图像融合(Image Fusion)作为信息融合技术中的一个重要分支,是当前信息融合研究中的一个热门话题。图像融合把从不同传感器采集到的同一目标的多个图像信息进行综合处理,使图像能够包含更多、更丰富的信息,表达更为准确,从而提高图像质量。当前,图像融合技术在民事、军事、国防安全等各个领域都具有重要的作用,因此,对于图像融合技术的研究具有重要的意义。本文在多尺度分解的基础上分别对多聚焦图像融合方法和遥感图像融合方法进行了研究,主要内容如下:(1)介绍了本文研究的背景及意义,并对图像融合的技术概况、图像融合经典方法以及评价体系进行阐述。(2)多聚焦图像融合。为了进一步提高融合图像清晰度的同时有效保留图像的边缘轮廓,提出了一种基于导向滤波与显著性的多尺度分解的多聚焦图像融合方法。首先,使用小波变换对源图像进行多尺度分解,分别得到图像的低频部分和高频部分;然后,对于低频部分采用导向滤波的融合方法,同时对高频部分引入显著性检测的方法进行融合;最后,将融合系数进行小波重构,从而获得融合结果。通过仿真实验说明,本文所提算法具有较好的融合效果。(3)遥感图像融合。为了有效解决融合图像边界模糊和失真的问题,提出了一种基于IHS与显著性的多尺度分解的遥感图像融合方法。首先,将多光谱图像(MS)进行IHS变换并提取出其中的I分量,将分量I和全色图像(Pan)分别进行多尺度分解,得到各自的高频信息和低频信息;其次,采用经典的加权平均融合法则对低频信息进行融合,高频信息的融合则采用显著性检测的方法;最后,将融合系数进行多尺度重构和IHS逆变换,从而获得融合结果。通过实验证明,所提算法取得了较好的融合结果。