图像融合是利用合适的图像融合算法对多传感器获取的互补图像进行处理，提高合成图像的质量，以满足其应用需求。在本文中，图像融合技术研究是针对车载环视系统应用而开展的，其内容是车载环视系统的重要组成部分，描述为：针对车辆前、后、左、右四幅图像在重叠区域的冗余与缺失信息，采用开发的融合算法实现盲区信息重构，从而提高全景俯视图像的清晰度。作为图像融合的预处理，本文系统中待融合图像还需要经过增强、校正两个过程，预处理结果的好坏直接影响到图像融合的质量。本文首先论述了图像融合技术的研究背景及意义，对图像融合理论基础做了详尽的分析，阐述了图像融合效果评价体系及相关评价指标；其次按照工程实践系统对算法效率的严格要求，对图像融合的两个预处理过程做了深入的研究，结合大量实验结果和数据对预处理质量进行了评估，其中本文创新的提出了一种基于直线特性的图像校正算法；最后鉴于小波在处理局部化信号的优势，将快速提升小波应用于车载环视系统中，对重叠区域进行图像融合，不仅消除了重叠区域由曝光不均的带来的拼缝问题，也在一定程度上削弱了由图像配准误差造成的鬼影现象。对融合前后图像的各项参考指标（对比度、平均梯度、纹理强度等）进行统计分析，证明提升小波算法可以有效提升车载环视系统的视觉特性。