本论文深入探讨了小波变换技术在现代图像融合领域内的理论基础及其实际应用场景，旨在为相关领域的研究人员提供有价值的参考。
本论文的主要工作及创新点如下：
1. 通过查阅大量国内外期刊与文献资料，综述了图像融合的基本概念，并总结了该领域的最新研究成果。同时对当前存在的问题进行了深入讨论并展望未来的发展趋势。
2. 对现有的图像融合算法进行细致分类和解释，具体介绍了空域、变换域以及像素级、特征级及决策级的各类算法及其适用范围与特点。
3. 详述了多传感器图像融合、多分辨率图像融合及多聚焦图像融合等热点问题，并对其进行了具体的说明。
4. 回顾傅立叶变换和小波变换的发展历程，引入基于多分辨率分析的方法——金字塔型和基十小波变换的两类图像分解与重构技术。同时归纳总结了影响图像融合效果的各种因素：包括所使用的不同类型的融合图象、选择的小波基函数类型、滤波器设计以及分层深度等。
5. 探讨并比较了几种常用的评价图像融合质量的方法，并着重介绍了主观和客观相结合的评估方式。在仿真实验中，利用MATLAB图形用户界面（GUI）及小波工具箱实现了对图像融合效果进行可视化的展示与测试。
6. 总结了吉布斯现象及其抑制方法——平移不变的小波变换技术的应用，并提出了一种基于“平移平均”思想的Cycle Spinning算法应用于图像融合的新方案，称为CSDWT或简称CS。通过仿真实验验证了该方法的有效性，在主观和客观评价中均获得了良好的结果。
7. 进一步研究了Cycle Spinning算法中的关键因素——平移方向和平移量，并提出了不同的改进策略以优化原有的CS方法；实验结果显示这种改进不仅没有削弱图像融合的效果，反而减少了计算负担。
5星
