多源图像融合就是利用各种成像传感器获得的不同图像或同种成像传感器不同成像方式获得的不同图像，综合不同图像的互补信息和冗余信息，以获得更为全面、更为准确的图像描述供观察或进一步处理。它在军事、遥感、机器人、医学图像处理以及计算机视觉等领域有着广泛的应用前景。经过二十多年的发展，图像融合技术的研究已经形成了一定的规模，国外已开发出多种融合系统，但还存在许多理论、技术问题有待解决。目前图像融合技术在国内所进行的研究相对于国际上的研究工作起步较晚，还处于落后状态。因此迫切需要开展广泛深入的基础理论和技术的研究工作。 本文主要针对像素级多源图像融合问题进行了深入、系统的研究。本文的研究涉及到多源图像融合预处理中的图像配准算法、多源图像融合中的多尺度(多分辨率)分解方法、基于多尺度分解的多源静态图像融合算法以及基于多尺度分解的多源动态图像融合算法。 本文的主要研究成果如下：1.对多源图像融合预处理中的图像配准问题进行了研究，主要针对图像之间存在旋转和平移情况下的图像配准问题进行研究。提出了基于离散小波变换和联合直方图的同类传感器多源图像快速配准算法，用以解决多聚焦图像或序列图像的配准问题。提出了基于轮廓的异类传感器多源图像配准算法，用以解决异类传感器多源图像之间存在旋转和平移情况下的配准问题。 2.对图像融合中的多尺度分解力法进行了研究，提出了两种图像多尺度分解方法：方向金字塔框架变换和方向可调的不可分离小波框架变换。通过去掉方向金字塔变换中的降采样环节并相应修改图像变换中的滤波器系数，提出了方向金字塔框架变换。通过将方向滤波器与不可分离小波变换相结合，提出了方向可调的不可分离小波框架变换并给出了其滤波器设计方法。 3.基于多尺度分解方法对多源静态图像融合问题进行了研究。提出了三类多源静态图像融合算法：基于区域的多传感器图像融合算法、基于像素清晰度的多聚焦图像融合算法以及基于彩色传递的遥感图像融合算法。基于区域的多传感器图像融合算法中提出了一种新的基于区域的融合规则，该融合规则采用了新的区域表示方法和融合量测指标。基于像素清晰度的多聚焦图像融合算法中提出依据图像经多尺度分解后的系数求取像素清晰度量测指标，并以此判断图像变换系数是否来自图像中的清晰区域，融合过程就是对来自图像中清晰区域的图像变换系数进行组合。基于彩色传递的遥感图像融合算法中将彩色传递引入到遥感图像融合处理之中。 4.基于多尺度分解力法对多源动态图像融合问题进行了研究。提出了一种基于多尺度分解的多传感器动态图像融合体系，在该体系中将序列图像超分辨率复原和运动目标检测理论应用于多传感器动态图像融合之中，较好的利用了序列图像在时间轴上的运动信息。并以可见光成像传感器和前视红外成像传感器的序列图像融合为例，给出了具体的多传感器动态图像融合算法。 5.基于现有的以及项目组提出的多传感器图像配准及融合算法，开发了一套机载多传感器图像融合软件，为国防科技“十五”重点预研项目“先进航空电子系统技术”进行技术演示和开发论证。