跨尺度运动图像融合方法和信息融合算法,能对来源不同的多种信息有效作出取舍和决策,改善视觉效果和信息精确度,有助于空间合作的顺利进行。本文主要研究跨尺度运动图像融合,以及信息融合算法,解决图像融合中出现的细节丢失、信息融合中的决策精确度等问题。论文完成的主要工作如下：(1)提出了一种基于梯度和区域能量的小波图像融合算法,对传统DWT融合算法中边缘信息丢失、图像清晰度不足的现象作出了改进。提出的方法方法使用高斯滤波和Canny算子作为区域能量检测和边缘检测方法,对图像的各个频域部分以区域能量和梯度值作为系数选取基准,并对图像进行融合,以解决图像融合中出现的边缘细节丢失的现象。实验结果表明,使用提出的方法对图像进行融合,能有效地提高图像边缘强度,融合结果边缘强度相比传统DWT算法有15%左右的提升。(2)提出了一种基于信息量和射影变换的多摄像头信息融合算法,对多摄像头融合算法中摄像头权值赋予不合理的现象作出了改进。提出的算法基于运动图像特征和射影变换,对每个摄像头基于信息量进行权值赋予,并进行加权融合,信息融合的结果更加贴近实际。实验结果表明,使用提出的方法对目标进行多信息融合,精确度相比现有方法有着20%-50%的精确度提升。(3)提出了一种基于边缘强度和SSIM的图像融合评价指标,该指标的计算方法为用于进行图像融合结果边缘细节保持程度的三元运算。提出的指标基于边缘强度和SSIM图像相似度的计算,对待融合图像的细节进行融合与保持,通过计算融合后的图像与细节矩阵的相似度完成评价。实验结果表明,提出的指标能与现有的一元图像评价指标形成良好的正相关,充分体现融合结果的边缘保持度。(4)设计和开发了运动图像融合与跨尺度信息融合演示系统,对上述算法进行了实验验证,实验结果表明上述算法具有良好的运动图像融合与信息融合效果,能保证为空间对接合作决策提供高质量而有效的信息。