图像融合是信息融合的重要分支之一,通过把来自不同传感器的多幅图像进行综合,有机结合不同传感器的优点,产生一幅满足特定应用需求的图像。图像融合在医学、遥感、计算机视觉、目标探测与追踪等方面具有广泛的用途。图像融合主要在像素级、特征级和决策级三个层次上进行,利用多幅图像中的冗余信息和互补信息得到对同一物体或场景的更好的描述。像素级融合作为图像融合的基础,它直接的决定了更高层次的融合效果。本文主要基于像素级融合方法展开研究。 本文主要作了如下的研究: 1.针对当前图像融合领域缺乏统一融合框架的问题,尝试研究并总结出一种基于多分辨率分解的图像融合框架方案。它基本上概括了当前基于多分辨率分解的图像融合领域的主要融合算法方案。对以后的融合问题的研究具有一定的指导意义。 2.通过对多小波理论的初步研究,将这种数学工具引入图像融合的研究中。研究中,充分利用了多种多小波基具有的同时满足紧支、对称、正交的特征,发挥出了它们在图像特征体现方面的优越性。针对多聚焦图像的具体问题,结合以上提出的基于多分辨率分解融合框架,采用了最适合多聚焦图像融合问题的融合算法与评价体系,并进行了大量相关实验。实验证明,该方法是有着比其它多分辨率分解图像融合方法更好的融合效果和鲁棒性。