由于传感器多样性和性能上各有千秋,多光谱与全色图像融合一直都是图像处理中研究的热点问题。随着航空遥感应用的推广,获取1幅高空间分辨率、光谱保真度的多光谱图像的需求越来越迫切。随着研究人员对于该问题的持续关注,近年来涌现出很多优秀的算法和工作,使此类问题的解决方式多样化。相对于空间质量提高而言,光谱特性保真方面还有很大提升空间。另外,光谱图像与全色图像之间的关系模糊性,也影响了空间质量的改善。本文从基于变分的基本模型出发,在前人研究成果基础上,构建新的空间结构约束和光谱特性约束,提出两个新的图像融合算法,分别适用于三／四通道的多光谱图像融合和任意通道的多光谱图像融合。本文的工作主要分为以下几个方面：首先,针对目前遥感图像融合算法不能在提高空间信息的同时保真光谱信息的问题,提出基于空间和光谱约束的变分图像融合算法,一方面基于各个波段融合前后的差异与观测到的空间差异一致假设,提出空间结构边缘自适应的约束项；另一方面基于融合前后各谱段之间相对关系不变假设,提出光谱波段比例一致性的约束项；最后将新的约束项引入到变分模型中,通过梯度下降法求解能量极小化问题得出融合结果。其次,提出利用加权动态梯度联合稀疏约束,该约束可以保持融合前后的多光谱图像与全色图像之间的参考性不变,保持融合前后的多光谱图像之间相关性和差异性不变,这就保证了在注入空间信息的同时保真光谱特性。最后,各种基于变分方法的融合算法,在光谱约束图像卷积模糊中,是利用简单的高斯模型核近似真实的模糊过程。针对这一问题,本文提出了基于强边缘先验的模糊核估计算法,以真实表达图像融合中假设的图像退化过程,提高光谱保真度。另外,在Pleiades、QuickBird和WordView-2数据集上进行实验,并与大量已有算法进行对比分析,结果表明,该算法可以生成高空间分辨率和光谱性保持优良的融合图像。