与镜头距离不同的物体，通过对它们分别聚焦得到多幅图像，按照一定的规则，把这些图像进行综合，得到新的图像，与源图像相比，它其中的各个目标都更清晰，而且对环境及目标的描述更准确，这就是多聚焦图像融合的基本思想。因此本文开展多聚焦图像融合算法的研究，这一做法具有重要的理论和实际意义。论文的创新点是：提出了一种提升静态小波特征对比度多聚焦图像融合算法，该方法对图像经提升静态小波分解得到的不同子带系数需要采用不同的融合算法。在选择低频子带系数时，采用一种基于改进拉普拉斯能量和的视觉特性对比度系数选择算法；而在选择融合图像的高频子带系数时，引入局部特征对比度的概念，采用局部特征对比度的系数选择算法，更加符合人眼视觉对图像局部对比度变化非常敏感的特性。实验证明，本文算法能够提取更多的有用信息并注入到融合图像中，相比于传统图像融合算法，能够得到视觉效果更好，评价指标更优的融合图像。