迄今为止,获取图像的设备种类,越来越多纷繁复杂,所呈现的图像也是多种多样。但是在某些特殊的领域内依然不能满足现代科研或者工程上的需要,伴随着这个问题出现了一系列的关于图像处理的理论和方法,图像融合就是其中的一项。在医学,军事,地球遥感,机器人视觉等领域对图像融合的强烈刺激下,图像融合在理论、方法应用方面有了飞速的发展,并且已经成为一门非常重要的基础学科。图像融合的目的就是将相互之间有相关信息的多幅图像拼接融合,组成一幅新的图像。在这幅新的图像中具有任何单一图像都不具备的所包含信息的完整性和清晰度,并且能为后续的计算机处理或者决策提供可靠的依据。要完成融合,前提条件是所有的图像时由相同或者相近的设备获取,并且图像相互之间具有相似或者相关的信息。本文所讨论的融合的源图像是平硐的内壁图像。工程上面,为了研究平硐的内壁(如岩石的组成和结构、裂缝的发育、充填物质等),但是有些时候工作人员直接去观察和分析是不可能实现的,因此就得由成像设备对平硐的内壁拍照、成像、回传,然后根据图像再做进一步的分析。目前还没有成像设备可以一次把平硐内壁全部拍摄下来,即使有,那么设备成本太高并且图像失真畸变将会非常的严重,严重的影响后期的处理分析。所以就需要以普通的成像设备获取图像,事后把各个图像拼接融合起来,形成一幅完整的关于平硐内壁的图像。如何拼接融合这些图像就是一个现实存在的问题。这些图像是由同一个成像设备,在固定的轨道上,以固定的焦距和统一的亮度获得的一系列连续图像,具备图像融合的条件。由于这些图像是由全景摄像机获得的,所以这些图像呈现为一个标准的圆形,这样原始图像中就存在了严重的畸变,因此首先需要对原始图像进行校正。通过分析得到,原始图像中存在严重的偏轴图像畸变、径向图像畸变以及薄透镜图像畸变等畸变,所以融合的第一步就是对源图像进行相应的几何校正。本文介绍了几何校正的理论和校正的方法,并结合模拟平硐内壁全景图像推导了校正这些畸变的数学模型,最终实现了这些校正,并且取得了不错的效果,为下一步的图像的融合提供了质量良好的源图像。本论文详细介绍了HIS彩色空间,并论证了其在图像融合领域中的优点;同时也详细的介绍了小波变换和重构的理论,为下面的拼接融合奠定了基础。接着本论文做了大量的实验来找到一种适应于平硐全景图像的拼接融合的方法,这些实验方法包括:直接拼接,线性加权融合方法,HIS变换变换基础上的最大值融合方法,HIS变换基础上的小波变换方法。这些方法不仅在模拟平硐内壁图像上进行了实验,还在实际工程中获得的全景图像上(左壁,右壁,拱顶)进行了实验。通过对这些方法实验结果的对比分析发现,单一的基于空间域的图像融合的方法不能很好的实现平硐内壁图像的拼接融合,基于HIS彩色空间系统的小波变换的融合方法可以较好的适应平硐全景图像的融合,并且效果很好。在HIS彩色空间中,把亮度和色度、饱和度分离开来,这样就不受RGB彩色系统中颜色信息的干扰,同时又减少了算法所用的数据量。小波变换具有多尺度分解的优良性质,可以把图像分解成任意想要的分辨率,提取图像中存在的任何的细节。根据融合的原则,把融合后的HIS彩色系统中的图像再反变换到RGB彩色系统中,实现图像的融合。