传统的图像处理技术由于与人类的视觉处理方式的差别很大,影响了图像处理的质量。小波分析与人类视觉的相似性使其在图像处理方面具有独特的优势。作为一个重要的时频分析工具,小波分析在信号处理方面有着非常广泛的应用。本文着重对小波变换理论在图像的非线性处理方面进行了研究。论文在详细讨论小波分析的基本理论的基础上,介绍了连续小波变换、离散小波变换和多分辨率分析,Mallat快速分解与重构算法,提升小波变换理论、整数小波变换以及多进制小波变换理论。分析了这些理论在图像处理中的作用。针对传统的图像插值算法造成的图像边缘锯齿和模糊效应以及传统多聚焦图像融合算法在各种客观图像融合质量评价标准下的表现,结合人类视觉原理引出基于小波变换的图像非线性处理算法,对该算法进行了详细的分析设计,并通过实验证明了算法的有效性。小波变换能够保持图像丰富的细节信息,结合实验并通过分析比较,算法不仅获得了很好的客观评价数据,也在主观上获得了良好的图像质量,继而验证了本文算法的有效性,基本达到了实验设计预期的效果。最后,针对整数提升小波变换的FPGA实现,分析了算法流水线特征,有效简化了小波变换的实现方法,提高了硬件利用率。