图像融合是将两幅或多幅具有不同信息表现形式的图像融合为一幅图像,使得融合图像在信息表达上更加满足人们需要的一种图像处理方法。其实质是对源图像在时空上包含的互补信息和冗余信息进行综合处理,使融合图像对场景和目标的表达更加全面,更加有利于人们分析和理解的过程。图像融合技术已广泛应用于军事侦查、医疗诊断、遥感影像分析、红外目标检测和智能机器人视觉等领域,是图像处理和图像理解领域的一项新技术。在系统回顾了传统图像融合算法的基础上,重点研究了多方向多分辨率图像变换方法在图像融合中的应用,包括小波变换、曲波变换、轮廓波变换等,并将非下采样轮廓波变换引入到图像融合中,在此基础上提出了一种基于多方向非抽样小波变换和区域多特征匹配度测量的图像融合方法。研究的主要内容如下:(1)在小波变换基本理论和实验总结的基础上,着重讨论了小波变换应用在数字图像融合中所表现出的光谱扭曲和虚假边缘等缺陷。(2)介绍了多方向多分辨率图像变换方法的基本理论及其在图像融合中的应用。多方向多分辨率图像变换方法可克服小波变换在图像融合中只对有限方向高频信息检测的局限性,可以有效的检测图像在多个方向的高频信息,为图像的融合提供良好的条件。研究了非下采样轮廓波变换的基本原理,将其引入到图像融合中,并进行了实验验证和数据分析。(3)提出了一种具有平移不变性的多方向非抽样小波变换方法。此方法基于多方向多分辨率思想,并充分利用非抽样小波变换在图像变换中具有的冗余性和平移不变性以及非下采样方向滤波器组在多方向图像信息检测上的优势,在图像多分辨率分解的基础上,对高频信息进行更有效地提取,并将其应用在图像融合中。(4)设计了一种基于区域多特征匹配度测量的融合算子。此融合算子综合考虑了图像局部区域多个特征所表现出的特性,有利于局部多个特征在融合中的利用,以提高融合图像的融合效果。(5)开发了一个基于Matlab6.5和Visual C++6.0的图像融合实验演示系统。此演示系统利用混合编程的思想,根据Matlab6.5与Visual C++6.0的接口技术,实现了Visual C++6.0调用Matlab函数的功能,以实现数字图像融合算法。