图像融合技术,主要是根据多传感器对同一目标场景获得的图像,采用合适的融合处理算法,获得对该目标物更为清晰的描述。其在医疗图像、军事技术、目标检测系统、遥感图像等领域中有着很大的应用价值,促使了研究人员对其进行了各种深入的研究。本文首先介绍了图像融合的产生背景与意义。对图像融合的不同层次作了说明,包括像素级层次的融合、特征级层次的融合、决策级层次的融合。其中着重介绍了像素级层次图像融合算法中基于最大值融合法、基于加权平均法、PCA、IHS变换法、小波变换法。对于小波变换的理论知识做了详细的公式介绍,包括小波变换的基本概念、小波母函数经过伸缩平移得到小波基函数、连续型小波变换基本定义形式、离散型小波变换基本定义形式、二维小波变换的基本定义形式。在小波理论基础上,对于小波变换图像融合的基本流程进行描述。通过对分数阶傅里叶变换的研究,对分数阶小波变换的其中一种定义形式做了论述,对于分数阶小波变换图像融合算法流程进行说明。对于在信号处理领域中,那些经过傅里叶变换后的结果等于自身的函数,称之为自傅里叶函数;同样经过分数阶傅里叶变换后的结果等于自身的函数,称之为自分数阶傅里叶函数。这些函数具备了对称性、位移性、卷积性等。本文对该函数定义与性质做了详细论述。论文利用分数阶小波变换与自分数阶傅里叶函数相结合,提出了一种新的图像融合算法SFFF-FRWT。通过一系列严格的实验,得到该算法的最优参数值,同时将该算法与其他图像融合算法对比分析,验证了本文提出的SFFF-FRWT图像融合算法的可行性和优势。根据分数阶小波变换的第二种定义形式,即构造分数阶函数作为小波基函数来形成分数阶小波变换。本文研究了这种定义形式的分数阶B样条小波,同时对IHS、PCA变换的图像融合算法的理论和流程做了论述。然后利用对称分数阶B样条小波、IHS、PCA相结合提出一种新的遥感图像融合算法。通过严格的对比实验,将该算法与其他图像融合算法,对低分辨率多光谱和高分辨率全色的遥感图像进行了多组实验分析。通过实验结果的主观和客观判断,本文提出的算法对于保证遥感图像的光谱特性和高分辨率特性上取得了较好的效果。