随着高精度传感器技术和数字图像处理技术的飞速发展,近年来,对于数字图像融合技术的发展和应用越来越成为图像处理研究的热点问题。数字图像融合是将两个或两个以上的传感器所获得的关于同一场景的多幅图像,或者是同一传感器在不同时刻获得的同一场景的多幅图像经过图像处理并结合计算机技术进行融合,最大限度的提取源图像中的有用信息,最后综合成高质量的具有应用价值的融合图像。图像融合技术可以有效的减轻硬件开发的任务,消除源图像提取过程中环境和机器造成的不确定性和误差,最大程度上利用源图像的有效信息,有利于对图像进行下一步图像增强、图像压缩、特征提取,复原去噪、目标识别跟踪以及3D重构等更进一步的综合处理。量子力学与经典信息科学相互结合而产生的量子信息处理技术利用了量子力学微观系统的许多特有性质,为现代信息科学的发展带来了新的发展景象,同时赋予了表征、处理、加工和处理信息以新的概念、方法和理论,而量子衍生图像融合算法更是量子衍生方法在数字图像处理技术上的具体应用。论文开篇简单介绍了量子信息的产生与发展以及数字图像融合的基本概念,并对课题来源作了阐述。而后从量子力学物理基础和量子信息数学基础两个方面对量子信息理论的基本概念、理论和数理公式作了详细的介绍,主要包括量子力学基本假设、量子比特,量子叠加态原理,量子测量坍缩、向量、向量的内积、外积、张量积等理论知识。第三章针对目前常见的数字图像融合算法作了分析和比较,主要包括基本的简单图像融合算法、基于拉普拉斯金字塔融合算法和基于小波分解融合算法。第四章是文章的重点章节,利用图像的伪量子比特关联形式及其坍缩模型建立了图像的小领域灰度关联系统并进行图像的多层次分析,得到基于量子理论的金字塔分解模型,并针对各金字塔分解层的图形特征,分别选取了平均梯度取大法和自适应加权两种融合规则进行分解层的融合,得到融合后的金字塔模型。最后经过量子逆变算法得到的融合图像,经仿真实验表明,在细节保留,边缘特征,图像清晰度等方面较传统拉普拉斯金字塔算法和小波融合算法都表现出其独特的优势。