随着现代遥感技术的快速发展，遥感所具有的宏观、动态、快速、精确和综合的优势，使得从遥感影像获取信息已经成为一种非常重要的信息获取手段。 在实际的遥感应用中，遥感数据具有不尽相同的空间分辨率、光谱分辨率和时相分辨率，通过图像融合技术可以提高遥感影像的空间分辨率、增强目标的特征、提高分类精度和动态监测及信息互补的能力，使得遥感影像融合技术成为遥感影像分析的一种重要工具。本文围绕遥感影像融合中存在的突出问题展开研究，主要内容包括：(a)融合预处理技术的研究；(b)稳健的融合算法、新的融合模型以及融合效果有效评价的研究；(c)融合应用技术研究。整个研究内容体现了目前遥感影像融合研究的难点和重点。 本文主要工作和创新之处包括： (一)在预处理算法研究方面： (1) 基于遥感影像噪声特点的分析，提出了一种线状及椒盐噪声的检测与消除算法。实验表明该算法在对噪声的消除和对影像目标细节和结构信息的保护方面不仅优于常规的去噪算法(如中值滤波器、状态统计滤波器、Wiener滤波器)，而且优于最近出现的新算法(如自适应模糊多级中值滤波算法，以及基于邻域信息优化的去噪算法)，对噪声有较强的鲁棒性； (2) 针对配准算法中的难点：匹配结构的提取，提出了一种控制点结构的快速自动检测与匹配算法。该算法解决了目前匹配模型中使用最广泛的一类匹配结构(即匹配点结构)手动提取慢且不准确的现状。为使用更准确的匹配模型(如三角网匹配模型)提供了依据； (3) 所设计的自适应滤波器，不仅能对图像处理后的噪声点进行有效的滤波，而且可以提取出我们感兴趣的一定尺寸的目标。 这些处理算法为后端融合结果的优化提供了基础。 (二)根据遥感影像融合评价的理论和实践，不仅给出了融合评价的一般原则，而且根据实验分析的结果和投票表决的思想，提出了一种影像融合综合评价的方法。多个仿真结果表明，该算法能够全面、客观、正确地评价融合的结果，为计算机在不同场合下自动选取性能良好的融合算法提供了有效的判断依据。 (三)融合规则的选择和优化是影像融合的核心，针对目前多种融合规则并存相互又比较独立的现状，归纳了融合规则构造的一般思想，并重点分析和实现了几种比较典型的融合规则，最后提出了一种稳定性好、融合效果优的基于局部统计量构造的融合规则。并将其与两种典型的融合规则进行了实验比较，证实了所提融合规则的优越性和有效性。这些结论为我们针对不同影像的特点选择不同的融合规则，从而达到对融合结果的优化提供了很好的指导。 (四)在影像融合模型的探讨方面，针对目前多进制小波变换构造的繁琐性，提出了利用直积的思想对二维图像的多进制小波变换的快速构造算法，并在此基础上提出了利用多进制小波变换对任意分辨率比遥感影像的融合方案。最后的仿真实验不仅证明了方案的合理性，而且指出这种融合方案为优化融合结果提供了一种新途径。 (五)就影像融合应用研究而言，体现在三个大的方面