对图像进行增强，突出图像特征是图像配准和图像融合的前提。图像配准是图像融合系统中一个关键的步骤，其处理质量的高低直接影响到图像融合系统的结果。

在像素级图像融合过程中，图像配准的精度要求较高，其结果直接会影响到融合的效果，图像的配准精度一般都要求达到像素级。因此在像素级图像融合之前，首先对图像进行精确的配准，达到图像配准的要求才能进行图像融合。

如图2.2所示，为图像融合基本流程：

图2.3 图像融合系统的基本流程

2.2  图像融合规则

在图像融合中，融合规则的选取对融合图像的质量有着重要的影响。以往的文献中有大量的有关融合规则的研究，总的来说，可以将图像融合的融合规则分为两大类，基于像素点区域特征的融合规则和基于像素点的融合规则。这里针对多分辨率图像融合方法的融合规则进行阐述。对于多分辨率图像融合来说，设计和选择融合规则的理论基础是：图像经多分辨率分解后的得到的低频子图像表征的是原图像的近似部分，而高频子图像表征的是原图像的细节部分；高频子带的系数通常在在零值左右波动，原图像中灰度变化剧烈的区域对应的高频系数的绝对值相对的较大，即可能包含了诸如图像的线条、区域的边界及边缘等的重要信息。

 ① 基于单像素点的融合规则

这类算法主要有基于绝对值最大选取的、基于加权平均的和直接对高频部分替换或追加。基于像素选取的融合规则是由 Burt最早提出的，他在将源图像进行不同尺度、不同分辨率分解的基础上，选取绝对值最大的系数作为融合后的系数。Petrovic等人提出了考虑分解层内各自子带图像及分解层间的相关性的像素选择融合法。图 2.4 给出了基于像素的融合规则的示意图。