本文的研究内容主要是像素级图像融合的方法。涉及图像融合的概念、图像融合的目的和意义、图像融合的应用、图像融合的常用方法及评价标准。先后介绍了图像融合的简单方法（像素灰度选大、选小、加权平均算法）、图像的多尺度分解、基于塔形分解的图像融合方法、图像的小波变换、基于小波变换的图像融合方法。最后应用已知的图像融合效果主观和客观的评价准则。
本论文主要归纳总结了像素级图像融合方面的研究成果，研究工作的深度和还有待于进一步的深入。未来的发展方向主要包括：
(1) 有必要针对具体的应用领域对图像融合的预处理技术进行深入研究。本文中所用的待融合源图像大多为不含噪声干扰且经过精确配准的理想图像。然而在实际应用中，图像噪声或图像未达到要求的配准精度将阻碍融合的进行或者严重影响融合效果。
(2) 虽然当前的图像融合算法种类不少，但是多处于对不同的图像源分别采用相应算法的状态，也就是说融合算法各有优劣。如果我们能结合融合图像的评价标准，提出新的评价标准并建立一个相对完善的评价体系，针对不同的图像源，让计算机能自动选用合适的融合方法。这对图像融合在实际工程中的应用将有很大的帮助。
(3) 对实时图像融合方法进行研究。目前，图像融合的大多数方法是针对静态图像的，在一些实时性要求高的场合缺乏必要的实时性，就限制了应用范围。随着遥感技术的发展，用户对信息的要求正从静态非实时向动态实时转化，开发实时处理多源图像数据的算法也将成为一个研究热点。
(4)现有的融合算法大多数是以软件形式实现的。为了提高图像融合系统的实时性，在研究高效图像融合算法的同时，如何采用硬件实现实时的图像融合系统是一个很有价值的研究方向。
(5)当前并不存在一套比较系统而有效的图像融合理论和框架，如果能在这方面做一些思考和探索，也将是十分有意义的事情。如何实现更高级别的特征层和决策层的融合方法也是今后研究的一个方向。

目录
摘要
Abstract
第一章 绪论 6
1.1 图像融合的概念 6
1.2图像融合的主要研究内容 7
1.2.1 图像融合的层次 7
1.2.2 图像融合算法的发展 9
1.2.3图像融合的步骤 9
1.3 图像融合技术的发展现状 10
1.4 本文的研究工作 10
第二章 图像预处理 11
2.1 图像的校正 11
2.2 图像滤波技术 11
2.2.1 邻域平均法 12
2.2.2 中值滤波 12
2.3 图像配准 13
2.3.1 图像配准概述 13
2.3.2 手动图像配准 14
2.3.3 基于图像特征的匹配算法 15
第三章 图像融合 16
3.1 加权平均融合法 16
3.2 像素灰度值选大/小融合方法 16
3.3 主分量融合法 17
3.4 IHS变换法 19
3.5 小波变换融合法 20
3.5.1 小波的定义及特点 20
3.5.2 基于小波变换的图像融合方法原理 25
3.5.3 图像融合规则及融合因子 26
第四章 图像融合效果评价 27
4.1 主观评价 27
4.2 客观评价 27
4.2.1 基于光谱特征的评价 27
4.2.2 基于信息量的评价 28
4.2.3 基于统计特性的评价 29
4.2.4 基于信噪比的评价 30
总结与展望 31
谢辞 32
参考文献 32