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红外图像与可见光图像之间的配准与融合，是新一代巡航导弹制导系统中的关键技术之一，利用红外与可见光数据信息的冗余性和互补性，可以提高解译的可靠性，改善系统的稳健性，最终提高在复杂背景下对目标探测和识别的鲁棒性。尽管经过几十年的发展，图像融合技术从理论到算法都取得了较快的进步，但还存在一些待解决的问题，而且，图像融合评价方法研究的相对滞后也成为进一步提高融合质量的障碍。同时，作为图像融合的前提和基础，图像的空间配准在整个图像融合中具有十分关键的地位，配准精度直接影响融合图像的质量，实现高精度的图像配准也是一个亟待解决的问题。
论文围绕红外图像与可见光图像的配准与融合展开，针对多分辨率图像融合中图像的分解与重构的合理性、融合规则的理论依据，图像配准中配准精度和自动化程度低等问题作了探索和研究，并在图像配准的优化搜索策略和边缘特征提取等方面取得了较好的研究效果。论文的主要工作和创新点有：
1)提出了一种基于融合策略的红外图像边缘检测方法。该方法对图像进行多分率分解，利用小波模极大值法对高频子图像用进行边缘定位，并采用GVF主动轮廓模型进行边缘点的连接；应用Canny算子对低频子图像进行边缘检测；最后将子图像融合形成完整的边缘图像。与任何单一方法相比，该方法边缘定位准确、抗噪鲁棒性好，能够更好地保留清晰的边缘轮廓，为红外与可见光图像的配准提供稳健的匹配特征。
2)将人工免疫的理论方法引入到红外图像配准的研究体系中，在研究人工免疫系统原理的基础上，分析了经典人工免疫网络(aiNet)算法的不足，提出了禁忌人工免疫网络算法。该算法结合禁忌搜索算法的思想，克服了aiNet算法未成熟收敛的缺点，提高了人工免疫网络算法的全局优化性能，加快了收敛速度。并通过理论推导和仿真实验两个方面，分析了该算法的收敛性、收敛速度和全局搜索能力，为红外与可见光图像的配准提供优化搜索策略。
3)提出红外图像与可见光图像高精度配准和真实感融合的方法。该配准方法是一种特征与灰度相结合的方法，首先基于禁忌人工免疫网络算法搜索策略进行全局初配准，并提供最优转换参数，再通过基于高通能量的区域灰度匹配完成亚像素级精度的配准，从而有效提高了配准的精度和自动化程度。基于Contourlet-小波变换与区域能量的融合方法，充分利用了可见光图像较高的清晰度、丰富的纹理细节信息以及红外图像良好的目标指示特性，有效地提高了图像融合质量和效果。