随着遥感和卫星技术的发展,使得我们能够获得更加高清的卫星遥感图像。同时,这也带动了卫星遥感图像的研究,多光谱图像融合便是卫星遥感图像处理领域中最为热门的一个。融合技术其前景巨大,且应用领域广泛,包括医疗图像、地质勘测、城市规划、自然灾害预估以及森林和海洋的保护等。本文围绕着多光谱图像融合的背景和发展,主要包括以下四个部分:第一章介绍了多光谱图像融合的背景以及国内外研究现状,正如计算机领域的火热一样,它由于顺应这个时代发展潮流应运而生。此外,在如今发达的空间技术以及现代计算机高效的计算能力,这些图像数据能够被很好地利用起来,也越来越多的被利用到不同的领域中。多光谱图像融合技术的研究在上世纪末,本世纪初逐渐被人熟知,近几十年来,国内外都有不少这方面的出色的研究结果的产出,包括新的方法和技术;第二部分给出了多光谱图像融合的概要,多光谱图像融合主要是提取不同类型的遥感(卫星)图像中包含的数据信息,融合产生更加高清的(包括空间维度和光谱维度)多光谱图像,本文对几种比较常见和有效的方法和评价标准进行介绍;在第三章中,本文提出了一种利用全变分正则的多光谱图像融合的变分模型,在对一些本文中用到的算法和技术进行介绍之后,比如软阈值和快速傅里叶变换技术,我们相应地设计了一种基于快速收缩阈值迭代算法框架和交替乘子法的算法来求解这个模型,并与当前一些流行的先进方法进行比较,同时将方法应用于彩色图像的融合中;最后一章是总结和展望,概括性地阐明本文的主要工作和本文提出的模型与算法,分享自己对多光谱融合研究方向的看法,总结方法优缺点,并在本文的结尾给出新的思路以及后续的工作内容。