小波变换具有时频域的多尺度、多分辨率的特性，是进行图像处理的一个有力手段，它在图像处理的许多领域得到了应用，如图像增强、图像压缩、图像分析等。小波理论越来越趋于完善，而且小波理论与实际应用的结合也愈加紧密。 本文正是通过对图像处理的基本理论的研究和实践，特别是对小波变换理论和多聚焦图像融合理论进行比较深入的学习和探讨，使得小波变换技术能够和多聚焦图像融合得到更好的结合，更好的融合效果。本文主要从两个方面对基于小波变换的多聚焦图像融合进行研究，阐述如下： 首先本文在已有研究的基础上，以传统的非小波图像融合算法、基于小波函数的图像融合算法以及对图像融合算法的评价等理论为依托，结合自己，的实践经验，对已有的评价方法—小波能量法进行了改善，使其评价多聚焦图像融合时，更能发挥小波函数的多分辨率的特点。 然后，本文选取多种小波函数作为图像融合的基小波函数，如Haar、Db10、Sym8、Coif5、Bior6.8、Dmey小波等，在点对点的融合策略下进行图像的融合实验；对融合结果采取基于信息量、统计特性、信噪比方法进行评价以及改进后的小波能量法(WE2)进行评价，得出这些小波函数在多聚焦图像融合过程中所表现出的性质和多聚焦图像自身的特点，针对这些结论提出了改进过的基于局部能量的小波融合算法。 本文以多种评价手段，从多个角度对改进后的融合算法进行多次评价，无论从融合图像的主观效果还是从实验的客观数据都可以得出一致的结论：改进后的小波融合算法取得了更好的效果。