在当今高度发达的信息时代,信息处理已成为一项关系到国计民生的重要任务。信息处理是一个对信息进行识别和分类的过程,它能有效提高信息的有效性和抗干扰能力,并改善信息的主观感官效果。经过处理的信息可以更好为人们的生产生活提供帮助和依据,帮助人们做出正确的分析和决策。多源图像融合就是这样一类综合多传感器的图像信息融合处理过程,它能去除干扰信息,增强图像的分辨和视觉效果。多源图像融合能对不同传感器所生成的图像进行更好的结合,得到目标场景更加优质、可靠的图像。多源图像融合已经成为当前图像处理领域研究的一个热点,并广泛应用于国防、医疗、航天、工农业生产、安全监测、抢险救灾、人民生活等国民经济建设的众多领域。抗干扰的多源图像融合利用了多传感器信息互补的优势,对多图像进行综合处理,根据融合要求的不同,凸显目标信息,生成一幅可用性更高的融合图像。本文分析了国内外图像融合相关领域的发展现状,研究了相关的理论和技术,对比了多种主流多尺度分析图像融合分解工具和融合算法,并探索了云雾成像的特性,从而总结出一套可以抗云雾干扰的多源图像融合模型,及其融合计算的公式,并仿真验证。论文提出了基于亮度变化测度的云雾检测算子。研究了云雾在可见光和红外光图像中成像的特性,总结出云雾成像规律,并采用局部梯度和局部方差联合的方法提出亮度变化测度的概念,描述云雾成像的区域特性。论文提出了基于亮度变化测度的可见光和红外光抗云雾融合方法。采用多尺度分析的方法,提出针对可见光和红外光图像的基于亮度变化测度的抗云雾干扰图像融合方法,并给出计算公式,并通过两组实验来比较和验证该方法的有效性、正确性和优越性。论文提出了基于亮度变化测度的多源融合模型。将可见光和红外光的两源亮度变化测度的图像融合方法扩展到三源图像融合,并用仿真模拟实验加以验证,再将亮度变化测度的图像融合模型推广到多源,在不限定图像源数量的情况下,给出了推广模型的融合计算公式,并加以分析讨论,与两源融合、三源融合的公式统一起来,形成一套完整、通用的计算公式。