近年来,图像融合技术在机器视觉、图像分析等领域发挥了重要作用,受到了越来越多的关注。通过该技术能够获得比单一源图像更全面、更精细、更可靠的融合结果。本文首先通过对红外与可见光图像成像特点的分析,提出基于区域窗口与多尺度相结合的图像融合新算法,该算法采用PCNN分割方法,然后结合常用的主观视觉和客观参数评价方法,对不同算法的仿真结果进行对比,验证该算法的有效性。本文的主要工作如下:(1)分析了红外与可见光成像传感器的成像特性与多尺度分析工具的变换原理,重点介绍了NSCT的平移不变性,并结合仿真对比,研究多尺度分析工具移变性对融合算法的影响。(2)提出了基于区域窗口与多尺度结合的图像融合方法,该算法采用PCNN分割方法,通过与其他相关算法的对比,验证了该算法中融合规则的优越性以及分割方法选择的合理性。(3)采用本文提出的图像融合算法与其他相关算法,对几组不同应用场景下的红外与可见光图像进行分析,通过常用的主观视觉和客观参数的评价方法,验证了本文算法的可应用性。(4)基于Matlab中的GUI模块,实现了图像融合仿真软件,方便算法的可视化以及算法之间的对比分析。通过以上内容研究,本文提出的基于区域与多尺度的融合算法在对不同应用场景的红外与可见光图像进行融合时,得到的融合结果对源图像中目标信息和背景信息的提取和保留效果均比较好。因此,该算法适合用来做这两类图像的融合。