光学遥感影像的富集是遥感科技进步和快速发展过程的中间产物，而影像融合是提高数据利用率的有效途径。本文立足于多源遥感影像融合过程中的方法构建和光谱失真问题，从全色/多光谱遥感影像融合、多/高光谱遥感影像融合和多时相遥感影像融合三个方面开展融合方法的研究。主要完成了两项工作：其一，在融合方法的构建方面，针对现有方法的弊端，提出改进和新思路，实现了对于不同来源数据融合方法的优化；其二，在融合影像的质量评价方面，针对影像的空间质量和光谱质量，实现了对于不同融合问题评价指标的选择。论文的主要内容和研究成果如下：（1）对于全色/多光谱遥感影像融合，以新型的ZY-3卫星影像数据为例，从传感器固有的数据特性入手，在I分量构建和空间细节注入方式两个方面对现有的IHS融合方法进行了改进。融合影像的质量评价采用典型地物融合前后光谱曲线比较和无需参考影像的质量评价指标作为依据，发现利用本文方法融合后三种典型地物融合前后光谱向量间的夹角均不足0.1rad，且融合影像QNR值大于0.75，说明该方法表现良好，未造成显著的光谱扭曲和空间畸变。（2）对于多/高光谱遥感影像融合，以SPOT和Hyperion影像为例，从混合像元分解的角度出发，提出了以端元光谱和丰度矩阵而不是低频和高频信息来表征影像的光谱信息和空间细节信息进行融合的新思路，并利用巴特沃斯低通滤波器对融合影像进行了修正。融合质量评价采用信息熵、峰值信噪比和光谱角余弦作为度量指标，结果显示：融合影像的峰值信噪比大于50，各像元融合前后光谱向量构成的光谱角余弦位于区间[0.6717,0.9996]，说明该融合影像不仅获得了丰富的细节信息，同时较好的保持了原始高光谱影像的光谱特征。（3）对于多时相遥感影像的融合，以MODIS和TM影像为例，引进了基于单对HSLT-LSHT遥感影像的融合方法，将超完备字典训练和稀疏编码理论应用到多时相遥感影像融合计算过渡影像，然后利用高通滤波器预测高分辨率影像。对于融合结果，利用模拟影像作对比实验分析影响融合结果的因素，并采用ERGAS、SSIM和NDVI散点图作为评价指标。结果发现，降低影像配准误差和高、低分辨率影像空间分辨率之比可以提高影像融合的质量，也是保证基于单对遥感影像的融合方法有效性的关键。