设定阈值对红外图像进行分割,利用IHS变换把可见光图像的色彩信息传递给背景区域,使其符合人眼视觉感知习惯,目标区域通过伪彩色变换处理,提供更加丰富的热烟羽目标温度分布细节信息。研究结果可用于获取热烟羽区域时空分布信息,提高对热烟羽目标的识别能力和对环境的释义能力,为环境的综合治理提供一定的科学依据。