多传感器图像融合技术以其独特的优势在各个领域，尤其是军事领域得到了广泛的重视和应用。但国内有关图像融合算法的研究还不是很成熟，特别是图像融合算法的并行实现有待深入的分析探讨。 本文首先系统地介绍了图像融合的原理、应用、发展现状等。接着，深入地研究了不同图像传感器及其成像特点，并总结了有代表性的地物图像特点。针对红外/可见光图像和高分辨率/多光谱图像，仔细地分析比较了其具有代表性的图像融合算法的原理、性能，在此基础上提出了一种基于对比度准则的小波变换融合算法。仿真实验证明，在多光谱图像的光谱保留方面和红外图像的边缘轮廓保留方面，该算法具有良好的性能。 对于小波变换图像融合算法的主要问题——所需处理的数据量大，难以满足实时性的工程应用要求，本文提出了基于小波变换的并行图像融合算法。并对算法的设计进行了详细的研究，对算法的实现过程进行了系统的阐述。由于该并行算法具有计算的数据局部性和边界计算相关性特点，所以采用了相邻处理器复制数据的冗余存储技术，减少了融合过程中的通信时间。在MPI(Message PassingInterface)环境下进行了模拟实验，得到了可观的加速比，融合效率比单机实现提高了16.3％。