彩色图像融合可以将多幅具有不同信息量的彩色图像融合为一张彩色图像，并且这张图像具有更多的可靠信息可供使用，在机器视觉及特征提取等多个方面都具有广泛的意义。在本文中，我们提出了基于遗传算法的将多幅曝光不同的彩色图像融合的方法。先是将多幅曝光不同的图像进行分块处理，计算每块图像的熵值，然后提取每幅图像熵值较高的小块进行融合，由于每小块之间具有很强的对比，所以必须对融合后的图像进行平滑处理，本文采用Rational Gaussian blending functions(RAG)高斯函数对整幅图像进行平滑处理以得到视觉效果比较好的图像。由于选择大小不同的块以及高斯函数中选择不同的参数都会影响最终融合图像的效果，所以对此提出基于整数遗传算法的优化方法，对融合方法中所用到的参数进行优化。我们利用融合图像的评价函数作为遗传算法中的适应度函数。为了确定最优融合图像的评价函数，我们从信息含量以及视觉效果等多个方面进行了大量的数据分析，最终确定利用加权求和的方法得到评价函数，实践证明此函数能很好的应用于遗传算法的迭代过程中，并得到理想的图像效果。对于评价函数可以根据融合图像应用的不同目的进行调节，使本文的方法得到更广泛的应用。在以上方法的基础上，我们进行大量的仿真和测试的实验。实验的结果表明，我们所提出的方法对于在不同的光照背景下得到的图像或曝光不同的图像都有很好的融合效果。