图像融合作为图像处理领域的重要分支,是指将同一场景下不同类型的传感器获取到的多光谱图像融合到一幅图像中,使之在不失真的情况下包含多光谱图像中的大部分数据信息。多光谱图像融合技术一经问世便在卫星遥感、军事和医疗等领域取得了广泛的应用。本文将以设计和实现一种功能完善,人机交互体验良好的多光谱图像融合系统为课题目标,最后基于本文实现的融合系统提出了一种基于NSCT的图像融合方法,取得较好的融合效果。本文的研究内容如下:(1)详细概述了图像融合基本理论,包括图像融合的基本定义、层次和工作流程,基于此,分析和确定了系统的开发环境及工具,实现了系统核心模块的划分,最终应用Open CV机器视觉库及图形用户界面开发框架QT,设计和实现了多光谱图像融合系统的总体框架。随后介绍了图像预处理、图像融合和图像融合质量评价,并对具有代表性的算法进行研究。根据对以上算法的研究,设计多光谱图像融合系统各个核心模块中的算法的基本框架,最后调用Open CV机器视觉库编码实现各核心模块的算法,并进行实验展示,完善了软件系统的整体功能并初步验证了系统的可行性;(2)基于变换域的图像融合方法是目前图像融合领域的研究热点之一,其关键在于多尺度分析工具选取和高低频融合策略的选择。首先对基于变换域的多尺度变换分析工具和融合策略进行详细介绍,介绍了几种多尺度变换工具的基本理论及其在图像融合领域的应用,包括拉普拉斯金字塔融合算法、小波变换融合算法和非下采样轮廓波变换融合算法。基于以上的研究,设计和实现了基于变换域的图像融合算法,完善了本文的多光谱图像融合系统,基于上述研究对所研究算法进行融合实验,通过融合结果的分析比较,综合考虑主客观评价,非下采样轮廓波变换融合算法具有更好的性能,通过多组融合实验验证了图像融合系统的稳定性;(3)使用非下采样轮廓波变换(NSCT)作为多尺度变换方法,采用改进的自适应脉冲耦合神经网络(PCNN)作为高频子带的融合策略,使用加权PCA变换作为低频融合策略,提出一种基于NSCT的多光谱图像融合方法。将本文提出的融合系统作为实验平台,通过多光谱图像融合系统的融合实验和结果分析,综合考虑主客观评价后,本文提出算法的融合结果与拉普拉斯金字塔变换、离散小波变换和非下采样轮廓波变换等图像融合算法相比,本文提出的算法具有更好的融合性能,并且通过多组融合实验进一步验证了图像融合系统的稳定性。