图像融合是图像处理中重要部分，能够协同利用同一场景的多种传感器图像信息，输出一幅更适合于人类视觉感知或计算机进一步处理与分析的融合图像。它可明显的改善单一传感器的不足，提高结果图像的清晰度及信息包含量，有利于更为准确、更为可靠、更为全面地获取目标或场景的信息。随着多传感器图像融合技术的不断发展和完善，其在军事和民用的各个领域的应用会更加广泛，对图像融合技术展开深入的研究，对于国民经济的发展和国防事业的建设均具有非常重要的意义。因此，图像融合技术的研究是一项有着重要的理论与应用价值的课题。本文首先介绍图像融合的基本概念与理论，通过对不同融合算法的对比，确定了图像融合采用的方法是小波变换法，详细介绍了评价图像质量的主观评价标准和客观评价参数。使用小波变换的融合过程中，小波参数的选择是关键，本文给出了参数选择的指标。针对传统的小波对比度融合算法在多聚焦图像融合中的不足，采用了小波邻域能量对比度融合算法，仿真结果表明该算法得到的融合图像在清晰度、平均梯度、信息熵等评价指标上均优于传统的小波对比度融合算法。研究了红外图像与可见光图像的特征，提出了边缘提取和局部方差法结合的融合算法，仿真结果表明该算法得到的图像在主观评价和客观评价参数上都得到良好的效果。