显微镜作为人类探索微观世界的有力工具,已广泛应用于材料检测、细胞组织学、地质和考古等各个方面。但是,在显微图像的应用和处理中,常常遇到这样的问题:在显微光学成像系统中,低倍显微镜工作距离长,景深比较大,由于显微镜物镜焦深范围小,随着放大倍数的增大,景深会相应减小,只有那些在聚焦平面或其附近的结构才是可见的,这使得即便是结构最简单的、三维深度相对平坦的物体也不可能在一幅图像中完全聚焦清晰。这个问题可以通过显微图像融合来解决。显微图像融合就是将多幅已经配准的、成像条件相同而关于同一场景的不同焦点图像,融合成一幅各处都清晰的图像。本文主要以多尺度几何分析工具小波_Contourlet变换为主线,针对其在显微图像融合应用中的关键技术进行了深入系统的研究。主要研究工作及贡献包括如下内容:1.对图像融合技术的原理和方法进行了综述,并详细介绍了图像融合评价标准,主要包括主观评价标准和客观评价标准两部分。2.研究并给出了多尺度几何分析能够高效表示和处理图像信息的根本原因,以及多尺度几何分析理论的典型工具,包括Beamlet、Brushlet、Bandelet、Ridgelet和Curvelet等,并重点探讨了Contourlet变换和小波_Contourlet变换的基本原理、实现方案、优良特性以及所存在的不足之处,为该领域的应用研究奠定了理论基础。小波_Contourlet继承了多尺度几何分析的优良特性,能获得更为优异的图像处理性能。3.提出了一种基于小波_Contourlet变换和区域特性的多聚焦图像融合算法。小波_Contourlet变换不仅具有多尺度性和多方向性等优点,并且消除了Contourlet变换中存在的信息冗余,采用该变换对图像做多分辨率分析得到的高频子带,有效地表达了图像中的细节特征信息。该方法首先采用小波_Contourlet变换对原始图像进行多尺度分解,得到高频分量和低频分量;然后根据高、低频分量中不同的区域特性,分别采用区域活度和区域方差作为融合规则,最后通过反变换得到融合图像。通过严格配准的多聚集图像和自己拍摄的显微图像进行仿真实验,实验结果证明了该算法的有效性。4.根据显微镜拍摄时存在的实际问题,开发了一套显微图像融合系统,该系统可以对显微镜拍摄的任意两幅图像进行配准和融合。