随着现代遥感技术的发展，各种对地观测卫星源源不断地提供不同空间分辨率、时间分辨率、波谱分辨率的遥感图像。为了对观测目标有一个更加全面、清晰、准确的理解与认识，人们迫切希望寻找一种综合利用各类影像数据的技术方法，因此图像融合技术应运而生。图像融合技术是一种新兴的、前沿的、热门的、具有一定难度和探索性的技术。本论文以国防十·五规划项目为背景，重点研究了多波段图像融合增强和多波段图像融合分类技术。因此，本论文具有针对性与实用性。 具体内容包括三个方面： 第一，对图像融合的原理和方法进行了剖析。 第二，针对遥感技术中应用较为广泛的多波段图像融合增强进行了深入研究，首先对现有的多波段图像融合增强方法进行概括，然后针对应用较为广泛的IHS变换融合方法的缺点进行了改进，并对所提出的改进方法的效果进行了定性和定量分析，用熵和相关系数这两种统计参数进行了评价，从而发现本文所提出的改进方法不仅有效地增强了多光谱图像的空间分辨率，而且与传统的IHS变换法相比，减少了光谱信息的丢失，更好地保持了多光谱图像的光谱信息，得到了既具有高分辨率又具有较好的光谱信息的融合结果。本论文所采用的图像数据是卫星图像和星载SAR图像，但对机载SAR也有适用性。 第三，研究了多波段图像融合分类技术，主要是地物分类识别方法，并用ENVI软件对卫星图像进行了分类处理。同时还探讨了地物属性库的建立和优化，使分类结果自动存入数据库中，以方便用户的使用和查询。 本论文共分五章：第一章绪论。第二章介绍了信息融合技术的概念以及多波段图像融合技术的应用与研究现状，同时还分析了多波段图像融合技术的原理与方法。第三章研究多波段图像融合增强技术，主要研究了多光谱图像与全色图像融合增强技术及算法研究和编程实现。第四章研究多波段图像融合分类技术，设计了地物属性库。第五章给出了本论文的研究总结及有关今后工作的见解。在本论文的最后，列出了本论文的参考文献及附录。