遥感技术是目前能够提供全球范围的动态观测数据的唯一手段。利用遥感技术,可以在同一地区获得大量不同尺度、不同光谱、不同时相的影像数据,这些数据构成了同一地区的多源影像数据。单一传感器影像数据由于成像传感器系统的差异及各种干扰的存在,使得摄取的图像都存在不同程度的失真或噪声。并且单一传感器不能提取足够的信息完成某些应用,通过多源卫星遥感图像融合,可以有效克服单一传感器影像中数据的模糊性,提高信息利用率,增强数据的可靠性和可用性。　　 本文以经过预处理且精确配准后的SPOT全色图像和TM多光谱图像为研究对象,其中TM图像具有丰富的光谱信息,但是空间分辨率不高,而SPOT图像具有较高的空间分辨率。本文以最大限度的利用TM图像和SPOT图像的优势为目的,研究了像素层的图像融合,主要研究了以下内容。　　 一、在绪论中对图像融合及多源卫星遥感图像融合的概念,融合层次,融合现状作了简单的总结和介绍。　　 二、根据所选图像的特点及本文的研究目的,探究了对图像融合效果进行评价的客观指标。通过SOPT图像和TM图像的融合结果的视觉效果和相关的评价参数对IHS图像融合法,PCA图像融合法,高通滤波法等传统多源卫星遥感图像融合算法进行了分析。　　 三、小波变换具有良好的时频特性,尤其在图像处理中具有其它方法无可比拟的优势。本文将小波变换技术应用在多源卫星遥感图像的融合中。多源卫星遥感图像的融合效果受多种因素的影响,本文重点研究了小波变换中小波基,小波分解层数,融合算法对多源卫星遥感图像融合效果的影响。得出小波基选择DB系列的DB4小波,小波分解层数选择3～4层,融合算法为区域能量法效果最好。　　 四、传统融合算法中高通滤波法具有很好的光谱保持特性,是所有传统融合算法中融合效果最好的。小波变换中区域能量法也具有很好的融合效果。本文根据对这两种方法的研究,提出了一种基于传统的高通滤波融合法和区域能量法相结合的小波变换融合新算法,并用实际的效果图结合相关性能指标证明了此算法的合理性和优秀性。