图像融合是一种信息综合处理技术，其主要目的是通过对多幅图像间冗余数据的处理提高图像的可靠性，通过对多幅图像间互补信息的处理提高图像的清晰度。近年来，图像融合已成为图像理解和计算机视觉领域中一项重要而有用的新技术，尤其是在医学领域中。数字化成像技术为人体信息在计算机上直观的表达提供了用传统手段无法获得结构信息。但采用不同成像设备得到的图像反映人体组织和器官的侧重点不同，清晰度不同。CT(Computed Tomography，计算机X线断层扫描)机骨骼可以非常清晰的成像，对病灶的定位提供了较准确的参照，而对软组织则无法清楚的显示。MRI(Magnetic Resonance Image，核磁共振成像)软组织成像清晰，有利于界定病灶范围，可是它又缺乏刚性的骨组织作为定位参照。显然，如能将不同成像设备提供的各种医学图像信息有机地结合起来，实现多信息的可视化，就能为医生对病变体和周围组织的分析提供了更多更准确的信息，极大提高了医疗诊断和治疗规划的准确性与科学性，对执行复杂外科手术和提高手术成功率都具有十分重要的意义。 本文深入、系统地研究了多种图像融合方法的算法、特点。提出了新的图像融合算法--基于第二代小波变换的图像融合方法。首先对图像进行第二代小波变换，其次通过分析医学图像的细节，在多种的融合规则的前提下，提出了基于图像小细节的领域评价指标融合规则来融合相应的医学图像。 对图像融合效果及融合方法性能定量评价的方法和准则进行了讨论，并利用此准则验证了本文所提出方法的正确性，论证了此准则的实用性及准确度。 总之，本文系统地研究了医学图像融合的原理，方法及其性能评价；提出了新的图像融合方法；给出了一系列的图像融合结果图、实验和计算结果，实验表明采用此融合方法和融合规则是十分有效的：对图像融合效果、性能的定量评价方法和准则的讨论工作对于开展进一步的研究工作和图像融合技术的工程应用均有重要的实践指导意义。