在实际应用中,对于同一场景一些成像设备不能使多个目标处于聚焦状态,导致图像中的所有目标并非都是清晰的。为此,采用多聚焦图像融合技术对同一场景有不同图聚焦区域的图像进行融合,从而获得一幅清晰的新图像,得到了人们的广泛关注。本文重点对多聚焦图像融合技术展开了研究。具体研究工作如下:1.为了克服现有文献中单一维度图像融合对于非聚焦区域识别不准确从而导致融合效果不佳的问题,本文针对融合结果的衡量尺度问题提出了多尺度图像融合算法,以克服现有文献中单一融合尺度所带来的种种问题,例如判断聚焦区域出错,导致融合效果不佳。2.为了克服现有文献对于非连通非聚焦区域识别不准确的问题,提出了一种自适应算法,可以通过度量子块的显著性因子以及同时形成的二值图来较为准确的判定输入图像的非聚焦区域,有更优的融合效果,很好地改进了现有文献中对于非连通非聚焦区域判断易出错的缺点。3.为了克服吉布斯效应并且提高边缘分离度和峰值信噪比等指标,本文提出一种基于双边滤波器的图像融合算法,加上遗传算法对实验参数的优化,在边缘分离度、信息熵以及峰值信噪比等指标上较现有文献有较大改善。最后对本文工作进行概述,并且对研究过程中出现的困难做了总结,对今后研究做出了展望。