图像融合是对同一物理场景多幅源图像进行综合处理,进而得到一幅更能表征该场景的综合图像。多源图像融合是信息综合处理技术,可以去除掉多源图像之间的冗余性,提高图像的可靠性和图像的清晰度。随着卫星遥感技术的发展,遥感图像在现实生活中的作用越来越明显。多光谱图像有较高的光谱分辨率,而空间分辨率低;全色图像具有较高的空间分辨率,但是光谱分辨率低。遥感图像的融合所获取的图像是高分辨率多光谱图像,融合的结果便于后续的分析和决策。红外图像的清晰度没有可见光图像高,但是红外图像空间分辨率较低,视觉效果远不如可见光图像。对红外和可见光图像的融合,可以更准确判断热源的轮廓位置,有着广泛的实用价值。文中首先介绍了融合技术的相关背景和意义,国内外研究现状。详细描述了图像融合中的几个主要概念,图像预处理、融合级别、主客观评价等。分析了基于像素级别的图像融合技术。通过实验,分别进行了PCA、IHS、小波变换,使用改进的PCA+IHS对遥感图像进行融合。最后对图像边缘提取,再结合PCA+IHS对红外和可见光图像进行融合,并取得一定的效果。最后,本文利用OpenCV结合Swift语言在Mac平台上设计出一套图像融合系统。