随着科学技术特别是计算机技术的不断进步,需要处理的信息量越来越大。多传感器系统就是一个典型例子,相比于单传感器处理系统,多传感器系统会接受到来自多个不同传感器的大量信息,这些信息有些是重复的,无用的,而且大量的信息也不便于理解和后期处理,因此需要对这些信息进行综合处理,尽可能提取有用信息,去除冗余信息,信息融合技术可以高效解决这个问题。在信息融合技术中,图像融合是一个重要分支,图像融合技术可以将来自多个图像传感器的重复信息去除并且将各个图像的互补信息综合起来,最终融合成为集各个图像有效信息于一体的单幅图像。随着图像融合技术的快速发展,很多高效的融合算法被不断提出,本文提出一种基于非下采样轮廓波变换的多聚焦图像融合算法。本文对图像融合技术进行了比较详细的介绍和分析,在此基础上了解了国内外图像融合技术的研究状况和实际应用成果,接着对图像融合技术的理论基础和关键技术等进行了详尽的阐述,对各种融合方法从多个角度进行对比,在进行比较分析之后,本文选用非下采样轮廓波变换做为图像融合的多尺度变换工具并对非下采样轮廓波相比于传统多尺度变换工具的优势进行原理性分析和相互对比。在融合规则的设计上,本文在分析传统融合规则的不足之后,设计了一种基于像素区域的融合规则,在低频系数和高频系数融合规则的设计上,本文根据各自特点采用不同的融合方法进行融合,低频系数融合采用一种基于区域能量和区域方差相结合的融合规则,两像素区域参数相结合的融合规则克服了基于单个像素融合不能充分体现图像区域特性的不足,还有效消除图像的融合痕迹；在对高频系数进行融合时,本文则采用一种基于区域对比度和区域能量联合的融合规则,这种融合方法不仅可以防止高频噪声引入到融合图像中,而且可以有效提高融合图像的视觉效果。在对本文提出的融合方法进行有效性验证的实验中,本文选用四种比较典型的图像融合算法作为对照,前三种融合方法和第四种方法比较可以对非下采样轮廓波变换在图像融合中是否具有优越性进行检验,第四种方法和本文算法进行对照则可以对本文设计的融合规则是否更优做出判断,在通过计算机仿真软件对五种融合方法进行仿真实验得到融合图像后,本文不仅对图像融合质量通过人眼观察定性判断,而且选用五种常用的图像融合质量评价指标对图像进行了定量的分析对比,无论从主观观察还是客观评价指标中,都充分证明本文融合方法是有效的,相比较传统的图像融合更加优越和高效。