本文以宁夏工业固体废物环境监测为背景,针对工业固体废物对遥感图像清晰度要求高的特点,研究了高分辨率全色图像和多光谱图像的融合算法。将高分辨率全色图像与多光谱图像进行融合,使融合后的图像既具有全色图像较高的空间分辨率又包含多光谱图像丰富的光谱分辨率,这样可以克服单一传感器在光谱、空间分辨率等方面的差异和局限性。论文首先研究了基于双树复小波变换和稀疏表示相结合的融合算法,该算法采用双树复小波方法对高分辨率全色图像和多光谱图像进行分解,分解后获得高频子带和低频子带;然后采用稀疏表示方法对低频子带提取细节并融合,采用局部能量取大和加权平均相结合的融合策略对高频子带进行融合;最后,对融合后的子带进行双树复小波逆变换,重构得到最终的融合图像。实验结果表明,与双树复小波变换、稀疏表示、曲波变换等算法相比,本算法有较好的图像融合效果。论文其次研究了基于剪切波变换和稀疏表示相结合的融合算法,该算法采用剪切波变换方法对高分辨率全色图像和多光谱图像进行分解,分解后得到高频系数和低频系数;然后,对低频系数进行平均融合,结合K_SVD算法得到过完备字典,计算融合系数的绝对值,依次对应地选取绝对值较大的融合系数来获得新的低频子带系数;采用基于SML的融合规则对高频系数进行融合。最后,利用非下采样剪切波逆变换来处理融合后的低频系数和高频系数来得到最终的融合图像。非下采样剪切波变换具有多尺度、多方向及平移不变的特性,可使融合后的图像保留源图像中更多的细节信息,有效地消除频率混叠。实验结果表明,两种融合方法优于其他传统融合方法,在图像清晰度、光谱信息保留的能力、噪声控制能力等方面均比其他传统融合方法好。本文还在以上融合算法的基础上实现了具有可视化界面的遥感图像融合系统,为本文融合算法的研究提供了友好的界面。