随着越来越多的传感器应用于人类生产和生活各个领域,使得图像数据大量增加。与日俱增的图像数据增加了处理的复杂性,如何对不同传感器所生成图像进行更好的结合,得到当前场景更加优质、可靠的图像,已成为当前图像处理领域研究的一个热点,而这正是图像融合技术所研究的内容。在现有的多种图像融合方法中,基于小波变换的图像融合方法由于其多项优良特性,是当前研究的一个重要的方向。小波变换会将图像分解成为低频和高频部分,基于小波变换的融合方法可以采用不同的算法对不同部分进行分别的处理,但大部分对小波融合的研究集中于高频融合算法,而忽视了低频融合算法的重要性。本文证明了在融合图像存在大面积的云雾干扰时,低频融合算法对于融合结果的好坏起着至关重要的作用。小波参数的选择对于图像融合的结果有着重要的影响,不同类型图像融合所适用的最佳小波参数也不尽相同。通过对普通图像和云雾干扰图像进行融合实验,本文得出了不同情况下的小波参数的选择原则。为了解决具有云雾干扰的图像融合问题,本文首先研究了云雾干扰在图像中的表现特征。然后根据图像中云雾干扰部分灰度变化不明显的特点,使用灰度变化显著度对图像中的灰度变化进行建模。最后,提出了一种基于灰度变化显著度的小波图像融合方法。通过实验证明,在处理具有云雾干扰的图像时,本文所提出的融合方法具有良好的效果。