近年来,随着遥感技术的快速发展,遥感影像融合成为遥感技术领域的一个研究热点。多源遥感图像融合技术是将不同类型传感器获取的同一地区的影像数据进行几何校正、空间配准,然后采用一定的算法将各影像数据中所含的信息优势或互补性有机结合起来,得到一幅包含信息更加丰富的图像。应用融合结果前需要对融合质量进行评价。影像质量的正确评价是一项很有意义但又十分困难的问题,在图像处理中占有十分重要的地位,有了可靠的图像质量评价方法,才能正确评价图像质量的好坏、处理技术的优劣及系统性能的高低。目前,虽然提出了各种不同的评价方法,但是由于缺乏统一的理论和方法,尚没有衡量图像质量的客观统一标准。本文主要研究了像素级融合的基本方法并建立了一个综合的图像效果评价体系,且应用该体系对实验中的三幅融合影像进行了评价。首先,本文介绍了遥感数据融合的意义和目的以及影像融合前预处理的基本方法,为实验中影像的融合做好准备。其次,介绍了传统的像素级融合方法,包括IHS变换融合、主成分(PCA)变换融合和Brovey融合。简单的讲解了它们的融合原理和融合流程,并对这三种融合方法进行了简单的评价。然后,对影像的定量评价进行了研究,根据对传统影像评价指标进行的分析,建立了一个综合的融合影像效果定量评价体系。其中包括光谱保真度指标、影像清晰度指标、信息量指标和结构相似度指标。光谱保真度指标和影像清晰度指标是对传统指标的一种综合处理,使评价体系能够更全面、客观的对影像进行评价；信息量指标是根据光谱保真度指标和影像清晰度指标建立的；结构相似度综合了人眼的视觉特性,根据均值、方差和协方差建立的一个主观与客观因素相结合的评价准则,并结合光谱保真度指标和影像清晰度指标建立了融合指数。最后,对QuickBird卫星的全色影像和多光谱影像进行了简单的图像预处理和最佳波段选取,并应用文中介绍的像素级融合基本方法进行了影像融合,将融合影像应用文中建立的影像质量综合评价体系进行评价,并与传统指标进行了比较。实验结果表明,文中建立的影像质量评价体系是可行的,它能更全面、客观的对融合影像进行分析。从而结合定性和定量这两方面对影像质量进行评价。同时,本文对体系的不足之处也做出了一定的分析。