图像融合作为信息融合的一个子类,相应的融合过程为：把从多个成像设备、不同成像条件或不同成像方式获得的同一景物的多幅图像有机地组合在一起,形成包含各幅源图像(source images)相关信息的新图像。其主要目的是通过对多幅图像间冗余数据的处理来提高图像的可靠性；通过对多幅图像间互补信息的处理来提高图像的清晰度和信息容量。这种通过融合所生成的单幅图像包含更准确、完全的目标信息,有利于人类视觉和机器视觉的感知,可为完成进一步的图像处理与分析任务奠定良好的基础。图像融合技术已被广泛运用于军事、医学影像、信息安全、遥感以及民用制造业等领域。本文以小波分析理论为基础,结合结构张量分析方法对多聚焦图像的融合技术进行了深入研究,主要贡献如下：1.在对传统小波图像融合算法系统分析的基础上,针对低频子带选择的方法中存在忽略高频子带系数影响的问题,提出了一种基于高频子带图像局部区域标准差和均值的低频子带系数选择方法,改进了传统的基于区域方差的融合规则,该方法能够充分考虑高频和低频子带系数之间的关系,从而获得更高的清晰度。2.针对当前高频子带系数的选择方法中存在的问题,将向量场重构的结构张量分析方法引入到高频子带的信息融合过程,提出了一种水平、垂直和对角方向高频子带图像的重构方法,并通过仿真实验和性能评价,结果表明该方法能够获得更多图像细节信息,增强图像对比度,从而能够得到具有更好视觉效果的融合图像。