本文主要研究的是像素级图像融合的算法，重点在于对于小波变换像素级图像融合的算法的研究以及将其应在医疗图像融合领域。首先介绍了图像融合概念、层次、背景意义以及国内外的发展研究现状，然后分别对图像去噪、图像配准、图像融合等方法进行了研究与实验比较。由于图像去噪与图像配准是图像融合的前提，首先利用改进的自适应中值滤波器对图像进行去噪处理，并将改进的滤波器与传统的中值滤波进行比较，实验表明该方法去噪效果明显。再次图像配准的精度严重的影响了图像融合的效果，因此本文对图像配准算法进行了研究，以最大互信息与小波变换结合的算法对图像进行配准，实验表明该方法有效的提高了图像配准速度，有效的克服了图像配准的实时性差的缺点。研究了小波变换基本理论，阅读大量的文献对小波变换图像融合的方法进行了研究，特别是对小波变换的图像融合规则进行了研究，对小波变换后的高频子带采用了基于窗口内像素对窗口能量贡献率的能量选取的规则，对于低频子带，将图像分成相同大小的子图像，然后分别计算它们子图像的相关系数与标准差来确定融合图像的低频子带系数，最后将本文采用的融合算法应用于医疗图像融合，实验仿真验证了该方法的有效性。