虚拟环境下的实时自助照相系统的研制是为了满足体验经济的发展对数字应用系统的需求。该系统主要由人像的采集、提取和融合三部分组成，对前两部分的研究已经取得了较好的成果。本文首先从计算机视觉的理论体系和实际应用价值的角度上，分析了对低层次视觉要素的提取与检测的理论及其实际意义。分析了图像融合技术在基于PC的虚拟现实技术应用领域的地位，指出图像融合技术研究的意义；明确了进行本课题的必要性，提出了本课题的主要研究目标，确定了所需完成的研究任务。 鉴于目前对图像融合技术在娱乐领域的应用缺乏研究，尤其缺乏将虚拟现实技术、自助照相技术、机器视觉技术和图像融合技术综合运用的分析研究，因此我们从分析人类视觉特征入手，运用系统的观念综合平衡图像质量、系统成本等技术指标，在对虚拟实时自助照相系统具体技术指标深入分析的基础上，提出了基于对比度感知特征（Character of Apperceiving Contrast）的图像融合算法。这样，不仅能把信息融合技术（Information Fusion Technology，简称IFT）和人类视觉系统（Human Vision System，简称HVS）的研究成果引入虚拟照相系统中，使系统的“人性化”功能增强；同时，也对解决传统键控技术出现的“硬色键”问题，有一定的理论和实际的参考意义。摄像头受外界光学环境的影响，采集的人像经常有颜色失真现象，本文通过对HVS的颜色恒常性特征的分析，提出了基于HVS颜色恒常性的肤色校正算法，可以自动校正和补偿因外界影响而发生变化的人像肤色。在分析传统的图像质量评价方法及其缺陷的基础上，指出将HVS特性引入图像计测方法中的必要性；同时，对融合图像质量评价现状进行了深入的研究，鉴于本课题研究的特殊性，建立了一套适合娱乐照相领域融合图像的质量评价方法，并给出实验分析。总结本文的工作，文中通过理论分析、实际应用和理论上升加仿真模拟三个阶段的工作对图像融合在虚拟环境自助照相系统中的应用进行了深入的探索。各种实验结果证明了文中相关理论的合理性和正确性，同时验证了文中所提算法是可靠的，具有较强的鲁棒性，并表明了图像融合技术在实际应用中有着广阔的应用空间。