参考文献：
《基于多分辨率分析的遥感图像融合算法研究》-博士学位论文-王金玲-中科院长春光机所-徐抒岩研究员-2011年05月
《基于小波的像素级图像融合算法研究》-博士学位论文-杨波-控制理论与控制工程-敬忠良教授-上海交通大学-2008年1月
1. 多传感器图像融合的主要步骤：图像预处理、图像配准、特征提取、目标识别和判断决策
2. 多传感器遥感图像融合分为三个层次：像素级图像融合、特征级图像融合和决策级图像融合
1）像素级的遥感图像融合：针对图像增强的应用，目标是寻求是寻求对遥感图像包含信息的一种更有效的表达，提升遥感图像的可理解性。对输入图像时间和空间配准要求较高
2）特征级的遥感图像融合：针对目标识别和量化分析等应用，融合结果为各输入分量特征的合成或者是由各分量特征属性组成的全新特征。对源图像时间和空间配准要求较低，传感器可分布于不同的平台
3）决策级的遥感图像融合：与特征级的融合有类似之处，但它是基于不同的图像数据分别完成目标识别等工作，融合是对识别结果进行综合的过程。不同形式的逻辑和统计推理可用于决策级的融合。对传感器的配准要求最低。
3. 基于像素级图像融合分为空间域的图像融合算法和变换域的图像融合算法
4. 基于空间域的像素级图像融合算法：1）线性加权法；2）主成分分析法；3）伪彩色图像融合算法；4）基于统计的图像融合算法；5）基于神经网络的图像融合算法
5. 基于变换域的像素级图像融合算法：1）基于FFT的图像融合算法；2）基于DCT的图像融合算法；3）基于多尺度分解（多分辨率分析）的图像融合算法
6. 基于多分辨率分析的图像融合算法：1）基于金字塔变换（拉普拉斯金字塔、低通比率金字塔、对比度金字塔、形态学金字塔、梯度金字塔）的图像融合算法；2）基于小波变换的图像融合算法（基于离散小波变换、基于小波框架、基于a trous小波、基于多小波变换）；3）基于脊波变换的图像融合算法；4）基于Curvelet变换的图像融合算法（第一代、第二代）；5）基于Contourlet变换的图像融合算法（基于非下采样Contourlet（NSCT变换））
7. Piella基于多分辨率分析的图像融合框架：基于像素的多分辨率图像框架；基于区域的多分辨率图像融合框架
8.特征级的图像融合：1）对不同图像各自的特征进行融合；2）对由相同图像提取的不同特征进行融合