异类多传感器图像融合是将两种或多种不同类型的传感器图像进行处理,得到融合图像的过程。红外图像与可见光图像存在互补性,在军事和民用领域有着巨大的应用价值,本文对红外图像与可见光图像进行融合,重点对融合算法进行了研究。首先,研究了图像融合的相关理论,重点分析了图像预处理中的配准部分,在此基础上通过傅里叶-梅林变换和SURF两种算法实现了图像的配准工作。其次,采用小波变换、NSCT作为多分辨率分析工具,通过对融合规则的合理制定,得到了三种不同的融合方法。通过融合实验,获得了三种融合方法的融合图像和客观评价指标。最后,提出了本文的融合算法。运用多分辨率分析工具NSCT对图像进行分解,得到了图像的低频子带和高频子带信息。然后,对融合规则进行制定,将经过NSCT分解的子带图像作为PCNN的输入,通过PCNN迭代运算处理得到子带图像的点火映射图,对于低频部分的点火映射图采取基于绝对值取大和区域标准差相结合的方法选择融合系数,高频部分采取基于绝对值取大和区域能量相结合的方法选择融合系数,再通过NSCT反变换得到融合图像,并取得了客观评价指标。并将本文算法与上述三种融合方法进行了实验对比,通过分析得出了本文算法的有效性和优越性。