同一物体在不同频段的成像结果往往包含和体现出不同的直观信息,将它们有效地融合,可以展示出更丰富的信息,实现信息互补。太赫兹/毫米波无源探测成像技术,是一种通过探测不同物体在太赫兹/毫米波频段自身辐射亮温的差异来成像的技术,可以在成像图像上显示出隐匿的金属和非金属物品。将太赫兹/毫米波图像与可见光图像进行融合,能更好地体现场景、被检人外貌以及隐匿物品的综合信息,便于安检及监控等应用。本论文依托于实际科研项目,主要研究多频段图像融合算法。首先,对无源成像图像进行融合预处理,包括太赫兹与可见光图像的配准和隐匿物品区域的提取;然后,开展了多频段图像融合的方法研究,以期提升融合图像的对比度,降低噪声伪影,使融合后图像中的隐匿物品显示更明显。具体研究内容如下:（1）分析了基于多尺度分解和基于神经网络的图像融合方法,帮助形成了本论文提出的多频段图像高对比度显著性、低噪声伪影融合的技术研究思路。同时,介绍了基于区域和特征的配准方法,以及无源成像系统的基本工作过程,分析了太赫兹/毫米波图像特性,为图像融合在无源成像中的应用提供理论基础。（2）研究了太赫兹图像和可见光图像的配准算法,引入了先近似配准再精细配准的思路。首先,提取太赫兹和可见光图像中具有相似的人体区域,基于图像中代表人体区域的主体特征点进行近似配准;然后,以互信息为相似性度量,将近似配准图像作为起始图像,通过方向加速（Powell）算法寻优获取精确的空间几何变换参数。由此可以有效降低计算时间、避免Powell算法陷入局部极值点。（3）分析了一些融合方法导致融合图像低对比度、包含大量噪声和伪影的问题,提出了小梯度滤波与视觉几何组VGG网络（Visual Geometry Group）相结合的图像融合方法。针对“近似部分”,通过图像对比度显著性来得到权重分配,最终提高融合图像的对比度显著性;针对“残差部分”,利用VGG网络对源图像的多层深度特征进行提取,得到残差部分的权重分配,从而来降低融合图像中的噪声伪影。（4）针对图像融合在无源成像中的应用,提出了基于区域引导的改进融合方法。调整“近似部分”中隐匿物品区域的融合权重,使得太赫兹/毫米波和可见光的融合图像中的隐匿物品更加清晰明显,这对于实际安检及监控应用具有重要意义。