图像融合技术是一项综合同一场景多源图像信息的技术,通过综合处理后,可以生成比单传感器更清晰可靠的图像。这一优点使该技术正日益广泛地应用于机器视觉、目标识别、地球遥感图像分类识别、三维图像重建等领域。本文共提出两种不同类型图像融合的算法:基于多级尺度分块的不同聚焦图像融合(空间域的图像融合)、基于小波变换下的彩色红外与可见光图像融合(变换域的图像融合)。本文主要完成了以下工作:1.基于迭代的思想,提出了一种简单有效且易实现的图像融合方法。算法首先对需要处理的两幅不同聚焦图像分别进行高斯卷积,得到模糊图像;再用原图像分别对得到的模糊图像在不同分块的级别下进行对应的相减,得到不同级别下的区域隶属图。然后根据一致性原理由区域决策图,得到区域隶属图。而图像清晰区域的得到是利用区域划分图的不同级别下迭代的结果得到,最后通过系数加权的方法进行融合。实验结果表明,该方法得到的图像质量明显优于传统的融合方法。2.通过对小波理论的初步研究,在深入理解图像融合技术基本理论和方法的基础上,提出了一种新的小波融合方法,该方法基于小波分解的深入理解,对源图像的高频部分和低频部分都进行精细的融合处理,并根据图像成像特点采用不同的融合规则.实验结果表明该方法可以充分合并源图像中的信息,提高信息分析和处理能力特征提取。