本发明涉及基于模态字典和特征匹配的未配准红外可见图像融合方法，属于图像融合技术领域。本发明主要解决了现阶段难以应对未对齐红外可见光图像对融合困难的问题，包括步骤：将固定图像和偏移图像输入到特征提取模块中，获得固定特征和偏移特征；将固定特征和偏移特征输入到跨模态表示学习模块中，获得统一表示的固定特征和偏移特征；将统一表示的固定特征和偏移特征输入特征匹配模块中，输出匹配矩阵；将匹配矩阵和偏移特征输入特征重组块中，利用匹配矩阵对偏移特征进行重组；将重组特征和固定特征输入融合模块中，并重构出红外可见光融合图像。本发明能矫正红外可见光图像对在空间上的未对齐，并消除融合结果中的伪影和偏移，提升了融合性能。