图像融合是信息融合的重要分支和研究热点。其目的是对多幅源图像的信息进行提取和综合,以获得对某一地区或目标更准确、更全面和更可靠的描述,从而实现对图像的进一步分析和理解,或目标的检测、识别与跟踪。图像融合可划分为三个层次:像素级融合、特征级融合和决策级融合。基于像素级的融合是特征级和决策级融合的基础,也是本文研究的重点。本文首先简要介绍图像融合的定义、分类、发展概况,及研究的背景、目的和意义。然后在第二章对图像融合问题进行一些基础研究,介绍并实现了几种简单而基础的图像融合方法,分析其融合原理及各自的优缺点,并重点研究基于图像域变换和基于多分辨分析的两类(六种)融合方法。在这些研究的基础上,初步提出一些改进的思想和实现方法。随后在第三章中对四种基于IHS变换、PCA(主成分分析)、DWT(小波分解)和HPF(高通滤波融合)的融合方法进行了进一步的分析,提出了自己理解和认识,并在此基础上提出并实现了几种组合了多种融合技术的融合方法,使得融合质量得到了较明显的改善和提高。第四章在图像融合目视定性估测的基础上,运用多种评测指标对文中实现的融合结果进行定量分析,得到了一些有益的结论,并进一步验证了这些方法的有效性和先进性。最后,第五章的结束语对本文的工作进行了一个总结,进一步阐明了作者在研究工作中取得的成绩和一些不足,并结合融合技术可能的发展方向,指出下一步研究中需要做的工作和关注点。