无线多媒体传感器网络作为一种新型传感器网络，能够在无人值守的环境下自主地感知如图像、音频、视频等多媒体信息，实现更高精度的环境监测，因此具有广泛的应用前景。但是，由于多媒体传感器节点的资源有限，如电池能量、存储空间和计算能力，而网内多媒体信息的收集具有数据量大、计算处理要求高的特点，因此如何利用有限的节点资源实现高效的数据收集成为无线多媒体传感器网络需要解决的首要问题。能够消除冗余的数据融合技术即是解决这一问题的重要手段，它能起到节省网络能量、增强数据收集准确性以及提高数据收集效率的作用。本文通过深入调研无线多媒体传感器网络数据融合技术的理论基础、国内外研究现状以及相关技术，提出了两种适用于无线多媒体传感器网络的数据融合方案。第一种方案是将数据融合技术与路由算法相结合，提出一种面向数据融合的无线多媒体传感器网络路由算法（简称DFRP算法），该算法的创新点是利用图像差异度的计算方法将存在数据相关性的多媒体传感器节点划分到同一个分簇中，从而由周期性选举出的簇头节点实现高效的数据融合处理。仿真实验将该路由算法与另一种面向数据融合的路由算法——AFST算法比较，实验结果显示本方案在能量高效性和均衡性方面具有明显的优势。第二种数据融合方案是基于图像缝合技术，因为图像缝合技术能起到消除多幅图像间重复区域的作用。该方案的创新点是通过综合考虑多媒体传感器节点的剩余能量以及图像传输质量因素来决定存在数据相关性的多媒体传感器节点需要传输的图像大小。从而，每个多媒体传感器节点在下次数据收集时只需传输一部分图像数据。仿真实验证明，本方案不仅能延长网络的生命周期而且还能提高图像收集的质量。