本文以气象卫星采集到的红外云图和可见光云图作为图像融合的主要数据,旨在通过多尺度分析方法提高红外云图的分辨率,为强对流云团的检测和预警准确性奠定良好的基础。本论文主要围绕多小波变换和Contourlet变换及其在图像融合中的应用研究展开,主要进行了以下几个方面的工作:讨论了小波变换和多小波变换的一般理论,给出了图像的二进制小波变换算法。研究了多小波变换的图像融合方法,在考虑云图图像数据物理意义的基础上,在Visual C++平台下实现将高空间分辨率的可见光纹理细节信息融合到低空间分辨率的红外云图中。实验表明,该方法得到了较高分辨率的红外云图,提高了红外云图数据的物理信息量和准确性。本文着重讨论了脊波变换、Curvelet变换和Contourlet变换等多尺度几何分析方法的原理。重点研究了基于Contourlet变换的图像融合方法,在Matlab平台下,尝试性的将其应用于云图图像融合研究中,实验结果表明,Contourlet变换的融合方法保留了比小波变换更多的红外云图信息量,而且对红外云图来说融合后的云图图像包含的纹理信息更加丰富。