基于多尺度图像融合方法的研究旨在通过结合不同尺度下的图像信息，提升融合结果的视觉效果和实用性。该方法通常利用多尺度分解技术（如金字塔变换、小波变换或非下采样轮廓波变换）将源图像分解为多个尺度层，随后在不同尺度上采用合适的融合规则（如局部能量最大化、梯度信息融合或稀疏表示）进行特征提取与融合。最终通过重构算法将融合后的多尺度信息合成为高质量的融合图像。该方法在医学影像、遥感图像处理、目标检测等领域具有广泛应用，能够有效保留源图像的细节信息并抑制噪声，提升后续分析的准确性。