多聚焦图像融合作为图像融合的一个重要分支,正日益广泛地应用于机器视觉、目标识别、数码相机等领域。该技术旨在能从针对同一场景不同聚焦的图像中提取出聚焦区域融合成所有目标对象都是清晰的。现实应用中,一些光学镜头往往不能使同一场景多个目标都在同一聚集区域,这种情况下致使图像不是全面清晰的。这就产生了如何从多幅图像中融合出全面清晰图像的问题。因此对多聚焦图像融合技术开展研究有着重要意义。本文主要在多聚焦图像的融合现有研究成果的基础上做了进一步的研究。研究主要内容如下:1、研究了基于PCA分块结合高通滤波的多聚焦图像融合算法。依据多聚焦图像的特征结合PCA,探讨了一种新的清晰度指标,并以此为基础上讨论了图像融合算法。2、研究了基于焦点区域检测的多聚焦图像融合算法。利用像素与邻域内像素方差判断清晰与否,在此基础上讨论了焦点区域的检测的图像融合算法。3、以小波变换为基础,针对图像的低频部分的融合进行了研究,由此探讨了基于低频边缘特征和能量特征的融合规则。4、研究了基于空域和频域的图像融合的基础上,探讨了一种基于图像分块和小波变换的多聚焦图像融合算法。