多源图像融合是指通过研究和设计图像融合算法和融合规则,将从不同种类图像传感器采集的图像整合到一幅新的图像中,这幅新图像的信息比任何单一图像传感器获得的图像信息更加完整、丰富和可靠。当前,多源图像融合的技术已经遍布到了社会生活中的各行各业,特别是在军事方面具备广阔的应用前景和重要的研究意义。文章的研究内容主要集中像素级图像融合中的多分辨率分析法。本文通过研究像素级多分辨率分析原理和实现,及当前研究热点的常见多分辨率算法小波变换、Contourlet变换和非下采样Contourlet变换,提出一个新的混合多分辨率算法。最后,基于不同类型的图像,做了大量的仿真对比试验,结合主观和客观评价标准来对比和分析各个算法的优劣。主要研究内容如下:研究多分辨率分析的原理和实现,着重研究常见多分辨率分析中的小波变换、Contourlet变换和非下采样Contourlet变换的算法和融合规则改进;在混合多分辨率分析的框架指导下,结合单一多分辨率算法的性质,提出本文的混合多分辨率算法,即二维多尺度小波变换和非下采样Contourlet变换;基于多聚焦图像、红外和可见光图像、医学图像和遥感图像四种类型的图像,分别对比了小波变换、NSCT变换、小波混合Contourlet变换和本文的算法,给出了主观分析和客观参数验证本文算法的有效性;利用Matlab平台,搭建了一个便于演示和分析对比的图像融合系统。通过以上内容研究,本文提出新的混合多分辨率算法—基于二维多尺度小波变换和非下采样Contourlet变换,同时,改进了算法中处理高低频系数的融合规则。最后,通过大量的仿真实验对比和分析,验证了本文算法的有效性。