随着多媒体技术的不断发展,视觉物联网已成为物联网发展的重要方向。然而,由于多媒体信息数据量大、计算处理要求高,其传输能耗远远高于普通传感器节点；而视觉物联网的传感节点本地存储能力、计算能力以及节点能量均受限。如何利用有限的资源维持网络的高效运行,平衡网络负载,降低节点能耗,延长网络生存期成为了视觉物联网络研究中的关键问题。分布式数据融合技术即是一种可以均衡网络负载的信息处理方式。即在传感节点收集网内视觉信息的过程中,利用传感器节点的本地计算和存储能力对其采集信息进行处理,消除重复冗余的信息,减少不必要的重复数据传输；之后将不同的传感节点采集的信息进行分析融合,在进一步削减网络信息冗余的基础上,得到具有更高可靠性和精确度的监测信息。本文在充分分析物联网、传感网及相关信息融合技术的前提下,提出了一种基于分簇结构的分布式小波图像融合算法,并对其进行了仿真实现。该算法利用背景减除法去除图像数据中的冗余信息,利用SURF算法对图像进行配准,极大的加快了图像处理速度减少了网络传输数据量；此外,该算法将图像融合与分布式处理机制相结合,使融合任务平均分担在多个节点上,提高了图像融合的运算速度和网络能耗的均衡性。