遥感技术的发展为人们提供了丰富的多源遥感数据。这些来自不同传感器的数据具有不同的时间、空间和光谱分辨率以及不同的极化方式。单一传感器获取的图像信息量有限，往往难以满足应用需要，通过图像融合可以从不同的遥感图像中获得更多的有用信息，补充单一传感器的不足。图像融合是指将多源遥感图像按照一定的算法，在规定的地理坐标系，生成新的图像的过程。全色图像一般具有较高空间分辨率（如SPOT5全色图像分辨率为2.5m），多光谱图像光谱信息较丰富（如SPOT5有三个波段）。为提高SPOT5多光谱图像的空间分辨率，可以将全色图像融合进多光谱图像，通过融合既提高多光谱图像空间分辨率（2.5m），又保留其多光谱特性。

图像融合可以分为若干层次。一般认为可分像素级，特征级和决策级。像素级融合对原始图像及预处理各阶段上所产生的信息分别进行融合处理，以增加图像中有用信息成分，改善图像处理效果。特征级融合能以高的置信度来提取有用的图像特征。决策级融合允许来自多源数据在最高抽象层次上被有效的利用。

       像素级的图像融合。图像融合首先要求多源图像精确配准，分辨率不一致时，要求重采样后保持一致；其次，将图像按某种变换方式分解成不同级的子图像，同时，这种分解变换必须可逆，即由多幅子图像合成一幅图像，即为融合图像。这时多幅子图像中包含了来自其它需要融合的经图像变换的子图像。

       遥感图像融合的算法很多，有基于ＩＨＳ变换、主成分变换，比值变换，剩法变换以及小波变换的融合方法。