參考文獻：
《基於小波的像素級圖像融合算法研究》-博士學位論文-楊波-控制理論與控制工程-敬忠良教授-上海交通大學-2008年1月
1. DWT融合算法基本思想：1）對源圖像進行小波變換；2）按一定規則對變換系數進行合併；3）對合並後係數進行小波逆變換得到融合圖像
2. 小波融合代表性算法：
1）標準小波融合算法
1993年，Ranchin和Wald首先將DWT應用於遙感圖像融合；Chipman和Li等也較早提出基於DWT的圖像融合算法
不具備移不變性
2）基於無下采樣離散小波變換(UDWT)的融合算法
Rockinger在融合方案中引入UDWT
解決DWT分解過程中的下采樣處理使小波分解係數存在嚴重頻率混疊，導致DWT不具備移不變性問題
但具極高的冗餘性
3）基於雙樹復小波變換(DTCWT)的融合算法
Kingsbury於1999年提出DTCWT，並將其應用於圖像復原、增強、紋理提取
解決了移不變性和冗餘性問題，DTCWT是一種低冗餘、近似移不變的小波表示方法
3. 常用小波濾波器組
1）Haar小波：
最簡單也是最早提出來的小波，唯一同時具有正交性和對稱性的緊支小波；濾波器長度最短，僅包含兩個係數
不具有連續性（正則性）；僅具有一階消失矩
2）Daubechies小波（DBN）：
階數更高，N階Daubechies小波的濾波器長度爲2N，消失矩爲N階；正交小波
不具備線性相位（對稱性）
3）雙正交（Biorthogonal）小波
具有對稱性的雙正交小波
4. 融合規則
融合規則主要針對高頻係數實施；對低頻係數通常採用加權平均法
1）基於獨立像素點的規則
2）基於面積的規則
Burt提出的加權平均規則（Weighted Average,WA）；Li提出的窗口基驗證（Window Based Verification, WBV）規則
3）基於區域的規則
5. 融合算法性能評價
1）基於仿真圖像的RMSE評價
2）基於真實圖像的評價方法
互信息、邊緣保持度