多光谱图像融合是指将多幅从不同光谱范围的传感器获得的关于同一场景的图像的信息特征组合到一起,产生一幅新的图像。利用不同光谱图像之间在时空上的相关性及信息上的互补性,得到对景物更全面、准确的描述。多光谱融合图像相比单一光谱图像优势明显,具有广阔的应用前景。本文对红外和可见光图像的自动配准和融合技术,及其在数字信号处理器硬件平台上的实现及优化问题进行了研究。本文采用了以TI公司生产的多媒体数字信号处理器TMS320DM642为核心的硬件平台,搭建了双路图像采集和处理系统。论文首先介绍了整个系统的硬件结构,说明了各个模块的工作过程,编写了基于DSP/BIOS实时内核的DSP程序和主机控制软件,实现了双路图像的实时采集和显示。论文随后介绍了图像自动配准和融合的实现方法。在分析了目前常用的各种图像配准和融合方法优缺点的基础上,根据红外图像和可见光图像的特点,本文提出了一种基于图像边缘的搜索配准算法以及伪彩色的图像融合算法。首先采用Canny算子提取两幅图像中一致程度较高的边缘特征,作为配准的基准,再通过搜索的方式得到最佳坐标变换参数。融合阶段首先对红外图像进行伪彩色增强,提高了图像的对比度,再采用加权平均的方法实现红外图像和可见光图像的融合。通过实验证明,本算法实现简单,配准精度较高,融合结果较好的保留了原图的信息,效果令人满意。论文最后介绍了算法在基于DM642的图像处理系统上的实现过程。由于系统资源的限制和实时性的要求,针对特定的对象,对算法的步骤进行了简化,优化了搜索过程,有效的减少了运算量。为了充分发挥硬件平台的性能,重写了算法的C语言代码,采用了各种基于硬件的优化方法,实现了算法的软件流水和并行计算,生成了高效率的目标执行程序。通过实验验证,系统实现了红外和可见光图像的实时配准和融合。图像融合技术是当前的研究热点,本文的工作对于多光谱图像的配准和融合方法,基于DSP平台的图像处理系统及软件优化等方面的研究,具有一定的参考价值。