图像融合技术(Image Fusion Technology)作为多传感器信息融合的一个非常重要的分支，近二十年来，引起了世界范围内的广泛关注和研究热潮。其中，红外与微光图像融合是近年来夜视图像领域研究的热点。它们感应的是目标不同波段的辐射／反射，因此它们的输出信息具有互补性，采用融合处理技术，利用信息互补性，可有效扩展系统目标探测的空间和时间覆盖范围，提高系统的空间分辨率。本文的研究工作主要是围绕图像处理器的改进和算法的研究展开的，本文分析了本课题中红外、微光图像的来源和特点，针对像素级图像融合预处理中的两个关键技术——图像去噪和图像配准，研究了一种新的改进型中值滤波器，提出了一种新的基于加窗处理的图像配准方法，通过仿真实验验证了该方法可以达到像素级的配准精度；针对加权平均算法过于简单，小波算法过于复杂不能用于实时处理这一问题，提出了一种基于改进的加权中值的塔形分解的图像融合方法，通过仿真实验，证明了本文提出的基于改进的加权中值的塔形分解方法具有较好的融合性能，并取得了令人满意的融合效果；完成了系统的各软件模块的编写和调试，通过VHDL语言和原理图手段，在FPGA中完成红外与微光图像的实时融合，完成了与前端光学系统的联调工作，使整个系统的正常运行；对于融合系统的融合效果进行了分析，经过大量查阅资料，提出了基于TM320DM642DSP的实时图像融合处理器的改进方案。