图像融合是由信息融合发展而来的,通过对源图像间冗余信息和互补信息进行处理,使得到的融合图像可靠性增强,能更客观地、更精确地和更全面地对某一场景进行图像描述。近年来,图像融合己成为众多学科感兴趣的一个重要研究领域,应用十分广泛。本文主要探讨像素级图像融合技术。本文的研究内容如下:首先,文章描述了图像融合的模型、图像融合的层次,研究了图像融合的主客观质量评价标准,简单介绍了小波变换理论和图像的小波分解,并研究了图像融合前的图像增强、边缘检测。其次,研究了基于最大互信息的图像配准方法,给出了一种将小波变换和最大互信息相结合的算法,实验结果表明该算法的有效性和基于2级小波变换的最大互信息的图像配准的效果是最好的。再次,对比研究了经典的图像融合方法,并指出了其中的不足,针对基于IHS变换融合和PCA变换融合的优缺点,提出了一种将两者结合起来的算法,实验数据表明算法具有较好的融合效果。最后,在综合分析小波分解变换的图像融合方法的基础上,研究了一种基于区域局部能量的融合的小波分解方法。该方法利用小波分解将原始图像分解为低频部分和高频部分,对于低频部分,采用了加权系数;对于高频部分的不同方向分量,根据局部能量的不同,采用不同的融合规则。利用可见光图像、红外图像和左聚焦图像、右聚焦图像进行了仿真实验,运用客观评价指标验证了该方法的可行性,通过实验数据分析,本法具有比基于像素点的小波变换融合方法有更好的融合效果。