计算机视觉从上世纪70年代以来一直处于飞速发展之中，90年代开始，由于计算机性价比的不断提升，和数字图像获取的廉价化，这一领域的发展尤为迅速。在计算机视觉研究的各个问题中，人脸的检测和识别一直很受研究者的关注。如今已经能够自动从图像中提取和定位人脸特征，并将错误率控制在可接受范围之内。另一方面，图像渐变技术在80年代开始用于影视制作之后流行了起来。这种技术可以实现一张图片到另一张图片的平滑过渡。为了避免出现图像重影，需要建立起两张图像之间特征点的对应关系，这通常意味着大量的人工劳动。将两者结合起来看，很自然的可以利用计算机视觉技术来实现全自动的图像渐变，因为图像渐变所需要的图像特征，正是某些视觉算法的输出结果。本文利用两方面的技术，提出一个能够自动融合两张或者更多人脸图像的算法框架。首先，我们用三个步骤从粗到精的从图像中提取人脸特征。图像中是否存在人脸，以及人脸的大致位置，可以用人脸检测算法来判定。检测的结果还将用于人脸特征的姿态参数的估计。最后通过人脸对齐，获得精确的人脸特征的姿态参数和形状参数。其后，本文提出了一个类似于多图像渐变算法的融合人脸图像的算法。像素点之间的对应关系，通过这些点相对于特征的位置来建立。这个流程无须人工干预。本文还介绍了为避免不同光照条件下的图像融合之后出现不良结果，而进行的颜色调整这一前期处理步骤，以及为改善最终效果而进行的后期处理。