多源遥感图像数据融合技术是对地观测信息获取与处理技术的重要研究内容，是解决海量遥感图像数据问题的一个有效途径。多源遥感图像数据融合可以分为像素(数据)、特征和决策三级。本文针对像素级多源遥感影像融合的发展现状和存在的问题，对以下几个方面进行了研究： 1．对多源遥感影像数据融合的基本理论、特点、层次结构、主要方法、应用、发展现状及存在问题进行了较系统的总结。 2．对像素层多源遥感影像融合的原理、数据源、技术流程、主要算法进行了详细的归纳与分析。 3．在归纳和分析了常用的影像质量评价指标的意义、性能、适应性的基础上，引入了影像分形维数作为影像质量的评价指标。实验证明，该指标能够稳定、客观、准确地反映影像的纹理丰富程度及灰度变化的剧烈程度。 4．提出了一种基于多种传统数字影像匹配方法与小面元微分纠正相结合的多源遥感影像高精度配准方法。系列实验表明，该算法可确保可见光范围内不同类型、不同分辨率的遥感图像之间的相对配准精度达到子像素级。 5．以突出遥感图像中的线状目标为目的，充分利用小波多分辨分析在边缘检测中的优点，提出了基于多尺度边缘增强的影像融合算法。实验表明，该算法能够有效地增强融合影像的边缘特征。 6．针对复数小波变换的特点——近似的平移不变性以及更好的方向选择性，设计了基于复数小波变换的融合算法。实验表明，基于复数小波变换的图像融合总体效果要优于实数小波变换的融合效果。 7．结合相关课题的研究，设计并实现了“多源遥感影像配准与融合系统”，初步满足了应用的需求。