在高度信息化的今天,图像融合己经成为图像处理和图像信息理解领域中不可或缺的技术,其目的是通过对多幅源图像信息的提取与综合,获得对同一场景或目标更为准确、更为全面、更为可靠的图像描述。目前图像融合技术己经广泛应用于遥感、医学、计算机视觉、军事等方面。本文主要探讨像素级的图像融合方法,重点是基于小波变换的图像配准和图像融合算法的研究。首先介绍了图像融合技术的研究背景及意义和国内外的研究现状;然后对图像融合原理、融合体系结构、小波变换原理以及常见的图像融合方法进行详细的阐述;最后,对一般的图像融合评价参数进行了介绍。像素级图像融合的前提条件是融合的源图像在空间上必须严格对准,图像配准的精度严重影响图像融合的效果。所以,本文研究了图像配准的原理和基本方法,以最大互信息为相似性测度并结合小波变换,提出一种快速的图像配准算法。实验结果表明,这种方法可以在一定程度上克服一般图像配准算法的配准速度慢、实时性差的缺点。在查阅大量相关文献的基础上,深入分析、研究了基于小波变换的图像融合方法。本文针对小波变换后各频域融合算子和融合规则的选择,改进了基于小波变换的图像融合算法。对小波分解后的低频分量,通过度量其区域图像块之间的相关系数和空间频率来确定融合图像的尺度系数;对高频分量,以方向对比度为判据确定融合图像的小波系数。对多组图像进行实验,实验结果表明,该方法比较有效。