图像融合就是将多源信道所获取的关于同一目标的图像数据经过一定处理，最大化的将各图像中的优势信息融合到一幅新的图像中，从而提高图像中信息的利用率。数字图像在数字化和传输过程中经常会受到外部环境噪声的干扰影响，图像去噪的目的就是既能有效的去除图像中的噪声，且同时能保持图像的边缘及细节信息。四元数小波变换是一种新的多尺度分析图像处理工具，是实小波的改进和复小波的推广，具有近似平移不变性，很好的克服了传统小波不具有平移不变性的缺，而且四元数小波变换在图像分析中提供了更丰富的相位信息。本文主要研究基于四元数小波域的图像融合和去噪算法，主要工作如下：1.综述了图像融合及去噪的发展现状，简要叙述了图像融合及去噪的图像性能评价标准；介绍了四元数小波的相关概念，并进一步重点研究了四元数小波的分解及重构原理。2.针对多聚焦图像系数间的相关性及传统小波在图像多尺度分析中的缺点，充分考虑系数间方向性的相关性，对改进的拉普拉斯能量和规则进行了修改，提出了一种四元数小波变换的多聚焦图像融合方法。仿真实验表明，本文所提方法在图像视觉效果和客观评价指数上都优于传统融合方法。3.通过级联四元数小波变换和非下采样方向滤波器组,得到了非下采样四元数轮廓波，克服了传统小波不具有平移不变性及方向性少的缺点。在此基础上，提出了一种将非下采样四元数轮廓波域对称正态逆高斯分布模型与非局部均值滤波相结合的图像去噪新方法。仿真实验表明，本文所提方法获得较好的去噪效果，且优于其它一些经典去噪算法。