1.一种可见光与红外图像融合跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、获取实时可见光模态和热红外模态的响应图；

步骤S2、对可见光模态和热红外模态的响应图进行优化；

步骤S3、根据所述优化后的响应图进行目标定位；

步骤S1具体包括：

获取历史可见光模态视频图像和热红外模态视频图像；

分别对所述历史可见光模态视频图像和热红外模态视频图像提取目标特征；

对可见光模态和热红外模态的目标特征使用PCA进行特征降维；

使用降维后的目标特征分别训练可见光模态和热红外模态的相关滤波器模板并输出实时可见光模态和热红外模态响应图，并计算每种模态的响应图所对应的PSR值；

步骤S2中，通过联合优化模型对可见光模态和热红外模态的响应图进行优化，并学习每种模态的可靠性。

2.如权利要求1所述的可见光与红外图像融合跟踪方法，其特征在于，还包括：步骤S4、根据模态可靠性和PSR来选择性的对每种模态的目标模版进行更新。

3.如权利要求2所述的可见光与红外图像融合跟踪方法，其特征在于，对每种模态的目标特征使用PCA进行特征降维。

4.如权利要求3所述的可见光与红外图像融合跟踪方法，其特征在于，所述联合优化模型为：其中， 和 分别表示可见光模态和

热红外模态的权重， 和 分别表示可见光模态和热红外模态响应图的元素，和 表示响应图中的第行和第 列， 和 分别为可见光模态和热红外模态响应图的平均值， 和分别为可见光模态和热红外模态响应图的加权平均值，操作算子 表示取最大值，表示响应图的元素个数， 表示模型的需满足的约束条件。

5.一种采用权利要求1至4任意一项可见光与红外图像融合跟踪方法实现可见光与红外图像融合跟踪装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取实时可见光模态和热红外模态的响应图；

优化模块，用于对可见光模态和热红外模态的响应图进行优化；

跟踪模块，用于根据所述优化后的响应图进行目标定位。

6.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有机器可执行指令，所述机器可执行指令在被处理器调用和执行时，所述机器可执行指令促使所述处理器实现权利要求1至4任一项所述的可见光与红外图像融合跟踪方法。