图像融合是图像处理中的一个重要分支,在遥感图像,医学图像,数码图像的处理方面有着广泛应用。多聚焦图像融合能够将图像中的清晰区域提取出来,融合成为包含全部场景,并且都清晰的融合图像。单一传感器获取图像信息的能力是有限的,例如光学镜头受到自身物理特性的限制不能获取完全清晰图像,通过图像融合算法将得到改善。因此,研究多聚焦图像的融合有着重要的意义。本文主要研究内容如下:　　(1)针对选取不同邻域大小提取清晰像素点可能会降低融合图像质量的现象,本文提出了块同化作用二次融合的融合策略。该方法用高通滤波模板提取高频信息,在一定的邻域内算出像素点测度大小,选取阈值筛选清晰像素点进行融合,对不同邻域融合结果进行块同化作用进行去噪和减少人工副效应,再进行二次融合弥补邻域选取中的不足。融合算法简单有效,便于操作。　　(2)在变换域融合算法上,针对常规多分辨率域融合策略的处理过于直接可能会降低融合图像质量的现象,提出了一种多分辨率域变分融合策略。该策略根据源图像分解系数的梯度信息构造目标系数梯度场,寻找梯度最接近目标梯度的系数作为融合图像的分解系数。为了保持与源图像的相似性,对高、低频系数分别加入了约束条件。针对离频系数对噪声敏感的特点。引入了全变分项来保证解的平滑性。这种融合算法,增加融合图像的细节信息,保留原图像中的结构信息。