本文论述了红外与可见光动态图像融合方法及应用研究。 多源图像融合已经成为近年来图像工程的研究热点之一，在军事、医学影像、遥感图像和计算机视觉等领域得到了广泛应用。但是，目前大多数融合算法都是针对静态图像的融合问题进行研究，对于动态图像融合算法的研究较少。而在安全监视以及战场环境下的目标检测及识别等实际应用中，往往需要对来自多个传感器的动态图像(序列图像)进行融合处理。 基于实际项目的需求，对多源动态图像预处理、配准和融合进行算法的研究，并在此基础上实现红外与可见光多源动态图像获取平台集成方案和软件演示验证系统，主要工作如下： 1. 根据红外与可见光成像特点，使用椒盐噪声滤波和和周期性直线噪声对其图像滤波，并应用自适应灰度分段线性变换和基于直方图均衡的灰度重组对图像进行增强；进行图像配准时，应用基于轮廓匹配和特征点的方法，可以比较迅速的找到匹配位置，且能达到很好的配准效果。 2. 根据红外与可见光图像的特点，提出基于目标检测的动态图像融合方法，在可能多的保留目标信息的同时可以使背景信息具有较高的清晰度；在进行图像变换时，提出有限冗余离散小波变换方法，该方法既具有很好的移不变性，又具有高效的计算效率。 3. 基于图像融合定性评价和定量评价的不同方法，提出了图像的独立单因素指标、联合单因素指标、综合评价指标和图像融合评价体系概念，分析了构建图像融合评价体系的必要性，并基于ENVI/IDL平台实现了图像融合评价体系。 4. 以项目为背景，研制了一套高性能红外与可见光多源动态图像集成获取平台,该系统可以获取多源红外与可见光动态图像，演示验证多源图像的增强、配准和融合算法。 5. 以项目为背景，基于MATLAB和VC++平台，以红外和可见光融合为例，实现了融合系统开发平台的软件体系结构设计和相应的模块功能，为多源动态图像信息融合处理的工程化应用与推广奠定了坚实的基础。