随着图像传感器技术的发展,图像处理技术的应用也越来越广泛。同一光学传感器在对同一场景成像时,要使场景中所有目标都聚焦清晰是很困难的。这一问题可以通过图像融合技术来解决。该技术能够有效地提高图像信息的利用率和系统对目标探测识别的可靠性。这些优点使该技术正日益广泛地应用于机器视觉、数码相机、目标识别等领域。图像融合的算法比较多,主要由基于空间域和基于频率域的融合方法组成。本文在对基于频率域的图像融合方法研究的基础上,提出了一种改进的基于形态学小波的多聚焦图像融合方法。该方法既利用了小波变换的优越的局部时频特性和良好的方向性的特点,又不须进行浮点运算,大大降低了处理时间,并且具有良好的融合效果。考虑到图像融合本质上是一种图像增强技术,基于此本文提出了一种基于图像融合的弱小目标增强方法,该方法在明显增强弱小目标的同时还具有去除伪点的特性,通过实验验证了算法的有效性。本论文的主要内容包含以下几个方面:1论述了图像融合技术的基本理论、发展现状及其应用;2对常用的图像融合方法进行了研究并结合相关实验进行了分析;3研究了图像融合的评价方法,并结合相关实验对相关评价指标进行了分析;4对基于形态学小波的多聚焦图像融合方法进行了研究、分析、改进后,提出了一种基于形态学小波多聚焦图像融合的新方法;5在研究了目标增强的相关理论之后,提出了一种基于图像融合的弱小目标增强的新方法;6总结本论文的研究成果和不足,并讨论了发展方向。