遥感影像融合技术是指将同一地区不同影像数据中所包含的互补性信息有机地结合起来，生成新影像数据的技术。它能在保持一定原始多光谱影像光谱信息的情况下有效地提高影像的空间分辨率。遥感影像融合技术已成功地应用于遥感影像分类、农业产量评估、环境保护和灾情检测等多个领域。本文针对像素级遥感影像融合技术，主要在以下几个方面进行了较深入的讨论和研究：1.阐述了遥感影像融合技术的研究背景和意义、发展现状以及面临的主要问题。2.详细介绍了影像配准、影像重采样、影像直方图匹配几个重要的融合预处理工作以及影像融合的质量评价方法。3.全面归纳和分析了像素级遥感影像融合算法。通过实验，总结了各种融合算法的特点，指出常用算法存在的主要缺陷和使用范围。在分析色彩空间变换类融合方法光谱损失原因的基础上，对全色影像与多光谱影像变换后的强度分量进行组合，利用自适应加权的方法对IHS变换进行了改进，实验表明改进的方法能更好的避免融合过程中光谱信息的损失。4.将拉普拉斯金字塔、提升小波和非下采样Contourlet变换(NSCT)三种多尺度变换方法与IHS变换相结合进行遥感影像的融合处理，为了更加有效地保证融合影像的空间分辨率和光谱信息，设计了一种基于影像统计特性的自适应融合策略，分别对多尺度分解后的高低频信息进行融合处理。实验证明，由于NSCT的平移不变特性，有效地解决了小波变换在融合过程中产生的振铃效应，并在影像相关性小时，基于NSCT与IHS结合的融合方法比传统的融合方法能取得更好的融合效果。深入研究了多尺度分解层数对融合效果的影响，确定了最佳多尺度分解层数。将NSCT与三种色彩变换IHS、HSV和l β分别结合起来进行融合处理，实验证明，NSCT与IHS变换结合的方法能更好的综合影像的空间分辨率和光谱信息。