该文对图像融合的研究主要是针对测量级融合的研究.论文较为全面地介绍了数据融合的基本概念和基本原理,总结了图像测量级融合的通用模式和图像融合应满足的基本原则.在此基础上,该文系统地研究了图像融合的各类常用算法,进而在以下几个方面做出了有益的尝试：1、该文力图探求一种测量级水平上的基于分类的融合算法,它将地表分类作为先验知识,通过高宽间分辨率全色波段图像中每一类的亮度分布来调整相应低空间分辨率多光谱图像,再利用HIS变换,得到提高空间分辨率多光谱融合图像.2、在详细论述了空间尺度转换的基本原理和方法的基础上,将尺度转换和图像融合建立了关联,从而论证了将尺度转换用于图像融合的可行性.3、进一步探讨了一种基于尺度转换的融合算法,作为对尺度转换的基本原理和方法的验证,并对IKONOS两种分辨率图像的融合结果给出了定性的分析与比较.4、基于可见光、近红外波段图像和热红外波段图像间存在局部自相关的统计特征,在整幅图像尺度、分类尺度和驻点及边界点尺度三种不同尺度上建立了统计关系.在此基础上,分别对可见光、近红外及热红外波段图像进行了基于局部自相关统计的融合实验,并对此融合结果给出了定性和定量的分析与比较.