光学显微镜有着一个共同的缺陷:放大倍数越大，其景深越小。在生物医学或者刑侦领域使用的光学显微镜，其景深的数量级通常是10-3m或者更小，这就造成了一个现象:当被观察的物体表面不在一个平面内时，显微镜呈现给观察者的图像往往只有小部分是清晰的，其余大部分都是模糊的，观察者如果想看到其余的清晰区域，只有通过调整被观察物体与镜头之间的距离或者镜头焦距来实现，很难同时获取被观察物体的整体清晰图像，这就给观察者带来了很多困绕，例如在做弹痕比对时，由于不能获取弹痕整体的清晰图像，不仅增加了工作量，同时降低了比对结果的准确性。因此多聚焦图像融合具有较高的应用价值，其主要思想是通过采用一定的算法，将两个或多个具有互补或冗余特性的源图像融合成为新图像，使得融合后的图像能最大限度地利用互补信息，减少冗余，从而获得更高的清晰度和可理解性。　　 多聚焦图像融合是多源图像融合的一个分支，本论文集中探讨了这一课题产生的背景，研究的意义，融合的基本原理，以及国内外已有的研究成果，并指出已有的研究工作中存在的不足之处:很难保证融合结果既保持了源图像（离焦图像）中绝大部分的原始信息，同时又具有良好的视觉效果。它主要应用于生物医学研究和刑侦领域，在降低工作量与提高工作效率方面起到了很大作用，多聚焦图像融合算法的两个关键目标:　　 (1)最大限度地保持源图像中的细节信息;　　 (2)融合结果图像尽可能符合人眼视觉特性，抑制图像的人工合成迹象。　　 该论文所解决的主要问题是:如何得到一幅蕴含最多原始信息量的清晰图像，同时使其最大程度地符合人眼视觉特性。本论文采用的基于区域对比度金字塔融合算法主要包括两个方面的内容:　　 (1)源图像中清晰区域的精确提取。　　 (2)采用基于区域拼接的方式融合对比度金字塔与底层图像，将提取的源图像中的清晰区域平滑嵌入到结果图像中。　　 本论文的主要创新点是算法的第二部分，通过这种方式融合对比度金字塔与底层图像，可以在重构图像时实现了原始细节信息的保持与区域的平滑嵌入。