本文对现有图像融合算法进行了分析与研究,并针对空间背景下的跨尺度融合算法进行了改进,提出了基于改进融合规则的跨尺度塔式融合算法和基于改进融合规则的跨尺度小波变换算法,设计与实现网络环境下跨尺度融合系统。论文完成的主要工作如下：(1)对多尺度融合算法进行了分析与研究。研究了基于塔式分解的融合算法和基于小波变换的融合算法,前者以拉普拉斯金字塔分解和SCDPT融合算法为例,后者以小波变换和双树复小波算法为例,深入研究了几种算法的优缺点。(2)提出了改进的基于匹配度和区域内积能量的融合规则,并将其用于塔式分解的拉普拉斯金字塔融合算法和SCDPT融合算法中。给出了新的融合规则的算法流程,以及改进融合算法的实验步骤,最后通过在空间图像和标准图像上的对比实验,验证了改进的融合规则的有效性。(3)提出了基于改进融合规则的跨尺度小波变换融合算法。基于小波变换的多尺度特性,对其融合策略进行了改进,将其应用于双树复小波上,可以很好地保持了图像的方向信息,通过实验验证了改进算法的有效性。(4)实现了在网络环境下的跨尺度融合系统。该系统从传感器网络读取图像信息,选择融合算子和融合策略对图像进行融合处理,将融合结果反馈给用户,实现了对融合结果的客观指标评价。本论文的研究成果为空间对接背景下图像跨尺度融合打下了良好的基础。