遥感图像融合研究的是如何综合利用不同遥感传感器所获取的图像信息，来产生新的数据，以获取对同一事物或目标的更为全面、客观及本质上的认识，是遥感图像处理的一个重要分支。如今，遥感图像融合已经成为图像处理和图像信息理解领域中不可或缺的技术，并在很多军事和民用方面有着重要应用。本文在总结了像素级图像融合方法的基础上，分析了传统空间域图像融合算法、小波变换和小波包变换算法，通过实验研究证明小波变换和小波包变换可以改善遥感图像融合效果。研究了小波变换和小波包变换中低频信息融合常用的四种规则：加权平均法，局部能量法，梯度法，活性测度法；并提出了标准差法的融合规则。总结了一些常用的定量图像评价指标，通过分析和比较，决定采用信息熵、联合熵、光谱扭曲指数和边缘强度指数等作为定量指标进行了质量评价。实验研究得到以下结论：1)小波变换和小波包变换可以改善传统的基于IHS变换图像融合效果；2)标准差法和局部能量法在ETM+多光谱和全色波段融合中的光谱信息保持和空间分辨率增强上存在综合优势；3)不同的融合规则得到的融合图像效果不同，针对具体的实际需求，选择合适的规则进行融合，达到不同的使用目的。