本文研究了基于多尺度几何分析的图像融合问题。本文针对基于多尺度几何分析的图像融合问题，由于单个多尺度变换只适用于处理图像中的某一种或一类特征，不能很好的表征图像中所有的特征和奇异性，为了更全面的处理一幅图像中的奇异性，本文研究了一种新的图像融合方法，结合了三种多尺度变换。该思想首先用一种多尺度变换分解图像，然后用另外两种多尺度变换分别处理高频和低频分量，最后逆变换得到融合结果。本文对医学、多聚焦和遥感图像分别进行了实验，实验结果表明，该方法能有效的提高图像的信息熵和平均梯度。本文将提出的算法与另外两种原始的只用一种多尺度变换和两种多尺度变换的方法进行比较，针对医学、多聚焦和遥感图像，实验结果表明，针对三种图像，该方法比原先的方法在各项评价参数上都有提升，尤其是信息熵和平均梯度提升明显。本文提出的方法在解决基于多尺度几何分析的图像融合问题上，提高了融合的参数和图像的质量。