圖像融合過程被定義為從多個圖像中收集所有重要信息，并將其納入較少的圖像，通常是一個單一的圖像。這個單一的圖像比任何單一的源圖像更有信息量和準確性，它包含了所有必要的信息。圖像融合的目的不僅是為了減少數據量，也是為了構建對人類和機器感知更合適和更容易理解的圖像。在計算機視覺中，多傳感器圖像融合是將兩個或多個圖像的相關信息結合到一個圖像中的過程。由此產生的圖像將比任何一個輸入圖像的信息量更大。在遙感應用中，越來越多的空間承載傳感器的出現為不同的圖像融合算法提供了動力。在圖像處理的一些情況下，需要在一張圖像中獲得高空間和高光譜分辨率。大多數現有的設備不能令人信服地提供這種數據。圖像融合技術允許對不同的信息源進行整合。融合后的圖像可以具有互補的空間和光譜分辨率特征。然而，標準的圖像融合技術在合并的同時會扭曲多光譜數據的光譜信息。在衛星成像中，有兩種類型的圖像。衛星獲取的全色圖像以現有的xxx分辨率傳輸，而多光譜數據則以較粗的分辨率傳輸。這通常會低兩到四倍。在接收站，全色圖像與多光譜數據合并以傳遞更多信息。有許多方法可以進行圖像融合。最基本的是高通濾波技術。后來的技術是基于離散小波變換、統一有理濾波器組和拉普拉斯金字塔。

多焦點圖像融合用于從具有不同焦點深度的輸入圖像中收集有用和必要的信息，以創建一個理想的具有輸入圖像所有信息的輸出圖像。在視覺傳感器網絡（VSN）中，傳感器是記錄圖像和視頻序列的相機。在VSN的許多應用中，攝像機不能提供包括場景所有細節的完美圖解。這是因為攝像機的光學鏡頭存在有限的焦距。因此，只有位于攝像機焦距內的物體被聚焦和清除，而圖像的其他部分是模糊的。VSN有能力使用多臺攝像機捕捉場景中不同焦深的圖像。由于與其他傳感器（如壓力和溫度傳感器）相比，攝像機產生的數據量很大，而且有一些限制，如有限的頻帶寬度、能源消耗和處理時間，因此必須對本地輸入的圖像進行處理以減少傳輸數據量。上述原因強調了多焦點圖像融合的必要性。多焦點圖像融合是一個過程，它將輸入的多焦點圖像組合成一個單一的圖像，包括輸入圖像的所有重要信息，它比每一個單一的輸入圖像更準確地解釋場景。

多傳感器數據融合已成為一門學科，它要求對一些應用情況有更普遍的正式解決方案。圖像處理中的一些情況需要在一張圖像中同時提供高空間和高光譜信息。這在遙感中是很重要的。然而，無論是在設計上還是在觀測限制上，儀器都無法提供這種信息。對此，一個可能的解決方案是數據融合。

圖像融合方法可大致分為兩類--空間域融合和變換域融合。諸如平均法、Brovey法、主成分分析（PCA）和基于IHS的方法等融合方法屬于空間域方法。另一個重要的空間域融合方法是基于高通濾波的技術。這里的高頻細節被注入到MS圖像的上采樣版本中。空間域方法的缺點是它們在融合后的圖像中產生空間失真。當我們進行進一步處理時，如分類問題，光譜失真成為一個負面因素。空間失真可以通過頻域方法很好地處理圖像融合問題。多分辨率分析已經成為分析遙感圖像的一個非常有用的工具。離散小波變換已經成為融合的一個非常有用的工具。還有一些其他的融合方法，如基于拉普拉斯金字塔、基于小曲線變換等。與其他空間融合方法相比，這些方法在融合后的圖像的空間和光譜質量方面表現得更好。用于圖像融合的圖像s