当采用成像设备进行拍摄时候，经常会出现在同一个场景中的多个不同目标，当距离差距较大时候，总是存在一些目标清晰，而另外一些目标模糊，想获得所有目标清晰是很困难的事情。但是对于清晰图像的需求是切实存在的，因此针对不同目标，提取其中各个清晰区域的信息融合技术应运而生。本文主要针对聚焦不同成像平面图像融合展开相应研究，提出和改进了一些融合算法，主要研究工作和成果如下：　　 本文通过对光学系统成像机理的研究，分析导致光学成像模糊两个重要因素：弥散圆相互叠加和聚焦不清晰的低通滤波。然后建立模糊度与景深的关系，寻找合适的模糊度或清晰度表达方法。从而提出一种清晰度判别算子，用来提取源图像清晰区域进行融合。通过一种基于成像原理分析的简单多聚焦图像融合算法，验证了基于成像模糊机理清晰度判别算子的正确性。而后通过一种基于双规则的融合方法，以相关性为主附加区域锐度作为图像清晰度的清晰度判别标准，在通过选择两幅图像中的清晰图像形成融合图像。来验证从成像模糊机理来推导清晰度的可行性。　　 对于变换域图像融合算法进行研究和验证，提出一种基于像素级相关性度量的拉普拉斯金字塔图像融合的方法：对原图像分别进行拉普拉斯金字塔分解，分别对高频部分和低频部分采用不同融合规则，对得到融合序列进行逆变换得到最终的融合图像。通过对融合后图像分析，从主客观性能进行分析，本文提出的拉普拉斯图像融合方法融合效果要有所提高。