图像融合是一种信息综合处理技术,其主要目的是通过对多幅图像间冗余数据的处理提高图像的可靠性,通过对多幅图像间互补信息的处理提高图像的清晰度。近年来,图像融合已成为图像理解和计算机视觉领域中一项重要而有用的新技术。本文主要探讨像素级图像融合技术。 文中首先介绍了图像融合技术研究的背景,描述了图像融合的基本概念、层次、应用及国内外研究动态,阐述了像素级图像融合技术的基本原理和方法。然后从图像融合的四个步骤:图像的除噪、图像的边缘提取、图像的配准、图像的融合分别进行了研究。本文的主要工作包括: 1.对传统的图像除噪方法进行了比较和仿真,并提出了一种改进的中值滤波方法; 2.对现有的边缘提取方法进行了仿真和比较,提出了一种基于小波分解的多尺度边缘提取方法,并在仿真中验证了可行性; 3.对图像配准的概念和发展进行阐述,并对一种基于特征点的图像自动配准算法进行了改进; 4.对图像融合的发展和一般方法进行了总结,提出了一种基于小波分解的加权算法,这种新的加权关系在仿真中被证明是合理有效的。