小波变换是在傅立叶变换的基础上发展起来的一种具有多分辨率分析特点的时频分析方法，其应用非常广泛。图像融合作为信息融合的一个重要分支，是指将多个传感器获取的关于某个场景的多幅图像加以综合处理，得到一幅关于该场景新的更加准确的图像。因为正交小波是非冗余的，所以图像经过正交小波分解后的数据量不会增多；同时正交小波分解具有垂直、水平、对角线三个方向性，利用这一特性就可针对人眼对不同方向的高频分量具有不同分辨率这一视觉特性，在图像处理时得到更好的目视效果。小波图像融合即利用小波变换进行图像融合。由于小波变换具有低熵性、多分辨性、去相关性、滤波器的选取具有灵活性等特点,使它成为图像融合领域内的有力工具。但同时也带来了一些问题，如在小波图像融合时，由于图像的内容、纹理特征等特点的多样性，就导致了针对不同的源图像选择不同的小波滤波器，这必然给工程应用带来许多不便，而如何构造一个性能较好的小波滤波器使其能够应用于大多数的工程应用方面，是小波研究者的重要研究问题之一。在这种思路上对小波图像融合进行了研究，主要的工作包括以下几个方面：（1）介绍了小波图像融合研究的背景和意义、国内外研究现状、小波变换理论、小波图像融合模型、融合评价指标等。（2）对小波滤波器的构造方法进行了研究，根据仿酉滤波器组能够得到小波滤波器以及从全通滤波器的线性相位角度出发，通过由全通滤波器组成的仿酉滤波器组，提出了一种新的IIR（Infinite Impulse Response）实值正交对称小波滤波器的构造方法。（3）在Matlab7.10.0（R2010a）平台上对本文提出的方法所构造的小波滤波器进行了大量的仿真实验验，通过在不同源图像情况下，与经典小波滤波器的实验结果数据对比分析，得出了本文所构造的滤波器在图像融合领域中优于一些经典小波滤波器的结论，验证了本文所提方法的有效性。