80年代以来，信息融合技术受到各国普遍重视，得到了迅速发展。信息融合技术通过对多源数据的优化，为使用者提供更可靠、更有效的信息，已成为解决海量数据的一种有效手段。本文首先回顾了遥感信息融合技术的历史及现状。 小波分析的基本思想来源于经典调和分析的伸缩与平移方法，它在时频域同时具有良好的局部性。特别，Mallat将计算机视觉领域的多尺度分析的思想引入小波分析，成功的统一了在此之前提出的一些具体小波函数的构造方法，同时给出了相应的算法——Mallat算法，因此，小波分析在众多领域中得到了广泛的应用，成为当前研究的热点问题之一。 图像融合是多传感器信息融合在图像处理领域的一个重要应用。小波分析具有多分辨的特性，可以有效的将特征明显、分辨率高的图像融合在一起，得到比任何一幅源图像效果都好的图像。本文研究了基于小波变换的多光谱遥感图像融合的方法，给出了梯度滤波器的矩阵形式，改进了V．Petroyic提出的灰度融合方法，并将其应用于ETM图像融合。在此基础上，结合Toet的伪彩色融合方法，给出了ETM图像和PCA变换融合图像的彩色融合图像。通过与PCA变换融合图像在均值、标准差、信息熵、相关系数、偏差指数、清晰度、光谱扭曲