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侦察是无人侦察机与生俱来的使命，也是无人机多种能力的集中体现。对于无人机侦察图像而言，如果能从中获取全面、精确的目标信息，不仅表示出色的完成侦察任务的，甚至能主导战争的走向。无论是战略无人机系统还是战术无人机系统，其发展方向均是将无人机作为多种功能、多种任务的平台。多任务能力要求无人机携带不同载荷，这也意味着能够综合多传感器图像信息，将提供更多有效的关于场景的描述。无人机在多次实战中的优秀表现，使得美国三军总部对其融合技术一直给予高度重视，而国内针对无人机侦察图像的相关研究还不多。本文从无人机侦察图像特点入手，通过对无人机图像融合过程中各个环节的对比，对其中各部分算法的研究，找出了一种适用于无人机图像的融合方法。在对传统图像融合方法研究对比的基础上，结合无人机图像特点，找出了最适用于无人机侦察图像的融合方法主体，并在实验的基础上确定了无人机图像融合各阶段参数的设定，进而在准确融合整体完整性的基础上实现了侦察图像的检测；在融合规则选取方面，研究了现有图像融合规则，对区域能量测度在融合方面的应用进行了探讨，并进一步提出了加入反馈机制的图像融合规则算法，使得图像融合规则更适用于无人机图像；在反馈指标选取，提出了一种全局相位一致性的描述方法，灵活的对图像融合效果进行跟踪并及时调整融合规则。最后，本文设计了无人机侦察图像融合可视化界面。在PC平台下，将图像预处理、配准、融合进行综合处理实现，在使用Visual C++编写框架的基础上，采用VC与matlab联调的方式完成。本文提出的无人机图像融合的方法，并不是多个算法或模块的简单叠加，而是经过分析，找出了各模块彼此间的约束信息，并结合无人机图像特点，将融合各环节有机结合。既实现了图像融合的要求，附加的算法复杂度和资源需求并不高，多项图像融合评价指标均达到理想效果。