图像融合是利用多模态图像中的互补信息来生成具有扩展信息内容的单一合成图像。相比于变换域融合方法,空间域方法的优点在于直接处理像素而不是变换域系数,这样可以保存图像的不同尺度细节而不是由分解层决定的有限尺度,同时也避免了多尺度分解所带来的额外计算负担。本文在对空域图像融合技术的深入研究基础上,主要提出了一种快速形态学滤波和快速结构保持滤波进行空域图像融合。首先,由于梯度图像包含了丰富的纹理和边界信息,我们利用图像梯度作为显著性衡量来检测图像的对比度和区域清晰度,而使用前向差分可以快速得到离散梯度。其次,显著提取可能带来图像连续曲线处的间隙和均匀区域的孔洞,因此形态学闭操作用来增强梯度图。然而,膨胀操作需要计算滑动结构元中的最大值比较耗时,本文使用盒式滤波逼近卷积代替膨胀来加速该过程。通过快速形态学滤波,可以提取多模态图像中的本征结构作为初始权重图。然后,我们提出了一种快速结构保持滤波器处理包含不同尺度的本征结构权重图,通过对细节成分进行平滑并保存结构得到了加强的权重图。该滤波器主要利用了线性逼近原理,而盒式滤波被用来计算一定窗口范围内的均值,由于其利用积分图像原理的计算有效性,使提出的结构保持滤波器具有较低复杂度。最后,对输入图像进行加权平均得到最终的融合图像。为了验证算法的优越性,本文在实验中使用了三种类型的输入图像,选取了四种质量评价指标以及五种先进的图像融合对比算法。实验结果表明本文所提算法的最终融合图在视觉效果上达到了令人满意的结果,同时在客观评价以及计算效率方面,本算法也优于其他先进的对比算法。