图像融合技术作为信息融合技术的一个分支,在图像处理领域中具有很高的研究与应用价值。多聚焦图像融合技术是应用某种图像融合算法,对来自同一场景不同聚焦区域的多幅图像进行处理,利用其互补信息,进而生成一幅新的融合图像。与源图像相比较,融合后的图像能更加清晰、全面、准确地描述该场景。本文对现有的多聚焦图像融合方法进行研究,同时将代数多重网格方法应用于图像融合。在应用代数多重网格方法对图像进行处理的过程中,本文需要对待融合的源图像进行重建,得到重建图像。经实验研究发现,源图像与重建图像的均方误差数值的大小与两者间的清晰度有较大关系,因此本文利用这一特性来判断源图像的区域清晰度。本文完成工作主要包括以下两个方面:1.提出一种基于代数多重网格的分块融合算法。该算法首先以滑动窗口的方式,计算源图像与重建图像滑动窗口大小的图像块的均方误差,以此判断图像块的清晰度,选择清晰图像块并对其来源进行标记,生成初始决策图;再对初始决策图进行分块,同时将图像块与其邻域块相比较,纠正块内来源错误的像素,调整初始决策图,生成最终决策图,用于指导图像融合。2.提出一种基于代数多重网格和分水岭分割的图像融合算法。该算法首先利用分水岭分割算法对多幅源图像中的一幅图像进行分割,得到若干个大小不同的图像区域;然后计算每个分割区域源图像与重建图像的均方误差,判断其清晰程度并标记其来源,生成区域清晰度决策图;调整区域清晰度决策图,生成最终决策图,指导图像融合。本文分别做了相关的实验来证明上述算法的优越性,并将两种算法进行比较,发现两者均可以得到较好的融合效果。