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遥感图像的分析和处理是多传感器图像融合最早的应用领域，最初应用于雷达图像和Landsat．MSS图像的复合图像对地质情况进行解释。90年代以后，随着多颗遥感
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图像卫星的升空，图像获取的手段更加先进，图像融合的研究不断呈上升趋势，应用领域遍及遥感图像处理，医学图像处理。近些年，图像融合在计算机视觉、目标识别和军事领域成为研究的热点。
多源图像融合系统具有的突出的优越性，所以在美、英等技术先进的国家受到高度重视并已取得相当的进展。美国德克萨斯仪器公司(TI)研究将红外热像和微光图像融合，来提高夜战能力，TI公司还进行了将通用组件红外系统与电视、采用焦平面阵列的前视红外系统和25mm三代微光电视系统、长波及短波红外视频信号融合的实验，取得了不错的结果。美军在海湾战争用于F．16的吊舱就是一种可将前视红外、激光测距仪、可见光摄像机等多种传感器信息迭加显示的图像融合系统；美国还研究了基于可见光与红外图像的自适应数据融合实验床，用图像融合的方法模拟战场，还计划2005年研制出基于图像与数据融合技术的覆盖射频、可见光、红外波段共用孔径的有源、无源一体化探测系统；西欧卫星中心也正在开发用于环境、战场监视的卫星系统，一个重要的理论基础就是图像融合技术[2]。7877
目前，国内有关图像融合技术的研究主要还处于算法理论研究阶段，一些研究机构和大学在这一领域做了研究和探索，如中科院遥感所、中科院上海技术物理研究所、武汉大学、西北工业大学等。有关实时的图像融合系统的研制和开发也在进行中，近年国内的一些研究机构主要致力于图像融合实时系统的研发，这种融合系统的研发不仅要求高速的数字图像处理硬件平台支持，而且涉及到对融合算法有一定针对性的改进和优化方案的研究。北京理工大学是国内最早开展系统性图像融合技术研究的单位，南京理工大学自1994年起先后开展了“微光双谱假彩色显示仿真”、“微光与热像融合假彩色显示仿真”等探索性课题研究，华中科技大学也已开发出基于DSP的红外双波段图像融合系统[3]。
图像融合的发展趋势
目前国内外有关图像融合的研究还不够系统和深入, 还未形成完整的理论框架和体系, 有许多理论和技术问题亟待解决。未来可能的发展方向包括以下几个方面:
a) 图像配准方法研究。研究更为有效的特征匹配方法,考虑更复杂的空间变换模型, 使算法能够适用于分辨率存在较大差异的图像间的配准。
b) 图像融合方法研究。研究一些新的融合方法和规则,探讨如何实现智能融合、自适应融合、快速融合。
c) 融合质量和融合算法性能评价研究。由于图像信息的多样性, 如何定义融合算法的客观评价标准是比较复杂和困难的。所以, 进一步完善融合质量和融合算法性能的评价体系有待延续。
d) 多分辨率分解方式研究。以前多分辨率分解图像融合方法重点在图像融合规则的研究上, 但对图像的多分辨率分解方式没有给予足够的关注。实际上, 一个有效的、适于图像融合的多分辨率表示形式, 对融合结果的优劣有着至关重要的影响, 而且研究分解层数对融合图像的影响及如何选取合适的分解层数也具有重要意义。另外, 不同的多分辨率分解和融合规则的结合会产生不同性能, 现在还缺乏对其的详细研究。
e) 动态图像与序列图像的融合。目前, 大多数图像融合算法只是针对静止图像的。对于序列图像的融合, 要充分地利用图像间存在着强相关性这一点; 此外还要考虑序列图像融合所需要的实时性。