本论文介绍了图像融合的应用背景，深入研究了各类传感器图像的成像特性和基于多分辨率技术的图像融合方法，并实现了使用拉普拉斯金字塔、比率低通金字塔、FSD金字塔和小波变换进行图像分解与重构的基本原理及相关融合算法。在此基础上，研究并实现了一种具有自适应特性的图像融合算法。该算法利用交叉熵的对称形式，定义了一个自适应算子，通过该算子对低频和高频融合系数的调节，达到自适应的目的。此外，采用小波变换与IHS变换相结合的方法研究了彩色图像的融合，并对传统的融合算法作了改进。改进的算法通过将高空间分辨率图像所特有的低频特征添加到多光谱图像中，使融合图像不仅有效地减少了光谱退化现象，而且保持了较丰富的光谱特性和高空间分辨率特性。 针对融合图像评价指标没有普适性的特点，本文介绍了一种主观和客观相结合的评价指标，该指标在客观评价融合图像质量的同时，能充分体现人类视觉特性。在此基础上，本文通过一系列的仿真实验，给出了多组传感器图像的融合方法适用于何类图像进行融合的分析和总结。 对于工程应用中的一个热点问题——序列图像融合，考虑到融合的实时性，本文将并行计算应用于序列图像融合，给出了一种基于MPI的序列图像并行融合方法。实验结果表明，该方法具有良好的加速比，能较好地提高融合效率。